Verso la navigazione dell'ippocampo per il cervello

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 14021 (2023) Citare questo articolo

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Le sedie a rotelle automatiche controllate direttamente dall’attività cerebrale potrebbero fornire autonomia a individui gravemente paralizzati. Gli approcci attuali si basano principalmente su misurazioni non invasive dell’attività cerebrale e traducono i comandi individuali in movimenti della sedia a rotelle. Ad esempio, un movimento immaginario della mano destra sterzerebbe la sedia a rotelle verso destra. Nessuna ricerca ha studiato la decodifica dei processi cognitivi di ordine superiore per ottenere il controllo della sedia a rotelle. Immaginiamo una protesi neurale invasiva che possa fornire input per il controllo della sedia a rotelle decodificando l'intento di navigazione dai segnali dell'ippocampo. La navigazione è stata ampiamente studiata nelle registrazioni dell'ippocampo, ma non per lo sviluppo di protesi neurali. Qui mostriamo che è possibile addestrare un decodificatore a classificare le velocità di movimento virtuale dai segnali dell'ippocampo registrati durante un compito di navigazione virtuale. Questi risultati rappresentano il primo passo verso l’esplorazione della fattibilità di una BCI ippocampale invasiva per il controllo della sedia a rotelle.

Milioni di persone soffrono di paralisi: l'incapacità di muovere alcune parti del proprio corpo1. Nelle forme più gravi di paralisi, ad esempio la quadriplegia, gli individui sperimentano la perdita di controllo delle braccia, delle gambe e del busto. La paralisi può derivare da diverse malattie come lesioni del midollo spinale, mielite trasversa, sclerosi multipla, poliomielite e sclerosi laterale amiotrofica (SLA). Questi pazienti necessitano dell’assistenza di familiari e operatori sanitari. Poiché la capacità di interagire in modo indipendente con l’ambiente è positivamente associata alla soddisfazione della vita2, è imperativo sviluppare soluzioni per garantire l’indipendenza a chi soffre di paralisi grave.

Le interfacce cervello-computer (BCI) consentono la comunicazione tra esseri umani e computer senza la necessità di movimento muscolare decodificando i segnali neurali3. Negli ultimi anni, i ricercatori hanno dimostrato il potenziale della BCI per aiutare diversi gruppi di pazienti4. Uno studio ha intervistato individui affetti da SLA e ha scoperto che il controllo del braccio robotico e della sedia a rotelle aveva la massima priorità quando si tratta di sviluppo della BCI5. Sono stati compiuti grandi progressi verso lo sviluppo di protesi per bracci robotici6. Il controllo della sedia a rotelle, d’altro canto, ha ricevuto meno attenzione da parte dei ricercatori, soprattutto utilizzando misure invasive dell’attività cerebrale.

Gli approcci BCI non invasivi, come quelli che utilizzano l’elettroencefalografia (EEG), traggono vantaggio dal fatto di essere a basso rischio poiché registrano l’attività cerebrale dall’esterno del cuoio capelluto. Tuttavia, così facendo, questi approcci compromettono notevolmente la qualità del segnale, la risoluzione spaziale e/o la risoluzione temporale7. A causa di queste limitazioni, la BCI basata sull’EEG per il controllo della sedia a rotelle non ha fatto grandi progressi negli ultimi anni.

Molti approcci che utilizzano l'EEG dipendono direttamente o indirettamente dal movimento degli occhi e dal battito delle palpebre8,9,10, traducendoli in semplici comandi direzionali. Il movimento degli occhi e l'ammiccamento non sono possibili per molti pazienti affetti da SLA4. Inoltre, limitare il movimento degli occhi durante la navigazione sarebbe scomodo e ostacolerebbe le interazioni sociali. Altri metodi si basano sulla decodifica di compiti mentali o di immagini per indicare il movimento previsto11,12,13,14. Ad esempio, immaginando una rotazione mentale o un movimento della mano sinistra per girare a sinistra. Sebbene l'utilizzo di questo metodo possa fornire un'elevata precisione, la velocità con cui trasferiscono le informazioni è troppo lenta per un utilizzo sicuro della sedia a rotelle. Una BCI invasiva che sfrutta l’intento di navigazione orientato agli obiettivi può fornire l’input necessario per un controllo preciso, sicuro e intuitivo della sedia a rotelle. Le interfacce cervello-computer che decodificano i processi cognitivi di ordine superiore possono fornire alle persone con paralisi un input intuitivo per controllare dispositivi esterni, promuovendo così l’indipendenza.

Il rapporto segnale-rumore più elevato, la risoluzione temporale e l’accuratezza spaziale dei segnali registrati in modo invasivo possono consentire lo sviluppo di un migliore controllo della sedia a rotelle. Finora, tutte le ricerche di cui siamo a conoscenza sono state condotte con primati non umani. Alcuni studi hanno utilizzato paradigmi BCI basati su joystick per il controllo della sedia a rotelle15,16. I movimenti delle mani sono stati decodificati dai neuroni della corteccia motoria primaria mentre la scimmia utilizzava un joystick per controllare una sedia a rotelle. Rajangam et al.17, d'altro canto, hanno dimostrato la capacità delle scimmie rhesus di controllare una sedia a rotelle sulla base di segnali neurali invasivi senza utilizzare il paradigma del joystick. Questo è un passo importante poiché molte persone paralizzate non saranno in grado di utilizzare un joystick per addestrare i classificatori BCI. Utilizzando registrazioni d'insieme nelle aree premotoria e sensomotoria, le scimmie sono state in grado di controllare il movimento rotatorio e traslatorio di una sedia a rotelle per raggiungere il loro obiettivo. Questo approccio è promettente poiché si basava su popolazioni di neuroni sintonizzati per lo spostamento dell’intero corpo. Tuttavia, questo approccio decodificava i comandi di movimento individuali impartiti continuamente, invece di decodificare traiettorie pianificate di alto livello.