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Tecnologia

Comunicação cérebro-máquina: pesquisadores conseguem sensação artificial

Uma interface óptica cérebro-máquina nova permite a comunicação bidirecional com o cérebro. Enquanto um braço robótico é controlado pela atividade neuronal gravada com imagens ópticas (laser vermelho), a posição do braço é alimentada de volta para o cérebro via microstimulação óptica (laser azul). Crédito: Daniel Huber, UNIGE

Pesquisadores da Universidade de Genebra conseguiram proporcionar uma sensação artificial de um movimento protético para o cérebro.

Desde o início dos anos setenta, os cientistas vêm desenvolvendo interfaces cérebro-computador. A principal aplicação é o uso de próteses neurais em pacientes paralisados ou amputados. Um membro protético controlado diretamente pela atividade cerebral pode recuperar parcialmente uma atividade motora perdida.

Isso é alcançado através da decodificação da atividade neuronal registrada por eletrodos e, então, as traduzindo em movimentos robóticos. Contudo, tais sistemas possuem precisão limitada devido à ausência de feedback sensorial do membro artificial. Neurocientistas na Universidade de Genebra (UNIGE), Suíça, se perguntavam se é possível transmitir a sensação faltante de volta ao cérebro por meio de estímulo da atividade neural no córtex. Eles descobriram que não só é possível criar uma sensação artificial dos movimentos neuroprotéticos, mas também que o processo básico de aprendizado ocorre de maneira bem rápida.

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As conclusões do estudo, publicadas no periódico científico Neuron, foram obtidas utilizando ferramentas modernas de imagem e simulação óptica, oferecendo uma inovadora alternativa à abordagem clássica com eletrodos.

A função motora é o cerne de todos comportamentos e nos permite interagir com o mundo. Portanto, substituir um membro perdido por uma prótese robótica é assunto de muitas pesquisas, ainda que resultados bem sucedidos sejam raros.

Porque isso ocorre? Até este momento, interfaces cérebro-máquina são amplamente operadas na dependência de percepção visual: o braço robótico é controlado olhando-se para ele. Ou seja, o fluxo direto de informação entre cérebro e máquina permanecia, assim, unidirecional. Porém, a percepção de movimento não é apenas baseada na visão mas principalmente na propriopercepção — a sensação de onde o braço está localizado no espaço.

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“Assim sendo, nós nos perguntamos se seria possível estabelecer uma comunicação bidirecional em uma interface máquina-cérebro: ler simultaneamente a atividade neural, traduzi-la em movimento protético e re-injetar um feedback sensorial desse movimento no cérebro”, explica Daniel Huber, professor no Departamento de Neurociência Básica da Faculdade de Medicina da UNIGE.

Sensações artificiais

 

Ao contrário das abordagens invasivas que usam eletrodos, a equipe de pesquisadores do professor Huber se especializou em técnicas óticas de visualização e estimulação da atividade cerebral. Usando um método conhecido por microscopia de duplo-fóton, eles mediram repetidamente a atividade de centenas de neurônios com resolução de única célula.

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“Nós queríamos testar se ratos podem aprender a controlar uma prótese neural se baseando unicamente em um sinal-resposta sensorial artificial”, explica Mario Prsa, pesquisador da UNIGE e principal autor do estudo. “Imageamos a atividade neural no córtex motor. Quando o rato ativa um neurônio específico, o escolhido para controlar a neuroprótese, nós simultaneamente aplicamos uma simulação proporcional a essa atividade ao córtex sensorial usando luz azul.”

Realmente, os neurônios do córtex sensorial foram tornados fotossensíveis àquela luz, permitindo que eles fossem ativados por uma série de lampejos e, desse modo, integrando o sinal de resposta sensorial artificial.

O rato foi recompensado para cada ativação supra-liminar e, vinte minutos depois, uma vez aprendida a associação, o roedor era capaz de gerar com maior frequência a atividade neuronal correta. Isso significa que aquela sensação artificial não foi apenas percebida, mas que ela foi integrada com sucesso como um feedback ao movimento da prótese. Desse modo, a interface cérebro-máquina funciona bidirecionalmente.

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Os pesquisadores da Universidade de Genebra acreditam que a razão pela qual essa sensação fabricada é tão rapidamente assimilada é porque é bem provável que ela está ligada a funções cerebrais muito básicas. Sentir a posição dos nossos membros acontece automaticamente, sem pensar muito, e que provavelmente reflete os mecanismos dos circuitos neurais fundamentais. Esse tipo de interface bidirecional pode permitir o desenvolvimento futuro de braços robóticos posicionados com mais precisão nos movimentos, sentindo os objetos tocados ou percebendo a força necessário para segurá-los.

Atualmente os neurocientistas da UNIGE estão examinando como produzir uma resposta sensorial mais eficiente. Eles já são capazes de fazer isso para um único movimento, mas será possível também prover múltiplos canais de respostas em paralelo? Esta pesquisa define as bases para o desenvolvimento de uma nova geração de próteses neurais bidirecionais.

Melhor compreensão

 

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Ao recorrer a modernas técnicas de imagenologia, centenas de neurônios nas áreas adjacentes também puderam ser observados enquanto o rato aprendia nova tarefas neuroprotética.

“Nós sabemos que existem milhões de conexões neurais. Contudo, descobrimos que o animal ativou apenas o neurônio escolhido para controlar a ação protética, e não recutou nenhum dos neurônios na vizinhança”, acrescentou Huber. “Este é um achado muito interessante e ele revela que o cérebro pode direcionar atenção e especificamente controlar a atividade de apenas um único neurônio.”

Os pesquisadores agora têm o potencial de explorar esse conhecimento para não apenas desenvolver técnicas de decodificação mais estáveis e precisas, mas também obter um entendimento melhor das funções dos circuitos neurais mais básicos. Resta ser descobertos quais os mecanismos estão envolvidos nas rotas dos sinais que ativam um único neurônio.

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Referências:

  1. PRSA, M.; GALIÑANES, G. L.; HUBER, D. Rapid Integration of Artificial Sensory Feedback during Operant Conditioning of Motor Cortex NeuronsNeuron, Volume 93, Issue 4, p. 929-939.e6 (22 fevereiro de 2017).
  2. EurekAlert.  “Brain-machine interfaces: Bidirectional communication at last” <https://www.eurekalert.org/pub_releases/2017-02/udg-bi022217.php>
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