Notícia

Engenheiros decodificam comunicação no córtex motor do cérebro

Pesquisadores avançam na aplicação de “aprendizado profundo”

Bona Kim, Universidade Emory

Fonte

Universidade Emory

Data

quarta-feira, 26 setembro 2018 13:00

Áreas

Bioinformática. Engenharia Biomédica. Neurologia.

Como o seu cérebro se “comunica” com o seu braço? Engenheiros biomédicos da Universidade Emory, nos Estados Unidos, estão desenvolvendo métodos para decodificar esta “conversação”, analisando padrões elétricos nas áreas de controle motor do cérebro. Neste estudo, os pesquisadores avançaram no campo do “aprendizado profundo” – nova abordagem baseada em inteligência artificial que revolucionou muitas indústrias de tecnologia nos últimos anos. As novas abordagens de computação, que usam redes neurais artificiais, permitem que os pesquisadores descubram padrões em conjuntos de dados complexos que foram anteriormente negligenciados, diz o autor principal do estudo, Dr. Chethan Pandarinath. Os resultados desta pesquisa foram publicados na revista científica Nature Methods.

O Dr. Chethan Pandarinath e seus colegas desenvolveram uma abordagem para permitir que suas redes neurais artificiais imitem as redes biológicas que possibilitam nossos movimentos cotidianos. Ao fazê-lo, os pesquisadores obtiveram uma compreensão muito melhor do que as redes biológicas estavam fazendo. Eventualmente, essas técnicas podem ajudar pessoas paralisadas a mover seus membros, ou melhorar o tratamento de pessoas com Parkinson, diz o pesquisador, que é professor do Departamento de Engenharia Biomédica e lidera o Laboratório de Sistemas de Engenharia da Universidade Emory  e do Instituto de Tecnologia da Geórgia (Georgia Tech).

Para alguém que tem uma lesão na medula espinhal, a nova tecnologia poderia alimentar “interfaces cérebro-máquina” que discernem a intenção por trás dos sinais do cérebro e estimulam diretamente os músculos de alguém. “No passado, as interfaces cérebro-máquina trabalhavam principalmente tentando decodificar comandos de alto nível, como‘ quero mover meu braço para a direita ou para a esquerda ’”, diz Pandarinath. “Com essas inovações, acreditamos que realmente conseguiremos decodificar sinais sutis relacionados ao controle dos músculos e fazer interfaces cérebro-máquina que se comportam muito mais como membros de uma pessoa”.

Comportamento de rede “emergente” de neurônios individuais

Pesquisas anteriores sobre como os neurônios controlam o movimento revelaram que é difícil discernir os papéis dos neurônios individuais, de uma forma que poderíamos pensar em uma máquina básica. Os comportamentos dos neurônios individuais não correspondem a variáveis ​​como velocidade do braço, distância do movimento ou ângulo. Em vez disso, os ritmos de toda a rede são mais importantes do que qualquer atividade individual de neurônio.

O Dr. Chethan começou a investigar essa abordagem, chamada LFADS (Análise de Fator Latente via Sistemas Dinâmicos), enquanto trabalhava com o Dr. Krishna Shenoy e o neurocirurgião Dr. Jaimie Henderson, que co-dirige o Laboratório de Translação de Próteses Neurais da Universidade de Stanford.

No artigo da Nature Methods, os pesquisadores analisaram dados tanto de macacos rhesus quanto de humanos, que tinham eletrodos implantados no córtex motor. Em alguns experimentos, macacos foram treinados a mover seus braços para seguir um “labirinto” na tela, e os pesquisadores testaram sua capacidade de “decodificar” as trajetórias de movimento dos braços dos macacos com base apenas nos sinais registrados dos eletrodos implantados. Usando sua abordagem de rede neural artificial, os pesquisadores conseguiram descobrir com precisão padrões tênues que representavam os ritmos cerebrais no córtex motor. Eles também observaram padrões semelhantes em pacientes humanos que estavam paralisados ​​- um por causa da degeneração do neurônio motor (esclerose lateral amiotrófica) e outro com lesão da medula espinhal.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Emory (em inglês).

Fonte: Holly Korschun, Universidade Emory. Imagem: Ilustração de Bona Kim, Universidade Emory.

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