Интерфейсы мозг-компьютер (brain-computer interface, BCI) стали настоящим прорывом в современной нейробиологии и медицине. Эти системы позволяют преобразовывать сигналы (электроэнцефалографические, интракортикальные, электрокортикографические и др.), генерируемые мозгом, в команды, которые считываются компьютером, и далее передаются обратно для управления двигательными функциями человека. Основная задача BCI заключается в восстановлении или полной замене двигательных функций у людей, страдающих нервно-мышечными нарушениями, такими как боковой амиотрофический склероз (поражение и гибель клеток головного и/или спинного мозга, отвечающих за движения мышц), церебральный паралич, инсульт или травма спинного мозга. Сегодня эти системы нашли широкое применение в разработке роботизированных конечностей, протезов, инвалидных кресел и других устройств, а также нейрореабилитации. Хотя еще в 1960-х гг. на обезьянах было показано, что сигналы от отдельных корковых нейронов могут использоваться для управления внешним объектом, систематические исследования на людях начались только в 1970-х годах (Рис. 1) [1].

Рис. 1. Принцип работы BCI

Лидером по производству и широмасштабному применению BCI является компания Neuralink, которая специализируется на создании имплантируемых микрочипов. Микрочипы представляют собой микроэлектроды из полмерного материала, прикрепленные к тончайшим проводам (диаметр провода не превышает толщину человеческого волоса). Они имплантируются в мозг, избегая кровеносных сосудов, считывают и преобразуют сигналы, и передают их на компьютер.

Для управления системой BCI может использоваться любой сигнал, полученный от центральной нервной системы (ЦНС). Чаще всего это электрические сигналы, которые образуются в результате суммации постсинаптических потенциалов на мембранах нейронов и регистрируются с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Несмотря на простоту и безопасность процедуры, основным недостатком ЭЭГ является значительное снижение амплитуды сигнала в процессе его прохождения через твердую мозговую оболочку, череп и скальп. Более продвинутой альтернативой ЭЭГ является интракортикальная регистрация мозговой активности с помощью электродов, которые имплантируются непосредственно в кору мозга (электрокортикография, EcoG). Именно этот метод и лег в основу разработки Neuralink. Электродная матрица, используемая в составе имплантов, упакована в небольшо устройство, содержащее специализированные микросхемы для усиления и оцифровки сигнала. Размер массива, содержащего около 300 тысяч электродов, составляет приблизительно менее 23×18.5×2 мм³. Потоковая передача данных с устройства и одновременная запись сигналов со всех каналов обеспечиваются с помощью Bluetooth.

Компания Neuralink также разработала роботизированный подход, позволяющий быстро и надежно вводить большое количество полимерных зондов, избегая сосудистой сети. Вводящий механизм робота установлен на трехосевом столике с ходом 400×400×150 мм и размером 10 мкм и содержит небольшой быстрозаменяемый узел «игольного зажима» (Рис. 2) [2].

Рис. 2. Роботизированное устройство для ввода электродов: игольчатый зажимной картридж. (А) Игла; (B) пинчер, состоящий из вольфрамовой проволоки диаметром 50 мкм; (С) картридж [2]

В этом году FDA одобрило проведение клинических испытаний имплантируемых микрочипов на людях. Данная технология была предварительно апробирована на животных. Однако важно помнить, что у любой прорывной технологии есть обратная сторона. При работе с людьми исследователи, помимо безопасности самой процедуры и устройства, должны обеспечить конфиденциальность получаемых данных и их этичное использование. Так, FDA выразило обеспокоенность по поводу безопасности литиевой батареи в составе чипов, а также возможным взаимодействием используемых проводов с тканью мозга. Оперирующим хирургам также стоит быть предельно осторожными при извлечении устройства.

Источники:

1. Shih J.J., Krusienski D.J., Wolpaw J.R. Brain-computer interfaces in medicine. Mayo Clin Proc, 2012. DOI:10.1016/j.mayocp.2011.12.008
2. Musk E. Neuralink. An Integrated Brain-Machine Interface Platform With Thousands of Channels. J Med Internet Res, 2019. DOI:10.2196/16194