Interfacce cervello-macchina (BMI) basate su tecnologia a ultrasuoni

Torniamo a parlare di interfacce cervello-macchina (BMI), senza dubbio una delle tecnologie più rivoluzionarie dei nostri tempi. Le BMI sono dispositivi in grado di leggere e interpretare l’attività cerebrale per trasmettere poi istruzioni a un computer o a una macchina. Sebbene possa sembrare fantascienza, le BMI sono già tra noi e, per esempio, possono collegare una persona paralizzato con un braccio robotico: il dispositivo interpreta l’attività neurale del soggetto e muove di conseguenza il braccio robotico. Pertanto, l’obiettivo principale per i neuroscienziati che sviluppano BMI è quello di riuscire a mappare nel modo più accurato possibile l’attività neurale con i comportamenti corrispondenti.

Tuttavia, una delle principali limitazioni delle BMI è il fatto che i dispositivi richiedono un intervento chirurgico invasivo per essere impiantati nel cervello e leggere l’attività neurale. Ma da una collaborazione dell’università Caltech potrebbe arrivare una brillante soluzione. Il team ha sviluppato un nuovo tipo di BMI minimamente invasiva per leggere l’attività cerebrale corrispondente alla pianificazione del movimento. Il dispositivo sfrutta la tecnologia a ultrasuoni funzionali (fUS) e può mappare con precisione l’attività neurale da precise regioni in profondità del cervello con una risoluzione di 100 micron.

Registrare l’attività neurale per le interfacce cervello-macchina con gli ultrasuoni

Il nuovo studio è una collaborazione tra i laboratori di Richard Andersen, James G. Boswell Professor di Neuroscienze e Leadership Chair e direttore del Tianqiao e Chrissy Chen Brain-Machine Interface Center nel Tianqiao e Chrissy Chen Institute for Neuroscience al Caltech; e di Mikhail Shapiro, professore di ingegneria chimica e investigator dell’Heritage Medical Research Institute. Il paper che descrive il lavoro è stato pubblicato sulla rivista Neuron il 22 marzo 2021.

“Le forme invasive di interfacce cervello-macchina possono già restituire movimento a coloro che l’hanno perso a causa di lesioni o malattie neurologiche”, afferma Sumner Norman, assegnista di ricerca nel laboratorio di Andersen e co-primo autore del nuovo studio. “Sfortunatamente, solo pochi eletti con paralisi più gravi sono idonei e desiderosi di avere elettrodi impiantati nel loro cervello. L’ecografia funzionale è un nuovo metodo incredibilmente eccitante per registrare l’attività cerebrale dettagliata senza danneggiare il tessuto cerebrale. Abbiamo superato i limiti del neuroimaging con ultrasuoni ed eravamo entusiasti che si potesse prevedere il movimento. La cosa più eccitante è che l’imaging con ultrasuoni funzionali (fUS) è una tecnica giovane con un enorme potenziale: questo è solo il nostro primo passo per portare una BMI ad alte prestazioni e meno invasiva a più persone “.

Sfruttare una tecnologia già consolidata

Gli ultrasuoni funzionano emettendo impulsi di suono ad alta frequenza e misurando il modo in cui tali vibrazioni sonore echeggiano in una sostanza, come i vari tessuti del corpo umano. Il suono viaggia a velocità diverse attraverso questi tipi di tessuto e si riflette alle interfacce. Questa tecnica è comunemente utilizzata per acquisire immagini di un feto in utero e per altre immagini diagnostiche. Gli ultrasuoni possono anche “sentire” il movimento interno degli organi. Ad esempio, il rumore dei globuli rossi aumenterà man mano che questi si avvicinano alla fonte delle onde ultrasoniche e diminuirà man mano che fluiscono via. La misurazione di questo fenomeno ha permesso ai ricercatori di registrare minuscoli cambiamenti nel flusso sanguigno del cervello fino a 100 micrometri.

