O nouă inovație tehnologică ar putea, la un moment dat, să ofere ajutor persoanelor care, din cauza unor afecțiuni neurologice, nu pot vorbi, permițându-le să recâștige capacitatea de a comunica printr-o interfață creier-computer.
Profesorul Gregory Cogan, specialist în neurologie la Facultatea de Medicină a Universității Duke, a precizat că mulți pacienți care suferă de afecțiuni motorii debilitante, precum scleroza laterală amiotrofică (SLA) sau sindromul locked-in, întâmpină dificultăți în comunicare. Instrumentele actuale disponibile pentru comunicare sunt adesea lente și incomode.
Discrepanța dintre viteza naturală de vorbire și decodificarea acesteia se datorează, în parte, numărului relativ mic de senzori de activitate cerebrală ce pot fi integrați pe suprafața creierului. Un număr mai mic de senzori înseamnă mai puține informații disponibile pentru decodificare.
Pentru a depăși aceste limitări, laboratorul de inginerie biomedicală din cadrul Institutului pentru Știința Creierului de la Duke a dezvoltat senzori cerebrali de înaltă densitate, extrem de subțiri și flexibili. Echipa a reușit să încorporeze 256 de senzori cerebrali microscopici pe o placă flexibilă din plastic medical, de dimensiunile unui timbru poștal.
Distanțele foarte mici dintre neuroni pot genera modele de activitate extrem de variate în timpul vorbirii, de aceea este esențial să se poată distinge semnalele provenite de la celulele cerebrale vecine pentru a realiza predicții precise în privința intenției de vorbire.
După realizarea acestui implant nou, echipa a recrutat patru pacienți pentru a testa dispozitivele în timpul intervențiilor chirurgicale la creier pentru alte afecțiuni precum tratarea bolii Parkinson sau extirparea tumorilor. În cadrul experimentului, dispozitivul a fost plasat temporar la pacienți, fiind limitat timpul pentru testarea acestuia în sala de operație.
În timp ce dispozitivul era implantat, echipa a înregistrat activitatea din cortexul motor al creierului în timp ce pacienții repetau 52 de cuvinte fără sens, pentru a observa modul în care acesta coordona aproximativ 100 de mușchi implicați în producerea sunetelor.
Datele obținute au arătat că anumite sunete au generat modele de activitate distincte și că aceste modele s-au suprapus uneori, similar cu cum muzicienii dintr-o orchestră își combină notele. Ulterior, datele au fost folosite pentru a antrena un algoritm de învățare automată pentru a estima precisitatea acestuia în prevestirea sunetelor pe baza activității cerebrale.
Algoritmul a avut o precizie de aproximativ 84% în cazul primului sunet dintr-un cuvânt fără sens, însă această precizie a scăzut când decodificatorul a analizat sunetele din mijlocul sau de la sfârșitul unui cuvânt fără sens.
Cu toate acestea, acest nivel de precizie a fost obținut utilizând doar 90 de secunde de date vorbite în timpul testului de 15 minute. Este un progres semnificativ, având în vedere că alte abordări similare necesită ore sau zile de date pentru a funcționa la același nivel. Chiar dacă este încă mai lent decât vorbirea naturală, această tehnologie indică o traiectorie promițătoare către un viitor în care comunicarea prin intermediul interfeței creier-computer poate deveni mai eficientă.
Studiul detaliat a fost recent publicat în revista Nature Communications.
Sursă: 360medical.ro
Mai multe știri pe republikanews.ro.
Ne găsești pe pagina de Facebook RepublikaNews.