Decodificando a vibração oculta do cérebro para o avanço das neuropróteses

Resumo: Os padrões de atividade neural para movimentos dos membros permanecem estáveis ​​ao longo do tempo. Os pesquisadores foram capazes de registrar, decodificar e reconstruir padrões de atividade a partir de habilidades de movimento comuns. As descobertas podem ter implicações imediatas para o desenvolvimento de neuroprosthetics que podem contornar lesões cerebrais, inferindo ações motoras pretendidas do cérebro de uma pessoa.

Fonte: Northwestern University

Depois de aprender uma habilidade como amarrar seus tênis, você pode executá-la de forma consistente ao longo dos anos. Isso sugere que a atividade neural no cérebro associada à habilidade permanece estável ao longo do tempo.

Até agora, porém, foi impossível encontrar esse sinal neural estável, porque os eletrodos necessários para monitorar a atividade cerebral detectam um conjunto de neurônios em constante mudança.

Novas descobertas da Northwestern Medicine fornecem uma maneira imediata de compensar essa mudança nos neurônios registrados. Oculto nos padrões de atividade, os cientistas descobriram um pequeno conjunto de “conversas” neurais subjacentes à atividade dos neurônios individuais que descrevia os movimentos de uma forma notavelmente estável ao longo de muitos meses ou anos.

Cientistas do noroeste foram capazes de registrar, decodificar e reconstruir padrões de atividade preservados para habilidades de movimento comuns desses neurônios em constante mudança nas áreas motoras e sensoriais do córtex cerebral.

As descobertas têm implicações imediatas para neuropróteses, dispositivos que contornam lesões neurológicas ao inferir ações motoras pretendidas do cérebro de um paciente e, em seguida, usar essa informação decodificada para fornecer ao paciente o controle voluntário de um cursor de computador, um membro de robô ou mesmo seu próprio membro reanimado.

“O estudo é significativo porque é o primeiro a extrair ou ‘decodificar’ um padrão estável de informações de muitos neurônios em diferentes áreas do cérebro que trabalham juntos para criar um movimento”, disse o autor principal Lee Miller, professor de fisiologia da Northwestern University Feinberg School of Medicine. “Estudos anteriores focaram nos neurônios individuais, cuja atividade normalmente não pode ser registrada por mais de algumas horas, e relataram resultados um tanto contraditórios”.

O desafio que os cientistas resolveram é um pouco como ir a um coquetel onde muitas pessoas conversam sobre política, religião e o clima. As vozes combinadas são impossíveis de seguir, e ouvir uma única pessoa só funciona até que ela se afaste. No entanto, monitorando algumas pessoas representativas e extraindo as informações relacionadas a esses três tópicos diferentes, pode-se sair da noite com um ótimo comentário corrente de eventos atuais.

Esse é o caso no córtex cerebral: pode-se amostrar várias centenas de neurônios em muitos milhões para encontrar as “conversas” neurais dominantes. Ao combinar as gravações simultâneas de muitos neurônios, é possível extrair padrões estáveis ​​de atividade distribuídos por toda a população, potencialmente permitindo o controle consistente de uma neuroprótese por longos períodos de tempo.

O estudo foi publicado em 6 de janeiro em Nature Neuroscience.

Embora tenha havido demonstrações pré-clínicas de neuropróteses que tentam abordar vários comandos de movimento, todos eles têm a mesma limitação, disse Miller. Os neurônios individuais que conduzem as neuropróteses mudam ao longo dos dias. Essa instabilidade nos sinais que estão sendo registrados dificulta a interpretação dos comandos de movimento e exige que o paciente e a neuroprótese reaprendam como se mover quase todos os dias.

Outros grupos desenvolveram métodos para acelerar esse processo, mas os resultados da Northwestern sugerem que pode não ser necessário se a pessoa focar nas conversas neurais em vez de nos neurônios individuais.

“Nosso estudo apóia um modelo recente de como o cérebro funciona: usando padrões altamente distribuídos de atividade entre os neurônios para gerar comportamento, em vez de ajustar cuidadosamente a atividade de cada neurônio individual”, disse o primeiro autor Juan Gallego, ex-pós-doutorado em Miller laboratório que agora é professor assistente no Imperial College London.

