Сканирование мозга может заменить нейрочип, убедились в эксперименте
При травмах спинного мозга пациенты часто в той или иной мере теряют способность управлять конечностями. У большинства из них нервы в конечностях остаются невредимыми, и нейроны головного мозга продолжают работать, но повреждение спинного мозга нарушает связь между ними. Специалисты из университетов Италии и Швейцарии проверили, можно ли эту связь восстановить при помощи электроэнцефалографии (ЭЭГ).
Когда пациент пытается пошевелить парализованной конечностью, его мозг генерирует серию импульсов, соответствующих этому движению. Если эти сигналы удастся считать и расшифровать, их можно будет передавать на стимулятор спинного мозга, чтобы управлять нервными окончаниями в конечности.
Сейчас двигательную активность в мозге считывают с помощью имплантируемых электродов. Авторы решили проверить, возможно ли обойтись без травматичного и сложного хирургического вмешательства.
«Лишняя хирургическая процедура, она может вызывать инфекции, — говорит биофизик Лаура Тони из лаборатории модульных имплантируемых нейротехнологий (MINE Lab), первый автор работы. — Мы задались вопросом, можно ли этого избежать».
Однако расшифровка попыток движений конечностей с помощью ЭЭГ — задача на грани возможностей этой технологии. Поскольку электроды размещаются на поверхности головы пациента, они с трудом улавливают сигналы, возникающие в глубоких областях мозга. При управлении движениями рук и кистей это создает лишь небольшие помехи, но для ног и стоп становится серьезной проблемой.
«Мозг управляет нижними конечностями в основном в центральной области, а за движения верхних конечностей отвечают более внешние слои. Пространственное картирование того, что мы пытаемся расшифровать, для верхних конечностей проще, чем для нижних», — объясняет исследовательница.
Для расшифровки ЭЭГ-сигналов авторы использовали алгоритм машинного обучения, специально предназначенный для работы с ограниченными наборами данных такого типа. В ходе испытаний пациентам надели шапочки с электродами ЭЭГ и попросили их выполнить ряд простых движений. Считываемые импульсы обрабатывали алгоритмом для классификации всего спектра возможных сигналов.
Результаты исследования опубликованы в журнале APL Bioengineering — и они далеко не блестящие: система четко отличает попытку пошевелить ногой от покоя, но с трудом идентифицирует конкретные сигналы, соответствующие разным типам движений.
У исследователей есть идеи, как повысить эффективность подхода в будущих работах. Они планируют усовершенствовать алгоритм для распознавания различных попыток движений — например, вставания, ходьбы или подъема по ступеням, — а затем найти способы использовать эти данные для запуска соответствующих движений с помощью имплантов у восстанавливающихся пациентов.
