Pierwsze inwazyjne badanie BCI w Chinach pozwala osobie po amputacji kontrolować gry za pomocą sygnałów neuronowych

Firma Ladder Medical z siedzibą w Szanghaju, współpracująca ze szpitalem Huashan Uniwersytetu Fudan, przeprowadziła https://news.mydrivers.com/1/1048/1048056.htm pierwszy w kraju test kliniczny długoterminowego inwazyjnego interfejsu mózg-komputer (BCI). Badanie umożliwiło osobie po amputacji sterowanie grą wyścigową przy użyciu samej aktywności neuronowej i ustanowiło krajową platformę dla przyszłych badań neuroprotetycznych.

Naukowcy stawili czoła dwóm kluczowym wyzwaniom: niestabilnym sygnałom i wysokiemu ryzyku chirurgicznemu. Ultra-elastyczne mikro-elektrody, z których każda ma mniej więcej jedną setną średnicy ludzkiego włosa, są zintegrowane z tkanką korową przy minimalnej odpowiedzi immunologicznej, utrzymując wyraźne zapisy neuronowe w czasie. Chirurdzy zastąpili tradycyjną kraniotomię 3-5 mm nakłuciem czaszki, znacznie zmniejszając uraz i czas rekonwalescencji. Trzy tygodnie po implantacji uczestnik osiągnął kontrolę kursora porównywalną z konwencjonalnym touchpadem.

Zastosowania kliniczne wykraczają poza podstawowe badania interfejsu. U pacjentów z urazami rdzenia kręgowego lub utratą kończyn, nienaruszone sygnały kory ruchowej mogą być dekodowane w celu obsługi urządzeń zewnętrznych, takich jak egzoszkielety lub ramiona robotów, przywracając kluczowe ruchy i zwiększając niezależność.

Badania nad BCI dotyczą również komunikacji i neuromodulacji. Dekodowanie aktywności korowej związanej z mową może zaoferować "pisanie w myślach" dla około 50 milionów ludzi na całym świecie, którzy żyją z afazją, w tym pacjentów z ALS w późnym stadium. Tymczasem precyzyjna stymulacja elektryczna może tłumić nieprawidłowe wzorce neuronalne związane z chorobą Parkinsona, depresją lub epilepsją, potencjalnie przewyższając terapie oparte na lekach.

Przetwarzanie sygnałów pozostaje głównym wyzwaniem technicznym. Wszczepione tablice rejestrują wzorce wypalania pojedynczych neuronów; algorytmy uczenia maszynowego tłumaczą te wzorce na polecenia cyfrowe; sprzęt zewnętrzny wykonuje wynikowe instrukcje. Wraz z rozwojem algorytmów, naukowcy przewidują bogatsze dwukierunkowe połączenia, które mogłyby poprawić pamięć, kontrolować inteligentne środowiska lub łączyć się ze sztuczną inteligencją w celu płynnej współpracy człowieka z maszyną.