Gert-Jan Oskam, de 40 anos, partiu o pescoço num acidente de bicicleta em 2011.
Os investigadores utilizaram uma "ponte digital" para restabelecer as ligações entre o cérebro e as pernas, permitindo a Oskam levantar-se e andar naturalmente.
"Há alguns meses, consegui, pela primeira vez após 10 anos, levantar-me e beber uma cerveja com os meus amigos", disse Oskam.
O estudo, publicado na NatureO Dr. Khaled, da Universidade de Lisboa, afirma: "Restabelecemos esta comunicação através de uma ponte digital entre o cérebro e a medula espinal que permitiu a um indivíduo com tetraplegia crónica levantar-se e caminhar naturalmente em ambientes comunitários".
Há vários anos que os investigadores têm vindo a trabalhar em interfaces cérebro-espinha, incluindo um Projeto de 2016 que permitiu a um macaco paralisado mexer as pernas e outra que recuperação da sensibilidade da mão de um homem com uma lesão na espinal medula.
Este é o projeto mais abrangente de sempre, destacando o papel cada vez mais importante da IA em novas aplicações médicas.
Desenvolvimento da interface cérebro-espinha
A "ponte digital" é uma interface cérebro-espinha que lê a atividade neuronal do cérebro, converte-a em sinais eléctricos e envia-os através da lesão da coluna vertebral para os neurónios saudáveis do outro lado.
A maior parte das lesões da espinal medula não danificam diretamente os neurónios - perturbam as vias descendentes que ligam o cérebro à coluna vertebral e ao sistema nervoso periférico.
O papel da IA
Para voltar a ligar o cérebro às pernas, foram ligados eléctrodos ao cérebro de Oskam para ler electrocorticográfico (ECoG) atividade cerebral.
Para andar, utilizamos os músculos da anca, do joelho e do tornozelo - a interface tem de atribuir a atividade cerebral a diferentes grupos musculares nas pernas direita e esquerda.
Em projectos anteriores, a atividade cerebral era difícil de analisar, o que tornava difícil prever a intenção de cada pensamento.
É aqui que a IA ajuda - os investigadores desenvolveram um método de filtragem e descodificação da atividade cerebral utilizando a aprendizagem automática (ML).
Os investigadores utilizaram algoritmos para desempenhar duas funções:
- Um primeiro modelo prevê a probabilidade da intenção de mover uma articulação específica.
- O outro modelo prevê a amplitude e a direção do movimento.
Uma vez instalada a interface, Oskam participou num programa de formação que lhe exigia a leitura de pistas visuais através de uma interface.
O programa deu-lhe instruções sobre os movimentos em que se devia concentrar, ajudando a calibrar o modelo de IA para "descodificar" os seus pensamentos e estimular os músculos correctos.
Os resultados
Os investigadores realizaram uma série de testes, incluindo caminhadas de teste de 6 e 10 minutos, em que Oskam conseguiu andar 100 m, testes de pé, subir escadas e caminhar em terrenos acidentados e irregulares. As suas capacidades de marcha melhoraram muito e melhoraram a cada sessão de treino.
Além disso, a interface teve um efeito a longo prazo na capacidade de marcha de Oskam, mesmo quando desligada. Após 40 sessões de treino, Oskam conseguia andar com mais confiança com os seus auxiliares de marcha, o que realça o potencial destes dispositivos para a reabilitação a longo prazo.
A IA tem apoiado aplicações semelhantes na tecnologia médica, tais como interfaces cérebro-computador que transformar pensamentos em discurso. Estes dispositivos poderiam restaurar a fala para quem sofreu uma lesão cerebral ou uma doença neurodegenerativa como a esclerose lateral amiotrófica (ELA).
Com o tempo, estes dispositivos tornar-se-ão mais fáceis de desenvolver e instalar e poderão mesmo funcionar sem cirurgia invasiva.
