Naukowcy z Niemieckiego Centrum Naczelnych – Instytutu Badań nad Naczelnymi Leibniza w Getyndze opracowali nowatorski protokół szkoleniowy w zakresie interfejsów mózg-komputer w badaniu na małpach rezus. Metoda umożliwia precyzyjną kontrolę protez dłoni za pomocą sygnałów pochodzących wyłącznie z mózgu. Po raz pierwszy naukowcom udało się wykazać, że dla tej kontroli najważniejsze są sygnały neuronowe kontrolujące różne pozycje rąk w mózgu, a nie, jak wcześniej zakładano, sygnały kontrolujące prędkość ruchu. Wyniki są niezbędne do poprawy precyzyjnej kontroli neuronowych protez dłoni, co może przywrócić sparaliżowanym pacjentom część lub całość mobilności.
Noszenie toreb z zakupami, wciąganie nitki w ucho igielne – mocne i precyzyjne chwyty są częścią naszej codzienności. Jak ważne (i wspaniałe) są nasze ręce, zdajemy sobie sprawę dopiero wtedy, gdy nie możemy już ich używać, na przykład z powodu paraplegii lub chorób takich jak ALS, które powodują postępujący paraliż mięśni.
Aby pomóc pacjentom, naukowcy od kilkudziesięciu lat prowadzą badania nad neuroprotezami. Te sztuczne dłonie, ramiona i nogi mogą przywrócić osobom niepełnosprawnym mobilność. Uszkodzone połączenia nerwowe są mostkowane poprzez interfejsy mózg-komputer, które dekodują sygnały z mózgu, przekładają je na ruchy i w ten sposób mogą kontrolować protezę. Jednakże do tej pory szczególnie protezom dłoni brakowało umiejętności motorycznych niezbędnych do stosowania w życiu codziennym.
„Sprawność działania protezy zależy przede wszystkim od danych neuronowych odczytywanych przez sterujący nią interfejs komputerowy” – mówi Andres Agudelo-Toro, naukowiec z Laboratorium Neurobiologii w Niemieckim Centrum Naczelnych i pierwszy autor badania. „Poprzednie badania ruchów ramion i dłoni skupiały się na sygnałach kontrolujących prędkość ruchu chwytania. Chcieliśmy dowiedzieć się, czy sygnały neuronowe reprezentujące postawę dłoni mogą lepiej nadawać się do sterowania neuroprotezami”.
W ramach badania naukowcy pracowali z małpami rezusami (Makak Mulat). Podobnie jak ludzie, mają wysoko rozwinięty układ nerwowy i wzrokowy, a także doskonałe zdolności motoryczne. Dzięki temu szczególnie nadają się do badania ruchów chwytających.
Aby przygotować się do głównego eksperymentu, naukowcy wytrenowali dwie małpy rezusy, aby poruszały wirtualną ręką awatara na ekranie. Podczas tej fazy szkolenia małpy wykonywały ruchy dłonią, jednocześnie obserwując na ekranie odpowiedni ruch wirtualnej dłoni. Rękawiczka danych z czujnikami magnetycznymi, którą małpy nosiły podczas zadania, rejestrowała ruchy rąk zwierząt.
Gdy małpy nauczyły się już tego zadania, w kolejnym kroku zostały przeszkolone, jak kontrolować wirtualną rękę poprzez „wyobrażanie sobie” chwytu. Zmierzono aktywność populacji neuronów w korowych obszarach mózgu, które są szczególnie odpowiedzialne za kontrolowanie ruchów rąk. Naukowcy skupili się na sygnałach reprezentujących różne pozycje dłoni i palców i zaadaptowali algorytm interfejsu mózg-komputer, który przekłada dane neuronowe na ruch, w odpowiednim protokole.
„Odchodząc od klasycznego protokołu, dostosowaliśmy algorytm tak, aby ważny był nie tylko cel ruchu, ale także sposób, w jaki się tam dotrze, czyli ścieżka wykonania” – wyjaśnia Andres Agudelo-Toro. „To ostatecznie doprowadziło do najdokładniejszych wyników”.
Następnie badacze porównali ruchy dłoni awatara z danymi prawdziwej ręki, które zarejestrowali wcześniej i byli w stanie wykazać, że były one wykonywane z porównywalną precyzją.
„W naszym badaniu byliśmy w stanie wykazać, że sygnały kontrolujące postawę dłoni są szczególnie ważne w sterowaniu neuroprotezą” – mówi Hansjörg Scherberger, kierownik Laboratorium Neurobiologii i główny autor badania. „Wyniki te można teraz wykorzystać do poprawy funkcjonalności przyszłych interfejsów mózg-komputer, a tym samym do poprawy zdolności motorycznych protez nerwowych”.
Badanie zostało wsparte przez Niemiecką Fundację Badawczą (DFG, granty FOR-1847 i SFB-889) oraz projekt B-CRATOS w ramach programu „Horyzont 2020” Unii Europejskiej (GA 965044).
