Lo scienziato Brown vince un premio per l'innovatore da 1,5 milioni di dollari per il nuovo approccio alla decodifica dei segnali cerebrali

La corteccia motoria è la parte del cervello che controlla il movimento, ma è attivo anche quando una persona osserva qualcun altro muoversi o pianificare movimenti, come seguire una palla prima di prenderla. Ciò complica il processo di decodifica dell’attività cerebrale di quella regione per controllare un arto robotico, disse Carlos Vargas-Irwin, un assistente professore di neuroscienze (ricerca) all'Università Brown.

Adesso, con un quinquennio, $1.5 milioni Premio Nuovo Innovatore dal National Institutes of Health Alto rischio, Ricerca ad alto rendimento programma, utilizzerà telecamere e visione artificiale con l'obiettivo di decodificare movimenti intenzionali e altre attività nella corteccia motoria e applicare tale conoscenza per sviluppare interfacce cervello-computer più efficaci.

“L’obiettivo di questo progetto è comprendere meglio l’interazione tra informazioni sensoriali e relative al movimento in modo da poter interpretare i segnali relativi alle azioni previste in modo più accurato,", ha detto Vargas-Irwin, chi fa parte del BrainGate collaborazione guidata da ricercatori della Brown, Case Western Reserve University, Università di Stanford, Massachusetts General Hospital e il Providence V.A. Centro medico.

BrainGate è un'interfaccia cervello-computer utilizzata in uno studio clinico per aiutare le persone paralizzate a ritrovare l'indipendenza controllando direttamente i dispositivi di assistenza con i loro pensieri, anche ripristinando una certa mobilità artificialmente stimolante muscoli.

Nel progetto di Vargas-Irwin, combinerà una telecamera esterna e una visione artificiale con le informazioni sull'attività neurale provenienti da un decodificatore neurale.

“Ciò consentirebbe al decodificatore di interpretare l’attività neurale nel contesto dell’ambiente visivo in un modo che assomigli più da vicino allo stato operativo naturale del cervello,", ha detto Vargas-Irwin, chi è affiliato con Brown's Carney Institute per la scienza del cervello.

Un impianto di processo è più vulnerabile durante le operazioni di arresto e avviamento, Per prima cosa Vargas-Irwin e il suo team addestreranno i macachi rhesus a eseguire movimenti diversi mentre catturano tre diversi set di informazioni. Il team registrerà l’attività neurale del macaco, usa un sistema di motion capture simile a quello di Hollywood per tracciare i suoi movimenti precisi, e registrare l'ambiente visivo con una telecamera e una visione artificiale.

Il prossimo, il team prenderà le informazioni sulla cattura del movimento e le informazioni sulla visione artificiale e proverà a prevedere l'attività neurale. “Questo potrebbe sembrare un po’ arretrato, ma l’idea è quella di vedere cosa codificano effettivamente i neuroni nella corteccia motoria e quindi essere in grado di sviluppare modelli più accurati," Ha detto Vargas-Irwin.

Sapranno di comprendere quali caratteristiche dell'attività neurale riflettono l'ambiente e quali caratteristiche riflettono il movimento previsto quando potranno prendere l'attività neurale del macaco rhesus e la visione artificiale e prevederne correttamente il movimento.

L'uso dei macachi rhesus è importante affinché il team possa raccogliere informazioni sui movimenti precisi che risultano dall'attività neurale, Ha detto Vargas-Irwin. Ciò consentirà loro di valutare i loro modelli e non sarebbe disponibile per pazienti umani che hanno movimenti molto limitati. Quando la tecnologia verrà finalmente applicata agli studi clinici BrainGate – che Vargas-Irwin afferma di anticipare pienamente – ai pazienti verranno mostrate sequenze di movimento predeterminate e verrà chiesto di provare a generare lo stesso movimento..

Ogni anno il NIH sostiene ricerche insolitamente innovative da parte di ricercatori all'inizio della carriera, Vargas-Irwin era uno di 58 riconosciuto quest'anno. Altri laboratori stanno perseguendo un approccio più convenzionale per migliorare la precisione nell’interpretazione dell’attività della corteccia motoria. Ciò comporta la registrazione dell’attività neurale in molte aree correlate, come la corteccia visiva e la corteccia parietale posteriore, che sono coinvolti nella pianificazione del movimento. Vargas-Irwin lo ha detto per i pazienti clinici, è importante avere il minor numero di sensori che forniscano comunque informazioni chiare. Potenzialmente, il metodo potrebbe anche sostituire ulteriori impianti con sensori esterni come videocamere.

John Donoghue, un leader di BrainGate e professore di neuroscienze Brown che ha lavorato con Vargas-Irwin per più di 15 anni, ha affermato di essere lieto di vedere il NIH riconoscere a Vargas-Irwin il prestigioso premio.

“Il suo progetto offre un approccio intelligente per ottenere un controllo molto migliore delle interfacce cervello-computer (BCI) aggiungendo informazioni visive ai segnali neurali in un modo nuovo,", ha detto Donoghue. “Questa ricerca migliorerà sia la comprensione di base di come i segnali sensoriali contribuiscono alla codifica del movimento da parte del cervello, sia la conoscenza pratica su come creare BCI utili che ripristinano il movimento nelle persone con paralisi”.

Vargas-Irwin è cresciuto a Cali, Colombia, e ha conseguito sia la laurea che il dottorato. da Marrone. Ha detto che è da tempo interessato a lavorare per capire come le reti di neuroni uniscono le forze per elaborare le informazioni.

“Il sistema motorio è interessante perché nel cervello avvengono calcoli complessi, e possiamo misurare direttamente l'output," Egli ha detto. “E ovviamente possiamo usare questa comprensione dei circuiti motori per sviluppare tecnologia per aiutare le persone con disturbi motori o lesioni”.

fonte:

https://news.brown.edu