Мозговые волны могут помочь парализованным пациентам снова двигаться

Это отключение побудило исследователей искать способы восстановить связь без восстановления самого спинного мозга.

Тестирование ЭЭГ как неинвазивное решение

В исследовании, опубликованном в АПЛ Биоинженерия Автор: AIP Publishing, ученые из университетов Италии и Швейцарии исследовали, может ли электроэнцефалография (ЭЭГ) помочь преодолеть этот разрыв. Их исследование было сосредоточено на определении того, может ли ЭЭГ улавливать сигналы мозга, связанные с движением, и потенциально повторно связывать их с телом.

Когда человек пытается пошевелить парализованной конечностью, мозг все равно производит электрическую активность, связанную с этим действием. Если эти сигналы удастся обнаружить и интерпретировать, их можно будет отправить на стимулятор спинного мозга, который активирует нервы, ответственные за движение в этой конечности.

Выход за рамки мозговых имплантатов

Большинство ранних исследований основывались на хирургически имплантированных электродах для записи сигналов движения непосредственно из мозга. Хотя эти системы показали обнадеживающие результаты, исследовательская группа хотела выяснить, может ли ЭЭГ предложить более безопасный вариант.

Системы ЭЭГ представляют собой шапочки с электродами, которые записывают активность мозга с кожи головы. Хотя установка может показаться сложной, исследователи утверждают, что она позволяет избежать рисков, связанных с размещением устройств внутри головного или спинного мозга.

«Это может вызвать инфекции; это еще одна хирургическая процедура», — сказала автор Лаура Тони. «Нам было интересно, можно ли этого избежать».

Проблемы с чтением сигналов движения

Использование ЭЭГ для декодирования попыток движения расширяет границы современных технологий. Поскольку электроды ЭЭГ расположены на поверхности головы, им сложно уловить сигналы, исходящие глубже в мозг.

Это ограничение менее проблематично для движений рук и кистей. Сигналы, управляющие ногами и ступнями, обнаружить сложнее, поскольку они исходят из областей, расположенных ближе к центру мозга.

«Мозг контролирует движения нижних конечностей в основном в центральной области, тогда как движения верхних конечностей больше происходят снаружи», — сказал Тони. «Проще составить пространственную карту того, что вы пытаетесь расшифровать, по сравнению с нижними конечностями».

Машинное обучение помогает интерпретировать мозговую активность

Чтобы лучше анализировать данные ЭЭГ, исследователи использовали алгоритм машинного обучения, предназначенный для работы с небольшими и сложными наборами данных. Во время тестирования пациенты носили колпачки ЭЭГ и пытались выполнить серию простых движений. Команда записала результирующую активность мозга и обучила алгоритм сортировать сигналы по различным категориям.

Система успешно различала моменты, когда пациенты пытались двигаться, и когда они оставались неподвижными. Однако ему было трудно отличить разные попытки движения.

Чего могут достичь будущие исследования

Исследователи полагают, что их метод может быть улучшен при дальнейшем развитии. Они планируют усовершенствовать алгоритм, чтобы он мог распознавать определенные действия, такие как стояние, ходьба или лазание. Команда также надеется изучить, как эти декодированные сигналы можно использовать для активации имплантированных стимуляторов у пациентов, выздоравливающих после травм спинного мозга.

В случае успеха этот подход может приблизить неинвазивное сканирование мозга к тому, чтобы помочь людям восстановить осмысленные движения после паралича.