Hjerneimplantater kan en dag gjenopprette kommunikasjonen for mennesker med lammelser
To separate studier publisert i dag i Natur indikerer at hjerne-til-datamaskin-grensesnitt (BCI) i fremtiden kan bidra til å gjenopprette kommunikasjonen for folk som ikke kan snakke på grunn av alvorlig lammelse. I begge studiene brukte forskerne hjerneimplantater som kunne fange opp hjernesignaler, som deretter ble oversatt til setninger på en skjerm ved hjelp av algoritmer. Selv om dette ikke er et nytt konsept, er det spennende at begge forskerteamene var i stand til å gjøre dette mye raskere og mer nøyaktig enn eksisterende teknologier.
I studien fra Stanford implanterte forskere elektroder i hjernen til en pasient med amyotrofisk lateral sklerose (ALS) i to områder assosiert med tale. BCI ble designet for å oppdage hjerneaktivitet når pasienten prøvde å snakke. Disse signalene ble deretter matet inn i en algoritme som assosierte visse hjerneaktivitetsmønstre med fonemer – lydene som utgjør tale. For å trene algoritmen fikk forskerne pasienten forsøke vokal eller stille munnprøvesetninger over 25 økter som varer i omtrent fire timer hver.
I UC San Francisco og UC Berkeley-studien plasserte forskere kirurgisk et papirtynt ark som inneholder 253 elektroder på hjernen til en person med alvorlig lammelse fra hjernestammeslag. I likhet med Stanford-studien, fikk forskerne pasienten til å trene algoritmen ved å forsøke å snakke slik at den kunne gjenkjenne hvilke hjernesignaler som var assosiert med forskjellige fonemer. Disse signalene ble deretter oversatt til ansiktsuttrykk og modulert tale på en digital avatar.
Mens studiene brukte litt forskjellige tilnærminger, var resultatene like når det gjelder nøyaktighet og hastighet. Stanford-studien hadde en feilrate på 9,1 prosent når den var begrenset til et 50-ords vokabular og 23,8 prosent når den ble utvidet til et 125 000-ords vokabular. Etter omtrent fire måneder kunne Stanford-algoritmen konvertere hjernesignaler til ord med omtrent 68 ord per minutt. UC San Francisco og Berkeley-algoritmen var i stand til å dekode med en medianhastighet på 78wpm. Den hadde en feilrate på 8,2 prosent for et 119-ords vokabular og omtrent en 25 prosent feilrate for et 1024-ords vokabular.
Selv om en feilrate på 23 til 25 prosent ikke er god nok for daglig bruk, er det en betydelig forbedring i forhold til eksisterende teknologi. I en pressebriefing bemerket Edward Chang, leder for nevrologisk kirurgi ved UCSF og medforfatter av UCSF-studien, at den effektive kommunikasjonshastigheten for eksisterende teknologi er “arbeidskrevende” ved fem til 15 wpm sammenlignet med 150 til 250wpm for naturlig. tale.
“Seksti til 70 wpm er en virkelig milepæl for vårt felt generelt fordi det kommer fra to forskjellige sentre og to forskjellige tilnærminger,” sa Chang på briefingen.
UCSF-studien involverte en BCI som oversatte hjernesignaler til ansiktsuttrykk og modulert tale på en digital avatar.Bilde: UCSF
Når det er sagt, er disse studiene mer proof of concept enn en teknologi som er klar for beste sendetid. Et potensielt problem er at disse behandlingene krever lange økter for å trene algoritmen. Forskere fra begge team fortalte imidlertid pressen på en briefing at de hadde håp om at algoritmetrening ville bli mindre intensiv i fremtiden.
“Dette er veldig tidlige studier og vi har ikke en stor database med data fra andre mennesker. Ettersom vi gjør flere av disse opptakene og får mer data, bør vi være i stand til å overføre det algoritmene lærer fra andre mennesker til nye mennesker, sier Frank Willett, en forsker ved Howard Hughes Medical Institute og medforfatter av Stanford. studere. Willett la imidlertid merke til at det ikke var garantert, og mer forskning var nødvendig.
Et annet problem er at teknologien må være enkel nok for folk å bruke hjemme, uten at omsorgspersoner må gå gjennom komplisert opplæring. Hjerneimplantater er også invasive, og i disse spesielle studiene måtte BCI kobles via ledninger til en enhet på utsiden av hodeskalle som deretter ble festet til en datamaskin. Det er også bekymringer om elektrodenedbrytning og det faktum at disse kanskje ikke er permanente løsninger. For å komme til forbrukerbruk, må teknologien gjennomgås grundig, noe som kan være en lang og kostbar prosess.
Mer forskning er nødvendig for å se om en trådløs versjon av denne teknologien er gjennomførbar. Bilde: Noah Berger, UCSF
Videre ble studiene utført på pasienter som fortsatt hadde noe dvelende evne til å bevege seg. Noen nevrologiske tilstander, som sent stadium av ALS, kan resultere i det som kalles “locked-in syndrome.” I denne tilstanden har en person fortsatt evnen til å tenke, se og høre, men kan bare kommunisere ved å blinke med øynene eller andre små bevegelser. Personer med innelåst syndrom har mest behov for denne typen teknologi, men mer forskning er nødvendig for å se om denne metoden vil være effektiv.
“Vi har krysset en terskel for ytelse som vi begge er veldig begeistret for fordi den krysser terskelen for brukervennlighet,” sier Chang, og bemerker at den potensielle fordelen med denne teknologien er enorm hvis den kan implementeres trygt og bredt. “Vi tenker på det ganske alvorlig og hva de neste trinnene er.”