Controlul precis al protezelor de mână prin puterea gândului: un nou protocol de antrenament pentru interfețe creier-calculator

Persoanele cu paralizii sau afecțiuni precum scleroza laterală amiotrofică (SLA) pierd abilitatea de a efectua mișcări fine cu mâinile, afectându-le semnificativ calitatea vieții. Deși interfețele creier-calculator au potențialul de a restabili aceste funcții prin controlul protezelor, lipsa controlului fin a limitat până acum utilitatea acestora în activitățile zilnice.
Cercetătorii de la Centrul German pentru Primatologie - Institutul Leibniz pentru Cercetare a Primatelor din Göttingen au dezvoltat un nou protocol de antrenament pentru interfețele creier-calculator (ICC), demonstrat într-un studiu cu maimuțe rhesus. Acest protocol permite controlul precis al protezelor de mână utilizând exclusiv semnale neuronale, concentrându-se pe semnalele care controlează posturile mâinii, nu pe cele care controlează viteza mișcării, așa cum se credea anterior.

Abordarea inovatoare

Studiul a investigat dacă semnalele neuronale asociate cu diferitele posturi ale mâinii pot fi folosite pentru a controla mai precis o proteză. Cercetătorii au antrenat două maimuțe rhesus să controleze o mână virtuală pe un ecran. Inițial, maimuțele efectuau mișcări reale ale mâinii, purtând o mănușă cu senzori magnetici care înregistrau aceste mișcări, în timp ce vedeau mișcarea corespunzătoare pe ecran.

După această etapă, maimuțele au fost antrenate să controleze mâna virtuală doar prin activitate cerebrală, „imaginând” mișcarea fără a-și mișca efectiv mâna. Activitatea neuronală din zonele corticale responsabile de mișcările mâinii a fost monitorizată, iar algoritmul ICC a fost adaptat pentru a se concentra pe semnalele legate de postura mâinii.

Rezultate cheie

• Control precis al protezei: Maimuțele au reușit să controleze cu acuratețe o proteză virtuală multidimensională a mâinii, inclusiv efectuarea de prinderi fine, cum ar fi prinderea de precizie.
• Importanța semnalelor de postură: Analiza a arătat că semnalele neuronale care codifică posturile mâinii au fost principalul factor în controlul protezei, nu semnalele legate de viteza mișcării, contrazicând presupunerile anterioare.
• Generalizare: Simulările cu un model de rețea neuronală recurentă au demonstrat că această abordare poate fi aplicată și în alte contexte, sugerând potențialul de extindere la pacienți umani.

Implicații pentru viitor

Descoperirile sugerează că interfețele creier-calculator care utilizează semnale de postură pot îmbunătăți semnificativ controlul fin al protezelor de mână. Aceasta ar putea permite persoanelor cu paralizii să recâștige abilități motorii esențiale, îmbunătățindu-le independența și calitatea vieții.

Concluzie

Studiul reprezintă un pas important în dezvoltarea protezelor controlate neuronal, demonstrând că focalizarea pe semnalele de postură ale mâinii oferă un control mai precis al mișcărilor complexe. Această abordare inovatoare deschide calea către interfețe creier-calculator mai eficiente, care pot valorifica mai bine informațiile disponibile în activitatea cerebrală pentru a reda funcționalitatea mâinilor la persoanele afectate de paralizie.

sursa: Science Daily