Недавно Илон Маск сообщил об успешной имплантации чипа основанной им Neuralink первому человеку, а нейроинтерфейсы «мозг-компьютер» вошли в топ-7 технологий, за которыми стоит следить в 2024 году по версии журнала Nature. О том, для чего ученые пытаются совместить человеческий мозг с компьютером и как обстоят дела с этой технологией в России, в колонке для Forbes рассуждает доктор компьютерных наук Алексей Осадчий, руководитель научной группы «Нейроинтерфейсы» в AIRI, директор центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ
Что такое нейроинтерфейсы и для чего они применяются
Под нейроинтерфейсами традиционно понимают системы, способные регистрировать активность мозга (как правило, электрическую) и превращать их при помощи математических алгоритмов в команды внешним устройствам. Часто ученые используют методы машинного обучения для такого декодирования сигналов активности мозга в управляющие команды. В таком понимании основное применение нейроинтерфейсов подразумевает их использование для восстановления различных функций организма человека.
Последние разработки в такой концепции посвящены восстановлению, например, речевой функции. Активность «речевых» зон мозга регистрируется, расшифровывается — в науке этот процесс называется «декодирование» — и превращается в речь. Более традиционное решение — интерфейсы для восстановления двигательной функции, потенциально востребованные при нарушениях проведения нервных импульсов от головного мозга через спинной мозг к конечностям.
Forbes.Идеи для бизнеса
Канал о стартапах, новых идеях и малом бизнесе
Связь мозга с протезом в идеале должна быть двунаправленной, то есть интерфейс должен и подавать сигналы, и принимать их. Это еще одна функция нейроинтерфейсов. Она связана со стимуляцией мозга и попытками передать в него информацию, например о прикосновении протеза руки к предметам. Это необходимо для более естественного использования протезов. Не стоит забывать о слуховых протезах как успешном примере нейроинтерфейса. Активно разрабатываются зрительные нейроинтерфейсы, которые с помощью электрической стимуляции передают специальным образом закодированный сигнал от видеокамер на первичную зрительную кору. Пока этой технологии удается вызвать у человека ощущения, лишь отдаленно схожие с теми, что он увидел бы своими глазами.
Я бы расширил понятие нейроинтерфейсов, включив в него любые устройства и алгоритмы, обеспечивающие информационный контакт с мозгом. В этом случае существенно увеличивается область применения как для восстановления утраченных, так и для обеспечения новыми функциями, и для диагностики неврологических расстройств. Не в смысле третьей руки или чего-то такого, а для, например, более эффективной обработки сенсорной информации или повышения скорости реакции. Важно учитывать контекст, определяемый текущей активностью мозга. Например, чтобы передать в мозг какую-то информацию, необходимо дождаться определенного момента времени, когда мозг готов ее эффективно воспринять и переработать.
Как обстоят дела с нейроинтерфейсами в России
Разработка нейроинтерфейсов — очень прикладная область, которая, с одной стороны, требует довольно высокого уровня развития технологий, а с другой — не может развиваться без апробации этих технологий на реальных пациентах.
В настоящее время несколько компаний в мире уже проводят клинические испытания на пациентах систем регистрации активности как отдельных нейронов, так и больших популяций при помощи электродов, совместимых по своим механическим свойствам с тканью коры головного мозга. Такая совместимость замедляет обрастание электродов соединительной тканью и обеспечивает более устойчивый электрический контакт.
В России до недавнего времени темой нейроинтерфейсов занимались всего несколько групп, ориентированных на использование неинвазивных средств считывания активности мозга, таких как ЭЭГ (электроэнцефалография). Однако такая компактность представленности этой тематики не означает отсутствия прорывных результатов. Например, в Санкт-Петербурге уже довольно давно была разработана методика неинвазивной стимуляции спинного мозга для восстановления функции ходьбы у пациентов. Ей пользуются ведущие мировые лаборатории. В Институте проблем передачи информации (ИППИ РАН) в Москве еще во времена СССР разрабатывались периферические интерфейсы с использованием нейромышечной активности. Сильная математическая база позволяет активно развивать методы анализа сигналов мозга, необходимые для генерации команд исполнительным устройствам и формирования сигналов обратной связи от протеза.
В последнее время, в том числе благодаря существенно возросшей господдержке науки в целом, ситуация меняется. У ведущих университетов появляются довольно сильные команды, создаются и коммерческие исследовательские организации.
В России, в отличие от, например, ЕС, менее формализован процесс доступа к пациентам, взаимодействие с которыми необходимо для проведения исследований. Несмотря на это, в стране доступ возможен в подавляющем большинстве случаев только к пациентам, с которыми уже проведены определенные манипуляции. То есть люди проходят процедуру имплантации в соответствии с медицинскими показаниями, не связанными с целями исследования в области нейроинтерфейсов. Взаимодействие с пациентами, которым для восстановления моторной или речевой функций нужно имплантировать экспериментальный нейроинтерфейс, практически нереализуемо.
