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Brain-Computer Interface: il futuro si avvicina

Brain-computer interfaces (BCI) sono strumenti che consentono alle persone con paralisi di muoversi e comunicare. La scienza e la tecnologia necessarie sono sempre più vicine a creare dispositivi pronti per il commercio, facendo si che questi devices possano finalmente arrivare al grande pubblico.

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Al California Institute of Technology (il famoso Caltech di Pasadena, reso celebre dalla serie TV “The big bang theory”), alcuni ricercatori hanno invitato il signor James Johnson a prender parte ad un trial clinico al quale J.J. non ha esitato a  partecipare. Il signor Johnson, a causa di un incidente sui go-cart, nel marzo del 2017 è rimasto completamente paralizzato dalle spalle in giù, ma ha riposto le sue speranze nei Brain-Reading devices.

Durante la sperimentazione i ricercatori hanno utilizzato una Brain-Computer Interface, formata da due elettrodi impiantati chirurgicamente nella corteccia cerebrale. Gli elettrodi registrano l’attività neuronale ed utilizzando un algoritmo è possibile codificare i suoi pensieri e intensioni trasmettendole poi ad un computer.

La prima volta che ha utilizzato il BCI nel novembre del 2018, J.J. è riuscito a muovere un cursore su uno schermo e, nei mesi successivi, a guidare una macchina in un videogioco. Dopo le sperimentazioni Johnson ha dichiarato di sentirsi come in Matrix, affermazioni come questa ci mostrano che anche piccole azioni del genere risultano di grande importanza per persone con problematiche simili.

L’evoluzione delle Brain-Computer Interface

La prima volta in cui ad una persona è stato impiantato a lungo termine una BCI è stato nel giugno 2004 e dopo anni di studi e esperimenti sulle scimmie, è stato possibile associare i movimenti degli animali con l’attività della loro corteccia cerebrale. Precisamente i ricercatori sono riusciti a capire quali aree della corteccia motoria risultavano attive durante un determinato movimento. Codificando questi dati e applicando BCI sugli umani, i ricercatori notarono però che i movimenti erano lenti ed imprecisi.

Ad incrementare le abilità di codifica dell’attività neuronale della macchina è stato di grande aiuto il machine learning, grazie al quale si è riusciti a schematizzare le intenzioni dei pazienti. Da un lato la BCI legge l’attività neuronale, dall’altro sappiamo cosa il paziente vuole fare, l’algoritmo unisce le due informazioni e l’intelligenza artificiale rende sempre più efficaci i devices.

Ripristinare l’abilità motoria

Interessano questo tipo di esperimenti persone la cui paralisi ha interrotto la via di comunicazione tra la corteccia motoria e i muscoli; ma se si conosce e si cattura il segnale corticale di partenza correlato al movimento, si può bypassare la lesione alla spina dorsale, connettendo direttamente il cervello alla periferia.

Credit: Nature

Oltre a focalizzarsi sulla corteccia motoria, un gruppo di neuroscienziati guidati da Robert Gaunt, ha impiantato degli elettrodi nella regione della mano della corteccia somatosensitiva di una persona, tentando di restituirle il tatto. Quando tramite gli elettrodi venivano stimolati i neuroni di quest’area, la persona sentiva qualcosa che lo toccava. Hanno quindi modellato un braccio robotico con dei sensori sulle dita associati agli elettrodi impiantati nell’area somatosensitiva in modo da evocare un ‘senso del tatto artificiale’.

Ripristinare il linguaggio

Durante le prime sperimentazioni con BCI, i partecipanti potevano muovere un cursore su uno schermo di un computer semplicemente immaginando di muovere la mano e allo stesso modo potevano cliccare su delle lettere per formulare una frase. Ai tempi però si riusciva ad arrivare a massimo quaranta caratteri per minuto.

Lo scorso anno, un team diretto da Krishna Shenoy, una neuroscienziata di Stanford, è riuscito ad arrivare a 90 caratteri per minuto grazie ad un approccio diverso: immaginare di scrivere la lettere invece che muovere un cursore. Unico limite di questo metodo è il fatto che lettere che si scrivono in modi simili (come h ed n) mettevano in difficoltà la macchina, ma utilizzando gli stessi sistemi di autocorrezione utilizzati dagli smartphone si è arrivati ad un accuratezza del 99%.

Dal laboratorio al mercato

Blackrock Neurotech, una compagnia based in Utah i cui devices sono stati il cardine della ricerca clinica negli ultimi 18 anni, vuole lanciare un Brain-Rreading Device commercializzabile entro un anno. L’azienda sta lavorando ad un prodotto formato da quattro elettrodi collegati tramite filo ad un piccolo device, ma sta anche pensando ad un dispositivo completamente wireless più facile per l’utente da utilizzare e rimuovere. Anche Neuralink e Paradromics sono orientate a sviluppare un dispositivo wireless che sia facile da applicare e che sia capace di interagire con un maggior numero di neuroni. La società fondata nel 2016 da Elon Musk ha sviluppato degli elettrodi, chiamati threads, pensati per durare a lungo e ridurre la risposta immunitaria.

Il futuro delle Brain-Computer Interface

La dottoressa Shenoy ha dichiarato che la Brain-Computer Interface è uno dei device neurologici più complessi mai pensati e che è possibile bisogni aspettare qualche anno prima che questa tecnologia possa presentarsi nella sua formula definitiva. Oltre a questioni bioetiche, che spesso rallentano sviluppo tecnologico scientifico, la principale problematica da affrontare resta la variabilità di condizioni neurologiche e come queste si manifestano nei singoli pazienti.