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Objetivo final: uma neuroprótese que traduz os sinais do cérebro (a atividade de dezenas a centenas de neurônios) em uma variedade de movimentos. A imagem é de domínio público.

O objetivo final de Miller é ter uma neuroprótese que traduza os sinais cerebrais (a atividade de dezenas a centenas de neurônios) em uma variedade de movimentos durante um longo período de tempo. As neuropróteses atuais funcionam particularmente bem apenas para as tarefas para as quais foram treinadas.

“Ao prever com precisão como o sujeito deseja ativar seus muitos músculos individuais, esta futura neuroprótese deve, em princípio, permitir que o usuário execute qualquer movimento que desejar”, ​​disse Miller.

Mas ainda há desafios para alcançar isso. Os cientistas podem atualmente construir um modelo matemático que prevê a atividade muscular durante uma determinada tarefa (e a equipe de Miller fez isso para várias tarefas), ou mesmo durante uma tarefa ligeiramente diferente.

“Ainda assim, esses modelos matemáticos falham quando você os testa em uma tarefa muito diferente”, disse Miller. “Em outras palavras, com os métodos atuais, um modelo de ‘martelar pregos’ pode não funcionar bem quando o assunto é ‘aplicar batom’”.

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A equipe do laboratório de Miller está trabalhando para superar esse desafio. Em estudos pré-clínicos, eles estão realizando gravações sem fio de sinais cerebrais, atividade muscular e dados de movimento. Eles estão explorando métodos de inteligência artificial para construir um modelo que funcione para uma variedade muito mais ampla de movimentos do que era possível anteriormente.

“Se for bem-sucedida, esta pesquisa abrirá novos caminhos interessantes para trazer neuropróteses do laboratório para as casas dos pacientes”, disse Miller.

Os co-autores no papel foram Matt Perich na Icahn School of Medicine no Mount Sinai e Raeed Chowdhury na University of Pittsburgh.

Financiamento: O trabalho foi apoiado em parte pelas bolsas F31-NS092356 e NS053603 do Instituto Nacional de Desordem Neurológica e Derrame e pela bolsa T32-HD07418 do Instituto Nacional de Saúde Infantil e Desenvolvimento Humano, todos os Institutos Nacionais de Saúde, Fundação Nacional de Ciência .

Sobre este artigo de pesquisa neuroprotética

Fonte:
Northwestern University
Contatos de mídia:
Marla Paul – Northwestern University
Fonte da imagem:
A imagem é de domínio público.

Pesquisa original: Acesso fechado
“Estabilidade de longo prazo da dinâmica da população cortical subjacente ao comportamento consistente”. Juan A. Gallego, Matthew G. Perich, Raeed H. Chowdhury, Sara A. Solla e Lee E. Miller.
Nature Neuroscience doi: 10.1038 / s41593-019-0555-4.

Resumo

Estabilidade de longo prazo da dinâmica da população cortical subjacente ao comportamento consistente

Os animais executam prontamente os comportamentos aprendidos de uma maneira consistente por longos períodos de tempo e, ainda assim, nenhum correlato neural igualmente estável foi demonstrado. Como o córtex consegue esse controle estável? Usando o sistema sensório-motor como modelo de processamento cortical, investigamos a hipótese de que a dinâmica da atividade latente neural, que captura os padrões dominantes de co-variação na população neural, deve ser preservada ao longo do tempo. Registramos a partir de populações de neurônios nos córtices pré-motor, motor primário e somatossensorial enquanto macacos realizavam uma tarefa de alcance, por até 2 anos. Curiosamente, apesar de um turnover constante nos neurônios registrados, a dinâmica latente de baixa dimensão permaneceu estável. A estabilidade permitiu a decodificação confiável de recursos comportamentais para todo o intervalo de tempo, enquanto os decodificadores fixos baseados diretamente na atividade neural registrada se degradaram substancialmente. Postulamos que a dinâmica cortical latente estável dentro da variedade são os blocos de construção fundamentais subjacentes à execução comportamental consistente.

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