Мозговой имплантат может обеспечить общение только с помощью мыслей

Появление в журнале от 6 ноября. Природные коммуникацииНовая технология может однажды помочь людям, неспособным говорить из-за неврологических расстройств, восстановить способность общаться через интерфейс мозг-компьютер.

«Многие пациенты страдают изнурительными двигательными расстройствами, такими как БАС (боковой амиотрофический склероз) или синдромом запертости, которые могут ухудшить их способность говорить», — сказал Грегори Коган, доктор философии, профессор неврологии в Университете Дьюка. Медицинский факультет и один из ведущих исследователей, участвовавших в проекте. «Но существующие инструменты, позволяющие им общаться, как правило, очень медленны и громоздки».

Представьте себе, что вы слушаете аудиокнигу на половинной скорости. Это лучшая доступная на данный момент скорость декодирования речи: около 78 слов в минуту. Однако люди говорят около 150 слов в минуту.

Задержка между скоростью произнесенной и декодированной речи частично объясняется относительно небольшим количеством датчиков мозговой активности, которые можно прикрепить к кусочку материала толщиной с бумагу, лежащему на поверхности мозга. Меньшее количество датчиков предоставляет меньше поддающейся расшифровке информации для декодирования.

Чтобы преодолеть прошлые ограничения, Коган объединился с коллегой-преподавателем Института наук о мозге Дьюка Джонатаном Вивенти, доктором философии, чья лаборатория биомедицинской инженерии специализируется на создании сверхтонких и гибких датчиков мозга высокой плотности.

Для этого проекта Вивенти и его команда упаковали впечатляющие 256 микроскопических датчиков мозга на кусок гибкого медицинского пластика размером с почтовую марку. Нейроны, находящиеся на расстоянии всего лишь песчинки, могут иметь совершенно разные модели активности при координации речи, поэтому необходимо различать сигналы от соседних клеток мозга, чтобы сделать точные прогнозы относительно предполагаемой речи.

После изготовления нового имплантата Коган и Вивенти объединились с несколькими нейрохирургами Университетской больницы Дьюка, включая Дерека Саутвелла, доктора медицинских наук, Нандана Лада, доктора медицинских наук, и Аллана Фридмана, доктора медицинских наук, которые помогли набрать четырех пациентов. для проверки имплантатов. Эксперимент потребовал от исследователей временно поместить устройство в пациентов, перенесших операцию на головном мозге по поводу какого-либо другого заболевания, например, для лечения болезни Паркинсона или удаления опухоли. Время для Когана и его команды было ограничено, чтобы протестировать свое устройство в операционной.

«Мне нравится сравнивать это с пит-бригадой NASCAR», — сказал Коган. «Мы не хотим добавлять дополнительное время к операционной процедуре, поэтому нам пришлось приходить и выходить в течение 15 минут. Как только хирург и медицинская бригада сказали: «Идите!» мы бросились действовать, и пациент выполнил задание».

Задача заключалась в простом послушании и повторении. Участники слышали серию бессмысленных слов, таких как «ава», «куг» или «вип», а затем произносили каждое из них вслух. Устройство записывало активность речевой моторной коры каждого пациента, поскольку оно координировало работу почти 100 мышц, которые двигают губы, язык, челюсть и гортань.

После этого Сусендракумар Дюрайвель, первый автор нового отчета и аспирант биомедицинской инженерии в Дьюке, взял нейронные и речевые данные из хирургического комплекса и ввел их в алгоритм машинного обучения, чтобы посмотреть, насколько точно он может предсказать, какой звук раздается. сделано, основываясь только на записях активности мозга.

Для некоторых звуков и участников, таких как /g/ в слове «гак», декодер правильно понял это в 84% случаев, когда это был первый звук в строке из трех, составляющих данное бессмысленное слово.

Однако точность падала, поскольку декодер анализировал звуки в середине или в конце бессмысленного слова. Также были проблемы, если два звука были похожими, например /p/ и /b/.

В целом декодер был точен в 40% случаев. Это может показаться скромным результатом теста, но он был весьма впечатляющим, учитывая, что для получения подобных технических результатов от мозга к речи требуются часы или дни данных. Однако алгоритм декодирования речи, который использовал Duraivel, работал только с 90 секундами разговорных данных из 15-минутного теста.

Дюрайвель и его наставники с нетерпением ждут возможности создать беспроводную версию устройства благодаря недавнему гранту в размере 2,4 миллиона долларов от Национальных институтов здравоохранения.

«Сейчас мы разрабатываем такие же записывающие устройства, но без каких-либо проводов», — сказал Коган. «Вы сможете передвигаться, и вам не придется быть привязанным к электрической розетке, что действительно интересно».

Хотя их работа обнадеживает, речевому протезу Вивенти и Когана еще предстоит пройти долгий путь, чтобы он появился на прилавках магазинов в ближайшее время.

«Мы находимся на этапе, когда речь все еще намного медленнее, чем естественная речь», — сказал Вивенти в недавней статье о технологии в журнале Duke Magazine, — «но вы можете увидеть траекторию, по которой вы могли бы достичь этой цели».

Эта работа была поддержана грантами Национальных институтов здравоохранения (R01DC019498, UL1TR002553), Министерства обороны (W81XWH-21-0538), Фонда Клингенштейна-Саймонса и премией инкубатора от Института наук о мозге Дьюка.