Герт-Ян Оскам, 40 лет, сломал шею в результате несчастного случая на велосипеде в 2011 году.
Исследователи использовали "цифровой мост" для восстановления связей между мозгом и ногами, что позволило Оскаму стоять и ходить естественным образом.
"Несколько месяцев назад я впервые после 10 лет смог встать и выпить пива с друзьями", - говорит Оскам.
Исследование, Опубликовано в журнале NatureМы восстановили эту связь с помощью цифрового моста между головным и спинным мозгом, который позволил человеку с хронической тетраплегией стоять и ходить естественным образом в общественных местах", - говорит он.
Исследователи уже несколько лет работают над созданием интерфейсов мозг-спина, в том числе Проект 2016 года который позволил парализованной обезьяне двигать ногами, и другой, который восстановление чувствительности руки человека с травмой спинного мозга.
Это самый масштабный проект, подчеркивающий постоянно растущую роль искусственного интеллекта в новых медицинских приложениях.
Разработка интерфейса мозг-спина
Цифровой мост" - это интерфейс между мозгом и позвоночником, который считывает активность нейронов из мозга, преобразует ее в электрические сигналы и посылает их через поврежденный позвоночник к здоровым нейронам на другой стороне.
Большинство травм спинного мозга не приводят к прямому повреждению нейронов - они нарушают нисходящие пути, соединяющие мозг с позвоночником и периферической нервной системой.
Роль искусственного интеллекта
Чтобы восстановить связь между мозгом и ногами, к мозгу Оскама были подключены электроды, с помощью которых считывалось электрокортикографический (ЭКоГ) мозговая активность.
Чтобы ходить, мы задействуем мышцы бедра, колена и лодыжки - интерфейсу приходится соотносить активность мозга с различными группами мышц правой и левой ноги.
В предыдущих проектах активность мозга было сложно анализировать, что затрудняло предсказание намерений каждой мысли.
Здесь на помощь приходит искусственный интеллект - исследователи разработали метод фильтрации и декодирования активности мозга с помощью машинного обучения (ML).
Исследователи использовали алгоритмы для выполнения двух функций:
- Одна из первых моделей предсказывает вероятность намерения двигать конкретным суставом.
- Другая модель предсказывает амплитуду и направление движения.
Как только интерфейс был установлен, Оскам принял участие в программе обучения, которая требовала от него считывать визуальные подсказки через интерфейс.
Программа подсказывала ему, на каких движениях нужно сосредоточиться, помогая откалибровать модель искусственного интеллекта, чтобы он "расшифровывал" его мысли и стимулировал нужные мышцы.
Результаты
Исследователи провели ряд тестов, включая 6- и 10-минутные тестовые прогулки, во время которых Оскам проходил 100 м, тесты на устойчивость, подъем по лестнице и ходьбу по неровной и пересеченной местности. Его способности к ходьбе значительно улучшились и становились все лучше с каждой тренировкой.
Кроме того, интерфейс оказывал долгосрочное воздействие на способность Оскама ходить даже в выключенном состоянии. После 40 тренировок Оскам мог более уверенно ходить с помощью своих ходунков, что подчеркивает потенциал таких устройств для долгосрочной реабилитации.
ИИ нашел применение и в медицинских технологиях, например, в интерфейсах "мозг-компьютер". превращать мысли в речь. Эти устройства могут восстановить речь у тех, кто получил черепно-мозговую травму или страдает нейродегенеративным заболеванием, таким как боковой амиотрофический склероз (БАС).
Со временем такие устройства будет проще разрабатывать и устанавливать, и они смогут работать даже без инвазивной хирургии.