“Quando una parte del cervello diventa più attiva, c’è un aumento del flusso sanguigno nell’area. Una domanda chiave in questo lavoro era: se abbiamo una tecnica come l’ecografia funzionale che ci fornisce immagini ad alta risoluzione delle dinamiche del flusso sanguigno del cervello nello spazio e nel tempo, ci sono abbastanza informazioni da quell’immagine per decodificare qualcosa di utile sul comportamento?” Dice Shapiro. “La risposta è sì. Questa tecnica ha prodotto immagini dettagliate delle dinamiche dei segnali neurali nella nostra regione target che non potevano essere viste con altre tecniche non invasive come la risonanza magnetica funzionale (fMRI).”

Lo sviluppo dell’interfaccia cervello-macchina basata sugli ultrasuoni

La tecnologia è stata sviluppata su primati non umani, ai quali è stato insegnato a svolgere compiti semplici che comportavano il movimento degli occhi o delle braccia in determinate direzioni quando presentati con determinati segnali. Quando i primati hanno completato i compiti, l’ecografia funzionale ha misurato l’attività cerebrale nella corteccia parietale posteriore (PPC), una regione del cervello coinvolta nella pianificazione del movimento. Il laboratorio di Andersen ha studiato la PPC per decenni e ha precedentemente creato mappe dell’attività cerebrale nella regione utilizzando l’elettrofisiologia. Per convalidare l’accuratezza degli ultrasuoni funzionali, i ricercatori hanno confrontato l’attività di imaging cerebrale degli fUS con i dati elettrofisiologici dettagliati precedentemente ottenuti.

Successivamente, attraverso il supporto del T&C Chen Brain-Machine Interface Center della Caltech, il team ha indagato se i cambiamenti dipendenti dall’attività nelle immagini fUS potessero essere utilizzati per decodificare le intenzioni del primate non umano, anche prima che iniziasse un movimento. I dati di imaging ecografico e le attività corrispondenti sono stati quindi elaborati da un algoritmo di machine learning, che ha appreso quali modelli di attività cerebrale erano correlati a quali compiti. Una volta addestrato l’algoritmo, sono stati presentati i dati ecografici raccolti in tempo reale dai primati non umani.

Interfacce cervello-macchina meno invasive

“La prima pietra miliare è stata quella di dimostrare che gli ultrasuoni potrebbero catturare i segnali cerebrali legati al pensiero di pianificare un movimento fisico“, afferma David Maresca, assistente professore presso l’Università tecnica di Delft con esperienza nell’imaging ecografico. “L’ecografia funzionale riesce a registrare questi segnali con una sensibilità 10 volte maggiore e una risoluzione migliore rispetto alla risonanza magnetica funzionale (fMRI). Questa scoperta è alla base del successo dell’interfacciamento cervello-macchina basata sull’ecografia funzionale”.

“Le attuali interfacce cervello-macchina ad alta risoluzione utilizzano array di elettrodi che richiedono un intervento chirurgico al cervello, che include l’apertura della dura madre, la forte membrana fibrosa tra il cranio e il cervello e l’impianto degli elettrodi direttamente nel cervello. Ma i segnali ecografici possono passare attraverso la dura madre e il cervello in modo non invasivo. Deve essere impiantata nel cranio solo una piccola finestra trasparente agli ultrasuoni; questo intervento chirurgico è significativamente meno invasivo di quello richiesto per l’impianto degli elettrodi “, afferma Andersen.

Sebbene questa ricerca sia stata condotta su primati non umani, è in corso una collaborazione con il dottor Charles Liu, un neurochirurgo dell’USC, per studiare la tecnologia con volontari umani che, a causa di lesioni cerebrali traumatiche, hanno avuto un pezzo di cranio rimosso. Poiché le onde ultrasonore possono passare inalterate attraverso queste “finestre acustiche”, sarà possibile studiare quanto bene gli ultrasuoni funzionali possano misurare e decodificare l’attività cerebrale in questi individui.