Verbetering van de prothetische handbediening:nauwkeurige vooruitgang in de hersencomputerinterface

Bewegingsontwerp INSIDER

In een onderzoek met resusapen hebben neurowetenschappers van het Duitse Primatencentrum onderzocht hoe de functionaliteit van hersen-computerinterfaces en daarmee ook de fijne motoriek van neuroprothesen kan worden verbeterd. (Afbeelding:Andres Agudelo-Toro)

Onderzoekers van het Duitse Primatencentrum, Leibniz Instituut voor Primatenonderzoek in Göttingen, hebben in een onderzoek met resusapen een nieuw trainingsprotocol voor hersen-computerinterfaces ontwikkeld. De methode maakt nauwkeurige controle van prothetische handen mogelijk met behulp van alleen signalen uit de hersenen. Onderzoekers konden aantonen dat de neurale signalen die de verschillende handhoudingen in de hersenen aansturen vooral belangrijk zijn voor deze controle, en niet, zoals eerder werd aangenomen, de signalen die de snelheid van de beweging regelen. De resultaten zijn essentieel voor het verbeteren van de fijne controle van neurale handprothesen, waardoor verlamde patiënten hun mobiliteit geheel of gedeeltelijk kunnen terugkrijgen.

Boodschappentassen dragen, een draad in het oog van een naald trekken:kracht- en precisiegrepen maken deel uit van ons dagelijks leven. Hoe belangrijk onze handen zijn, beseffen we pas als we ze niet meer kunnen gebruiken, bijvoorbeeld door een dwarslaesie of ziekten als ALS, die progressieve spierverlamming veroorzaken.

Om patiënten te helpen, doen wetenschappers al tientallen jaren onderzoek naar neuroprothesen. Deze kunstmatige handen, armen of benen kunnen mensen met een handicap hun mobiliteit teruggeven. Beschadigde zenuwverbindingen worden overbrugd via hersencomputerinterfaces die de signalen uit de hersenen decoderen, vertalen in bewegingen en zo de prothese kunnen aansturen. Tot nu toe ontbeerden handprothesen echter de noodzakelijke fijne motoriek om in het dagelijks leven te kunnen gebruiken.

“Hoe goed een prothese werkt, hangt in de eerste plaats af van de neurale gegevens die worden gelezen door de computerinterface die de prothese aanstuurt”, zegt Andres Agudelo-Toro, wetenschapper in het Neurobiologisch Laboratorium van het Duitse Primatencentrum en eerste auteur van het onderzoek. "Eerdere onderzoeken naar arm- en handbewegingen hebben zich gericht op de signalen die de snelheid van een grijpbeweging regelen. We wilden uitzoeken of neurale signalen die handhoudingen vertegenwoordigen beter geschikt zouden kunnen zijn om neuroprothesen te controleren."

Voor het onderzoek werkten de onderzoekers met resusapen (Macaca mulatta). Net als mensen hebben ze een sterk ontwikkeld zenuwstelsel en visueel systeem en een uitgesproken fijne motoriek. Dit maakt ze bijzonder geschikt voor het onderzoeken van grijpbewegingen.

Ter voorbereiding op het hoofdexperiment trainden de wetenschappers twee resusapen om een virtuele avatarhand op een scherm te bewegen. Tijdens deze trainingsfase voerden de apen de handbewegingen met hun eigen hand uit, terwijl ze tegelijkertijd de overeenkomstige beweging van de virtuele hand op het scherm zagen. Een datahandschoen met magnetische sensoren, die de apen tijdens de taak droegen, registreerde de handbewegingen van de dieren.

Nadat de apen de taak hadden geleerd, werden ze getraind om in een volgende stap de virtuele hand te besturen door de greep te ‘verbeelden’. De activiteit van populaties neuronen in de corticale hersengebieden die specifiek verantwoordelijk zijn voor het controleren van handbewegingen werd gemeten. De onderzoekers concentreerden zich op de signalen die de verschillende hand- en vingerhoudingen vertegenwoordigen en pasten het algoritme van de hersencomputerinterface, die de neurale gegevens in beweging vertaalt, aan in een bijbehorend protocol.

“Afwijkend van het klassieke protocol hebben we het algoritme aangepast zodat niet alleen de bestemming van een beweging belangrijk is, maar ook hoe je daar komt – het pad van uitvoering”, legt Andres Agudelo-Toro uit. “Dit leidde uiteindelijk tot de meest nauwkeurige resultaten.”

De onderzoekers vergeleken vervolgens de bewegingen van de avatarhand met de gegevens van de echte hand die ze eerder hadden vastgelegd en konden aantonen dat deze met vergelijkbare precisie werden uitgevoerd.

“In ons onderzoek hebben we kunnen aantonen dat de signalen die de houding van een hand bepalen bijzonder belangrijk zijn voor het aansturen van een neuroprothese”, zegt Hansjörg Scherberger, hoofd van het Neurobiologisch Laboratorium en senior auteur van het onderzoek. “Deze resultaten kunnen nu worden gebruikt om de functionaliteit van toekomstige hersen-computerinterfaces te verbeteren en daarmee ook de fijne motoriek van neurale prothesen te verbeteren.”

Bron