Для действенного бытового использования нейроинтерфейса алгоритму и пользователю необходимо взаимно адаптироваться и обучаться, и мотивация пациента — ключевой момент в этом вопросе. В мире существует практика, когда пациенты после целевой имплантации системы электродов становятся полноценными членами научной команды, порой получают заработную плату.
В одном из своих проектов в НИУ ВШЭ по развитию технологии бионических протезов, управляемых нейромышечной активностью, мы успешно сотрудничаем с добровольцами-ампутантами или людьми с врожденными нарушениями. Однако дальнейшее движение в этом направлении пока ограничено, так как еще не существует легальной возможности проведения медицинских манипуляций по имплантации электродов, необходимых именно для очувствления протеза.
За кем следить в России и мире
Наверное, наиболее громкий (подчеркиваю — громкий) игрок в данной области — Илон Маск и его компания Neuralink с технологией имплантации тонких нитей в кору в обход кровеносных сосудов коры. Это чисто «инженерное» решение, которое, по сути, позволяет получить доступ к активности большого числа либо отдельных нейронов, либо очень небольших популяций. Как было показано в многочисленных исследованиях, довольно давно проведенных другими командами на животных и на людях, такие сигналы достаточно информативны с точки зрения декодирования моторных интенций и речи. Neuralink обещает вывести инвазивные нейроинтерфейсы «из лабораторий в жизнь».
Серьезный игрок на технологическом рынке — компания Blackrock Neurotech с новой системой, состоящей из более чем 1000 электродов. Или малоинвазивный стентовый электрод от компании Synchron, который имплантируется через яремную вену и вводится в мозг без нарушения целостности черепа. Недостаток этой системы заключается в том, что при помощи подобных электродов регистрируется смесь активности очень большого числа нейронов, которую сложно декодировать.
Хочется упомянуть лабораторию, которой до недавнего прошлого руководил Слиман Бенсмая (Sliman Bensmaia) в Чикаго, где недавно защитила Ph.D. выпускница магистерской программы по нейротехнологиям НИУ ВШЭ. Лаборатория в сотрудничестве с Пенсильванским университетом создает двунаправленный моторный нейроинтерфейс с тактильной обратной связью и проводит эксперименты с несколькими пациентами. Интересны и разработки швейцарской группы Грегори Куртьена, который, кстати, учился в Санкт-Петербурге у Юрия Герасименко — разработчика технологии чрескожной стимуляции. Перспективна недавняя разработка группы в Гарварде — супермягкие электроды, по механическим свойствам почти не отличимые от ткани коры головного мозга. Технологию будет развивать стартап Axoft.
В России разработками в области нейроинтерфейсов традиционно занимались на биофаке МГУ, в ИВНД (Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии. — Forbes) и в ИППИ РАН.
В Центре биоэлектрических интерфейсов (ЦБИ) НИУ ВШЭ мы впервые в России реализовали двунаправленный моторный нейроинтерфейс, который не только декодировал сигналы активности мозга, но и обеспечивал сенсорную чувствительность. Пациент, управляя аватаром руки, смог собрать хрупкие елочные шарики в корзину, не повредив их. Следует упомянуть Институт мозга в Санкт-Петербурге и группу в Новосибирском государственном университете, где развивалась технология нейрообратной связи, представляющая собой разновидность нейроинтерфейса.
В ЦБИ НИУ ВШЭ разработали технологию мгновенной нейрообратной связи iNeurofeedback. Она позволяет человеку почувствовать активность собственного мозга и научиться управлять ей, например для оптимизации скорости реакции у спортсменов или как средство борьбы с рядом неврологических расстройств, таких как синдром гиперактивности и дефицит внимания, эпилепсия, депрессия и т. д. В AIRI мы развиваем новые математические методы для повышения эффективности iNeurofeedback. Движемся в сторону создания технологий для формирования интерактивного контакта с нервной тканью.
В новом центре LIFT (Life improvement by future technologies) разрабатывается технология прямого контакта с синапсами как основа нейроинтерфейсов нового поколения, а также методики восстановления пациентов с травмами позвоночника. На материаловедческом фронте в МИСиС ведется активная работа по созданию графеновых электродов для считывания активности мозга и для нейромиографических интерфейсов.
Коммерческий потенциал нейрогаджетов и их будущее
Системы полноценных инвазивных нейроинтерфейсов сейчас имеют очень ограниченный рынок. А вот технологии миографических (обеспечивающих управление при помощи электрических сигналов мышц) интерфейсов с обратной связью представляются существенно более востребованными.
Технологии коррекции и оптимизации когнитивных и моторных функций при помощи систем нейрообратной связи будут увеличивать свое присутствие на рынке, особенно учитывая то, что для большинства неклинических применений не требуется получения формальных разрешений.
Кроме того, грядет эра электрофизиологической Big Data. Анализ по-настоящему больших объемов сигналов активности мозга наконец позволит создать математическое представление данных, которое откроет в ближайшие пять-десять лет возможность для построения систем автоматической объективной диагностики ряда неврологических расстройств по простой электроэнцефалограмме.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора