Интерфейсы «мозг-машина» (ИМТ) — это устройства, которые могут считывать активность мозга и преобразовывать эту активность для управления электронными устройствами, такими как протез руки или компьютерный курсор. Они обещают дать возможность людям с параличом перемещать протезы силой мысли.
Многие ИМТ требуют инвазивных операций по имплантации электродов в мозг для считывания активности нейронов . Однако в 2021 году исследователи Калифорнийского технологического института разработали способ считывания активности мозга с помощью функционального ультразвука (ФУЗ), гораздо менее инвазивного метода.
Теперь новое исследование является доказательством концепции того, что технология FUS может стать основой для «онлайн» ИМТ, который считывает активность мозга, расшифровывает ее значение с помощью декодеров, запрограммированных на машинное обучение, и, следовательно, управляет компьютером, который может точно прогнозировать движение с минимальной задержкой.
Исследование проводилось в лабораториях Калифорнийского технологического института Ричарда Андерсена, профессора нейробиологии Джеймса Г. Босуэлла, а также директора и руководителя Центра взаимодействия мозга и машины Чена T&C; и Михаил Шапиро, профессор химической и медицинской инженерии Макса Дельбрюка и исследователь Медицинского института Говарда Хьюза. Работа проводилась в сотрудничестве с лабораторией Микаэля Тантера, директора по физике медицины INSERM в Париже, Франция.
«Функциональное ультразвуковое исследование — это совершенно новый метод, который можно добавить к арсеналу интерфейсов мозг-машина, который может помочь людям с параличом», — говорит Андерсен. «Она предлагает привлекательные возможности менее инвазивности, чем мозговые имплантаты, и не требует постоянной повторной калибровки. Эта технология была разработана как результат совместных усилий, которые не могут быть выполнены в одной лаборатории».
«В целом, все инструменты для измерения активности мозга имеют свои преимущества и недостатки», — говорит Самнер Норман, бывший старший научный сотрудник Калифорнийского технологического института и соавтор исследования.
«Хотя электроды могут очень точно измерять активность отдельных нейронов, они требуют имплантации в сам мозг, и их трудно масштабировать более чем на несколько небольших участков мозга. Неинвазивные методы также имеют свои недостатки. Функциональная магнитно-резонансная томография [фМРТ] обеспечивает доступ ко всему мозгу, но ограничен ограниченной чувствительностью и разрешением. Портативные методы, такие как электроэнцефалография [ЭЭГ], затруднены из-за низкого качества сигнала и неспособности локализовать глубокие функции мозга».
Ультразвуковая визуализация работает путем излучения импульсов высокочастотного звука и измерения того, как эти звуковые вибрации отражаются по всему веществу, например, в различных тканях человеческого тела. Звуковые волны распространяются с разной скоростью через эти типы тканей и отражаются от границ между ними. Этот метод обычно используется для получения изображений плода в утробе матери и для других диагностических изображений.
Поскольку череп сам по себе не проницаем для звуковых волн, использование ультразвука для визуализации мозга требует установки в череп прозрачного «окна». «Важно, что ультразвуковую технологию не нужно имплантировать в сам мозг», — говорит Уитни Григгс (доктор философии ’23), соавтор исследования. «Это значительно снижает вероятность заражения и оставляет ткань мозга и ее защитную оболочку совершенно неповрежденными».
«По мере изменения активности нейронов меняется и использование ими метаболических ресурсов, таких как кислород», — говорит Норман. «Эти ресурсы пополняются через кровоток, что является ключом к функциональному ультразвуку». В этом исследовании ученые использовали ультразвук для измерения изменений притока крови к определенным участкам мозга. Точно так же, как звук сирены скорой помощи меняет высоту звука по мере приближения и удаления от вас, эритроциты будут увеличивать высоту отраженных ультразвуковых волн по мере их приближения к источнику и уменьшать высоту по мере их удаления. .
Измерение этого явления эффекта Доплера позволило исследователям зафиксировать крошечные изменения в кровотоке мозга в пространственных областях шириной всего 100 микрометров, что примерно равно ширине человеческого волоса. Это позволило им одновременно измерять активность крошечных нейронных популяций, некоторые из которых насчитывают всего 60 нейронов, по всему мозгу.
Исследователи использовали функциональный ультразвук для измерения активности мозга в задней теменной коре (PPC) приматов, области, которая управляет планированием движений и способствует их выполнению. Этот регион изучался лабораторией Андерсена на протяжении десятилетий с использованием других методов.
Животных обучали двум задачам, требующим от них либо спланировать движение руки, чтобы направить курсор на экран, либо спланировать движение глаз, чтобы посмотреть на определенную часть экрана. Им нужно было только думать о выполнении задачи, а не двигать глазами или руками, поскольку BMI считывал действия по планированию в своем PPC.
«Я помню, насколько впечатляюще это было, когда два десятилетия назад такой вид прогнозирующего декодирования работал с электродами, и сейчас удивительно видеть, как он работает с гораздо менее инвазивным методом, таким как ультразвук», — говорит Шапиро.
Ультразвуковые данные отправлялись в режиме реального времени на декодер (ранее обученный декодировать значение этих данных с помощью машинного обучения ), а затем генерировали управляющие сигналы для перемещения курсора туда, куда животное намеревалось направить его. BMI смог успешно проделать это с восемью радиальными целями со средней ошибкой менее 40 градусов.
«Важно, что этот метод не требует ежедневной повторной калибровки ИМТ, в отличие от других ИМТ», — говорит Григгс. «В качестве аналогии представьте, что вам нужно калибровать компьютерную мышь в течение 15 минут каждый день перед использованием».
Далее команда планирует изучить, как ИМТ, основанный на ультразвуковой технологии, работает на людях, а также продолжить разработку технологии фУЗ, позволяющей получать трехмерные изображения с повышенной точностью.
Статья называется «Декодирование двигательных планов с использованием замкнутого ультразвукового интерфейса мозг-машина» и опубликована в журнале Nature Neuroscience.