Prothetische Handcontrole Verbeteren: Precieze Brain-Computer Interface Voortgang

Motion Design INSIDER

In een studie met rhesusapen hebben neurowetenschappers bij het Duitse Primaten Centrum onderzocht hoe de functionaliteit van brain-computer interfaces en dus ook de fijnmotorische vaardigheden van neuroprothesen verbeterd kunnen worden. (Afbeelding: Andres Agudelo-Toro)

Onderzoekers bij het Duitse Primaten Centrum, Leibniz Instituut voor Primatenonderzoek in Göttingen, hebben een nieuw trainingsprotocol voor brain-computer interfaces ontwikkeld in een studie met rhesusapen. De methode maakt precieze controle van prothetische handen mogelijk met alleen signalen uit de hersenen. Onderzoekers kunnen tonen dat de neurale signalen die de verschillende handhouvastingen in de hersenen controleren, primair belangrijk zijn voor deze controle, en niet, zoals eerder aangenomen, signalen die de beweegsnelheid controleren. De resultaten zijn essentieel voor het verbeteren van de fijncontrole van neurale handprothesen, wat gelumde patiënten een deel of al hun mobiliteit terug kan geven.

Booodschappentassen dragen, een draad door het oog van een naald vlechten – kracht- en precisiegrepen maken deel uit van ons dagelijks leven. We realiseren ons pas hoe belangrijk onze handen zijn als we ze niet meer kunnen gebruiken, bijvoorbeeld door paraplegie of ziekten zoals ALS, die progressieve spierverlamming veroorzaken.

Om patiënten te helpen, onderzoeken wetenschappers al decennia neuroprothesen. Deze kunstmatige handen, armen of benen kunnen mensen met beperkingen hun mobiliteit teruggeven. Beschadigde zenuwverbindingen worden overbrugd via brain-computer interfaces die signalen uit de hersenen decoderen, ze vertalen naar bewegingen en zo de prothese kunnen sturen. Tot nu toe hebben handprothesen echter de benodigde fijnmotorische vaardigheden gemist voor dagelijks gebruik.

"Hoe goed een prothese werkt hangt primair af van de neurale data die gelezen wordt door de computerinterface die het controleert," zei Andres Agudelo-Toro, wetenschapper in het Neurobiologie Laboratorium bij het Duitse Primaten Centrum en eerste auteur van de studie. "Eerdere studies over arm- en handbewegingen hebben gefocust op de signalen die de snelheid van een greepbeweging controleren. We wilden uitvinden of neurale signalen die handhouvastingen vertegenwoordigen, beter geschikt zijn om neuroprothesen te sturen."

Voor de studie werkten de onderzoekers met rhesusapen (Macaca mulatta). Als mensen hebben ze een hoog ontwikkeld zenuw- en zichtstelsel alsook uitgesproken fijnmotorische vaardigheden. Dit maakt ze bijzonder geschikt voor het onderzoeken van greepbewegingen.

Om voor te bereiden op het hoofdexperiment, trainden de wetenschappers twee rhesusapen om een virtuele avatarhand op een scherm te bewegen. Tijdens deze trainingsfase voerden de apen de handbewegingen uit met hun eigen hand terwijl ze gelijktijdig de overeenkomstige beweging van de virtuele hand op het scherm zagen. Een datahandsk met magnetische sensoren, die de apen tijdens de taak droegen, registreerde de handbewegingen van de dieren.

Zodra de apen de taak geleerd hadden, werden ze getraind om de virtuele hand in een volgende stap te controleren door de greep te "verbeelden". De activiteit van populaties neuronen in de cortex-hersenzones die specifiek verantwoordelijk zijn voor het controleren van handbewegingen, werd gemeten. De onderzoekers focussten op de signalen die de verschillende hand- en vingervormen vertegenwoordigen en passten het algoritme van de brain-computer interface aan, dat de neurale data in beweging vertaalt, in een overeenkomend protocol.

"Afwijkend van het klassieke protocol, pasten we het algoritme aan zodat niet alleen de bestemming van een beweging belangrijk is, maar ook hoe u er komt – het uitvoeringspad," legde Andres Agudelo-Toro uit. "Dit leidde uiteindelijk tot de meest nauwkeurige resultaten."

De onderzoekers vergelijken toen de bewegingen van de avatarhand met de data van de echte hand die ze eerder hadden vastgelegd en konden tonen dat deze met vergelijkbare precisie uitgevoerd werden.

"In onze studie konden we tonen dat de signalen die de houvast van een hand controleren, bijzonder belangrijk zijn voor het sturen van een neuroprothese," zei Hansjörg Scherberger, hoofd van het Neurobiologie Laboratorium en senior auteur van de studie. "Deze resultaten kunnen nu gebruikt worden om de functionaliteit van toekomstige brain-computer interfaces te verbeteren en dus ook de fijnmotorische vaardigheden van neurale prothesen te verbeteren."

Bron