Cientista Brown ganha prêmio inovador de US $ 1,5 milhão por nova abordagem para decodificar sinais cerebrais

O córtex motor é a parte do cérebro que controla o movimento, mas também é ativo quando uma pessoa vê outra pessoa se mover ou planeja movimentos, como rastrear uma bola antes de pegá-la. Isto complica o processo de decodificação da atividade cerebral daquela região para controlar um membro robótico, disse Carlos Vargas-Irwin, professor assistente de neurociência (pesquisa) na Universidade Brown.

Agora, com cinco anos, $1.5 milhão Prêmio Novo Inovador do Instituto Nacional de Saúde Alto risco, Pesquisa de alta recompensa programa, ele usará câmeras e visão artificial com o objetivo de decodificar movimentos intencionais e outras atividades no córtex motor e aplicar esse conhecimento para desenvolver interfaces cérebro-computador mais eficazes.

“O objetivo deste projeto é compreender melhor a interação entre informações sensoriais e relacionadas ao movimento, para que possamos interpretar com mais precisão os sinais relacionados às ações pretendidas.,” disse Vargas-Irwin, quem faz parte BrainGate colaboração liderada por pesquisadores de Brown, Universidade Case Western Reserve, Universidade de Stanford, Hospital Geral de Massachusetts e Providence VA. Centro médico.

BrainGate é uma interface cérebro-computador usada em um ensaio clínico para ajudar pessoas paralisadas a recuperar a independência, controlando diretamente dispositivos auxiliares com seus pensamentos, até mesmo restaurando alguma mobilidade artificialmente estimulante músculos.

No projeto de Vargas-Irwin, ele combinará uma câmera externa e visão artificial com as informações de atividade neural de um decodificador neural.

“Isso permitiria ao decodificador interpretar a atividade neural dentro do contexto do ambiente visual de uma forma que se assemelhasse mais ao estado operacional natural do cérebro.,” disse Vargas-Irwin, que é afiliado à Brown's Instituto Carney de Ciência do Cérebro.

Para fazer isso, primeiro Vargas-Irwin e sua equipe treinarão macacos rhesus para realizar movimentos diferentes enquanto capturam três conjuntos diferentes de informações. A equipe registrará a atividade neural do macaco, use um sistema de captura de movimento semelhante ao de Hollywood para rastrear seus movimentos precisos, e registrar o ambiente visual com uma câmera e visão artificial.

Próximo, a equipe pegará as informações de captura de movimento e de visão artificial e tentará prever a atividade neural. “Isso pode soar um pouco ao contrário, mas a ideia é ver o que os neurônios do córtex motor estão realmente codificando e então ser capaz de desenvolver modelos mais precisos,”Vargas-Irwin disse.

Eles saberão que entendem quais características da atividade neural refletem o ambiente e quais características refletem o movimento pretendido quando puderem considerar a atividade neural do macaco rhesus e a visão artificial e prever corretamente seu movimento..

O uso de macacos rhesus é importante para que a equipe possa coletar informações sobre os movimentos precisos que resultam da atividade neural, Vargas-Irwin disse. Isto lhes permitirá avaliar seus modelos e não estaria disponível para pacientes humanos com movimentos muito limitados.. Quando a tecnologia for finalmente aplicada aos ensaios clínicos do BrainGate – que Vargas-Irwin disse que antecipa totalmente – os pacientes verão sequências de movimentos predeterminadas e serão solicitados a tentar gerar o mesmo movimento..

Todos os anos, o NIH apoia pesquisas excepcionalmente inovadoras de pesquisadores em início de carreira, Vargas-Irwin foi um dos 58 reconhecido este ano. Outros laboratórios estão buscando uma abordagem mais convencional para melhorar a precisão na interpretação da atividade do córtex motor. Isso envolve registrar a atividade neural em muitas áreas relacionadas, como o córtex visual e o córtex parietal posterior, que estão envolvidos no planejamento de movimento. Vargas-Irwin disse que para pacientes clínicos, é importante ter o mínimo de sensores que ainda forneçam informações claras. Potencialmente, o método poderia até substituir implantes adicionais por sensores externos, como câmeras de vídeo.

John Donoghue, um líder do BrainGate e professor de neurociência da Brown que trabalhou com Vargas-Irwin por mais de 15 anos, disse que estava satisfeito em ver o NIH reconhecer Vargas-Irwin com o prestigiado prêmio.

“Seu projeto traz uma abordagem inteligente para obter um controle muito melhor para interfaces cérebro-computador (ICC) adicionando informações visuais aos sinais neurais de uma maneira nova,”Donoghue disse. “Esta pesquisa avançará tanto na compreensão básica de como os sinais sensoriais contribuem para a codificação do movimento pelo cérebro quanto no conhecimento prático sobre como criar BCIs úteis que restauram o movimento em pessoas com paralisia.”

Vargas-Irwin cresceu em Cali, Colômbia, e obteve seu bacharelado e doutorado. de marrom. Ele disse que há muito tempo está interessado em trabalhar para entender como redes de neurônios unem forças para processar informações.

“O sistema motor é interessante porque há uma computação complexa ocorrendo no cérebro, e podemos medir diretamente a saída," ele disse. “E é claro que podemos usar essa compreensão dos circuitos motores para desenvolver tecnologia para ajudar pessoas com distúrbios ou lesões motoras.”

Fonte:

https://news.brown.edu