Люди с травмами спинного мозга часто теряют способность двигать конечностями. Во многих случаях нервы в руках и ногах остаются здоровыми, а мозг продолжает функционировать нормально. Потеря движения происходит из-за того, что повреждение спинного мозга блокирует сигналы, идущие от мозга к телу. Эта проблема заставила исследователей искать способы восстановить связь, не прибегая к прямому «ремонту» спинного мозга.
В новом исследовании, опубликованном в APL Bioengineering, ученые из Италии и Швейцарии изучили возможность использования электроэнцефалографии – или ЭЭГ – для создания такого обходного пути. Их работа была направлена на то, чтобы выяснить, может ли ЭЭГ улавливать мозговые сигналы, связанные с намерением совершить движение, и потенциально использовать их для управления телом.
Когда человек пытается пошевелить парализованной конечностью, его мозг все равно генерирует соответствующую электрическую активность. Если эти сигналы можно обнаружить и правильно интерпретировать, их можно направить на стимулятор спинного мозга. Такое устройство, в свою очередь, активирует нервы, отвечающие за движение нужной конечности, создавая своего рода «нейронный мост».
Большинство предыдущих исследований в этой области полагались на хирургически вживленные электроды, которые считывали сигналы непосредственно с поверхности мозга. Хотя такие системы показали многообещающие результаты, ученые хотели найти более безопасную альтернативу. Системы ЭЭГ представляют собой шапочки с электродами, которые регистрируют активность мозга с поверхности головы. Хотя такая конструкция может показаться сложной, она позволяет избежать рисков, связанных с имплантацией устройств в мозг или спинной мозг. «Это может вызвать инфекции, это еще одна хирургическая процедура, – пояснила автор исследования Лаура Тони. – Мы задавались вопросом, можно ли этого избежать».
Использование ЭЭГ для расшифровки намерений о движении является сложной технологической задачей. Поскольку электроды ЭЭГ расположены на коже головы, им трудно улавливать сигналы, исходящие из более глубоких структур мозга. Эта проблема менее выражена для движений рук, сигналы для которых генерируются ближе к поверхности коры. Однако сигналы, управляющие ногами, труднее обнаружить, так как они исходят из областей, расположенных ближе к центру мозга.
Чтобы лучше анализировать данные ЭЭГ, исследователи применили алгоритм машинного обучения, разработанный для работы с небольшими и сложными наборами данных. Во время тестов пациенты надевали шапочки ЭЭГ и пытались выполнить серию простых движений. Команда записывала полученную мозговую активность и обучала алгоритм классифицировать эти сигналы.
Системе удалось успешно отличить моменты, когда пациенты пытались двигаться, от моментов, когда они оставались в покое. Однако она столкнулась с трудностями при различении разных типов движений. Несмотря на это, исследователи уверены, что их метод можно усовершенствовать.
В будущем команда планирует доработать алгоритм, чтобы он мог распознавать конкретные действия, такие как вставание, ходьба или подъем по лестнице. Ученые также надеются изучить, как эти расшифрованные сигналы можно будет использовать для активации имплантированных стимуляторов у пациентов, восстанавливающихся после травм спинного мозга. В случае успеха этот подход может значительно приблизить момент, когда неинвазивное сканирование мозга поможет людям с параличом вернуть значимую двигательную активность.
