Zinātnieki saprot paralizēta pacienta vārdus, izmantojot smadzeņu signālus
Zinātnieki izmantoja jauna veida necaurlaidīgu mikroelektrodu, kas atrodas smadzeņu augšdaļā, tajā neielecot. Šie elektrodi ir pazīstami kā microECoG, jo tie ir mazāka elektrokortogrāfijā izmantoto lielo elektrodu jeb ECoG adaptācija, kas tika izstrādāti pirms vairākām desmitgadēm.
"Mēs esam spējuši dekodēt izrunātos vārdus, izmantojot tikai signālus no smadzenēm, izmantojot ierīci, kas sola ilgstošu lietošanu paralizētiem pacientiem, kuri tagad nevar runāt," sacīja Bioinženierijas docents Bredlijs Gregers.
Brīvprātīgais, kuram jau bija veikta kraniotomija - īslaicīga daļēja galvaskausa noņemšana, cenšoties palīdzēt smagajām epilepsijas lēkmēm, brīvprātīgi piedalījās pētījumā. Zinātnieki novietoja mikroelektrodu režģus virs viņa smadzeņu runas centriem - uz sejas motoriskās garozas, kas kontrolē runā iesaistīto muskuļu kustības, un arī uz Wernicke zonu, kas saistīta ar valodas izpratni un izpratni.
Tā kā mikroelektrodi faktiski nepārurbj smadzeņu matēriju, tos uzskata par drošiem ievietošanai smadzeņu runas zonās. Ievietojot šos mikroelektrodus, zinātnieki varēja noteikt un reģistrēt dažu tūkstošu neironu vai nervu šūnu radītos smadzeņu elektriskos signālus.
Pēc tam, kad brīvprātīgais atkārtoti izlasīja katru no 10 vārdiem, kas varētu būt noderīgi paralizētai personai - jā, nē, karsts, auksts, izsalcis, izslāpis, sveiks, ardievas, arvien vairāk - pētnieki mēģināja noskaidrot, kuri smadzeņu signāli pārstāv katru no šiem vārdiem. 10 vārdi, analizējot dažādu nervu signālu stipruma izmaiņas.
Salīdzinot jebkurus divus smadzeņu signālus, piemēram, tos, kas radušies, kad vīrietis teica vārdus “jā” un “nē”, zinātnieki varēja atšķirt katru vārdu no 76 līdz 90 procentiem laika.
Kad zinātnieki katrā 16 elektrodu tīklā izmantoja tikai piecus mikroelektrodus, kas bija visprecīzākie smadzeņu signālu dekodēšanā no sejas motoriskās garozas, to precizitāte vārdu atšķiršanā pieauga līdz gandrīz 90 procentiem.
Kad zinātnieki aplūkoja visus 10 smadzeņu signālu modeļus vienlaikus, viņi spēja pareizi apzīmēt katru vārdu tikai no 28 procentiem līdz 48 procentiem laika. Tas bija labāk nekā nejaušība (10 procenti), bet vēl netiek uzskatīts par pietiekami spēcīgu.
"Tas nenozīmē, ka problēma ir pilnībā atrisināta, un mēs visi varam doties mājās," saka Grēgers. "Tas nozīmē, ka tas darbojas, un mums tas tagad ir jāpilnveido, lai cilvēki ar ieslēgta sindromu varētu patiešām sazināties."
“Acīmredzams nākamais solis - un to mēs darām šobrīd - ir darīt to ar lielākiem mikroelektrodu režģiem. Mēs varam padarīt režģi lielāku, vairāk elektrodu un iegūt no smadzenēm milzīgu daudzumu datu, kas, iespējams, nozīmē vairāk vārdu un labāku precizitāti, ”saka Grēgers.
“Tas ir koncepcijas pierādījums. Mēs esam pierādījuši, ka šie signāli var pateikt, ko persona saka, daudz vairāk nekā iespējams. Bet mums jāspēj izdarīt vairāk vārdu precīzāk, pirms tas pacientam patiešām varētu šķist noderīgs, ”viņš piebilst.
Tā kā metode ir daudz jāuzlabo un tā ietver elektrodu ievietošanu smadzenēs, Gregers sagaida, ka paies daži gadi, pirms tiks veikti klīniski izmēģinājumi ar paralizētiem cilvēkiem, kuri nespēj runāt.
Tomēr ir cerība, ka nepārtraukti pētījumi šajā jomā galu galā radīs bezvadu ierīci, kas var pārvērst cilvēka domas par datorā runātiem vārdiem, saka Gregers. Pašlaik vienīgais veids, kā cilvēki, kas ir “ieslēgti”, var sazināties, ir kustība, piemēram, acu mirkšķināšana vai rokas nedaudz pakustināšana vai rūpīgi izvēloties burtus vai vārdus no saraksta.
Jūtas universitātes kolēģi, kuri veica pētījumu ar Grēgeru, bija elektroinženieri Spensers Kellis, doktorants, un Rihards Brauns, Inženieru koledžas dekāns; un Pola Nams, neiroķirurģijas docents. Vēl viens līdzautors bija Kai Millers, neirozinātnieks Vašingtonas universitātē Sietlā.
Pētījumu finansēja Nacionālie veselības institūti, Aizsardzības progresīvo pētījumu projektu aģentūra, Jūtas universitātes Pētniecības fonds un Nacionālais zinātnes fonds.
TheNeironu inženierijas žurnālsSeptembra numurā tiks publicēts Grēgera pētījums, kurā parādīta smadzeņu signālu tulkošanas iespēja datorizētajos vārdos.
Avots: Jūtas universitāte
