Con l’addestramento, le persone su sedia a rotelle a controllo mentale possono navigare in spazi normali e disordinati
Una sedia a rotelle controllata dalla mente può aiutare una persona paralizzata ad acquisire nuova mobilità traducendo i pensieri degli utenti in comandi meccanici. Il 18 novembre sulla rivista iScience , i ricercatori dimostrano che gli utenti tetraplegici possono utilizzare sedie a rotelle controllate mentalmente in un ambiente naturale e disordinato dopo essersi allenati per un periodo prolungato.
“Dimostriamo che l’apprendimento reciproco sia dell’utente che dell’algoritmo di interfaccia cervello-macchina sono entrambi importanti affinché gli utenti possano utilizzare con successo tali sedie a rotelle”, afferma José del R. Millán, autore corrispondente dello studio presso l’Università del Texas ad Austin. «La nostra ricerca evidenzia un potenziale percorso per una migliore traduzione clinica della tecnologia di interfaccia cervello-macchina non invasiva».
Millán e i suoi colleghi hanno reclutato tre persone tetraplegiche per lo studio longitudinale. Ciascuno dei partecipanti è stato sottoposto a sessioni di formazione tre volte alla settimana per 2-5 mesi. I partecipanti indossavano una calotta cranica che rilevava le loro attività cerebrali attraverso l’elettroencefalografia (EEG), che veniva convertita in comandi meccanici per le sedie a rotelle tramite un dispositivo di interfaccia cervello-macchina. Ai partecipanti è stato chiesto di controllare la direzione della sedia a rotelle pensando di muovere le loro parti del corpo. Nello specifico, dovevano pensare a muovere entrambe le mani per girare a sinistra ed entrambi i piedi per girare a destra.
Nella prima sessione di formazione, tre partecipanti avevano livelli di accuratezza simili, quando le risposte del dispositivo erano allineate con i pensieri degli utenti, dal 43% al 55% circa. Nel corso della formazione, il team del dispositivo di interfaccia cervello-macchina ha visto un significativo miglioramento della precisione nel partecipante 1, che ha raggiunto una precisione superiore al 95% alla fine della sua formazione. Il team ha anche osservato un aumento della precisione nel partecipante dal 3 al 98% a metà del suo allenamento prima che il team aggiornasse il suo dispositivo con un nuovo algoritmo.
Il miglioramento osservato nei partecipanti 1 e 3 è correlato al miglioramento della discriminazione delle caratteristiche, che è la capacità dell’algoritmo di discriminare il modello di attività cerebrale codificato per i pensieri “vai a sinistra” da quello per “vai a destra”. Il team ha scoperto che la migliore discriminazione delle caratteristiche non è solo il risultato dell’apprendimento automatico del dispositivo, ma anche dell’apprendimento nel cervello dei partecipanti. L’EEG dei partecipanti 1 e 3 ha mostrato chiari cambiamenti nei modelli di onde cerebrali mentre miglioravano la precisione nel controllo mentale del dispositivo.
“Vediamo dai risultati dell’EEG che il soggetto ha consolidato l’abilità di modulare diverse parti del proprio cervello per generare uno schema per ‘vai a sinistra’ e uno schema diverso per ‘vai a destra’”, dice Millán. “Crediamo che ci sia una riorganizzazione corticale avvenuta come risultato del processo di apprendimento dei partecipanti”.
Rispetto ai partecipanti 1 e 3, il partecipante 2 non ha avuto cambiamenti significativi nei modelli di attività cerebrale durante l’allenamento. La sua precisione è aumentata solo leggermente durante le prime sessioni, rimanendo stabile per il resto del periodo di allenamento. Suggerisce che l’apprendimento automatico da solo non è sufficiente per manovrare con successo un tale dispositivo controllato dalla mente, afferma Millán
Alla fine della formazione, a tutti i partecipanti è stato chiesto di guidare le loro sedie a rotelle attraverso una stanza d’ospedale ingombra. Hanno dovuto aggirare ostacoli come un divisorio e letti d’ospedale, che sono impostati per simulare l’ambiente del mondo reale. Entrambi i partecipanti 1 e 3 hanno terminato l’attività mentre il partecipante 2 non è riuscito a completarla.
“Sembra che per acquisire un buon controllo dell’interfaccia cervello-macchina che consenta loro di svolgere attività quotidiane relativamente complesse come guidare la sedia a rotelle in un ambiente naturale, sia necessaria una certa riorganizzazione neuroplastica nella nostra corteccia”, afferma Millán.
Lo studio ha anche sottolineato il ruolo della formazione a lungo termine negli utenti. Anche se il partecipante 1 si è comportato in modo eccezionale alla fine, ha faticato anche nelle prime sessioni di allenamento, dice Millán. Lo studio longitudinale è uno dei primi a valutare la traduzione clinica della tecnologia di interfaccia cervello-macchina non invasiva nelle persone tetraplegiche.
Successivamente, il team vuole capire perché il partecipante 2 non ha sperimentato l’effetto dell’apprendimento. Sperano di condurre un’analisi più dettagliata dei segnali cerebrali di tutti i partecipanti per comprendere le loro differenze e possibili interventi per le persone alle prese con il processo di apprendimento in futuro.
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Questo lavoro è stato parzialmente sostenuto dal Ministero dell’Istruzione italiano e dal Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Padova.
iScience, Tonin e Perdikis et al .: “Imparare a controllare una sedia a rotelle guidata da BMI per le persone con grave tetraplegia”. https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(22)01690-X
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TITOLO DELL’ARTICOLO
Imparare a controllare una sedia a rotelle guidata dal BMI per le persone con grave tetraplegia
