Uomo paralizzato ottiene il primo controllo mentale a lungo termine di un braccio robotico

Un uomo paralizzato a causa di un ictus è riuscito a sollevare e spostare oggetti utilizzando una mano robotica controllata dai suoi pensieri. Sebbene tecnologie simili siano state annunciate in passato, il controllo durava solo uno o due giorni, facendo poco per migliorare la qualità della vita dei partecipanti. In questo caso, il controllo dell’interfaccia cervello-computer è stato dimostrato per un periodo potenzialmente rivoluzionario di sette mesi, aumentando le speranze che un’applicazione permanente possa arrivare presto. Le interfacce cervello-computer sono state a lungo promosse come un modo per ripristinare le capacità delle persone incapaci di controllare i loro arti, e talvolta anche di comunicare. Sono stati fatti molti passi avanti lungo il percorso, come permettere a una scimmia di nutrirsi da sola e a un uomo paralizzato di sollevare un bicchiere di birra. Tuttavia, il viaggio verso la piena operatività presenta così tanti ostacoli che non è mai stato probabile che fosse breve. Quando vengono fatti progressi, i responsabili sono naturalmente più inclini a parlare dei loro successi piuttosto che delle limitazioni di ciò che hanno fatto, creando l’impressione che l’obiettivo sia più vicino di quanto non sia in realtà. Un uomo paralizzato che mostra un controllo fine su un braccio robotico potrebbe sembrare una notizia vecchia, ma l’ultimo lavoro ha una differenza chiave che segna un grande progresso: la longevità. “Questa fusione di apprendimento tra esseri umani e IA [intelligenza artificiale] è la prossima fase per queste interfacce cervello-computer,” ha detto il professor Karunesh Ganguly dell’Università della California, San Francisco, in una dichiarazione. “È ciò di cui abbiamo bisogno per raggiungere una funzione sofisticata e realistica.” I tentativi precedenti di fornire il controllo cerebrale per strumenti hanno ottenuto risultati impressionanti, ma non per molto tempo. Ganguly sospettava che ciò fosse dovuto al fatto che i nostri cervelli cambiano in risposta a nuove condizioni, incluso il controllo di un arto dopo una lunga paralisi. Piuttosto che rendere il cervello più adatto al compito, come di solito accade quando impariamo, forse lo sviluppo stava spostando le posizioni all’interno del cervello da cui provenivano i segnali di controllo. I sensori stavano ancora inseguendo i vecchi segnali. Per affrontare questo problema, Ganguly e i suoi colleghi hanno studiato come l’attività cerebrale negli animali si sposta mentre imparano. Hanno quindi impiantato sensori sulla superficie del cervello di due individui paralizzati per rilevare l’attività locale e hanno istruito i partecipanti a immaginare di fare determinati movimenti. Nel tempo, il modello di attività per ogni movimento è rimasto in gran parte costante, ma le posizioni all’interno del cervello in cui si verificava si sono spostate. Per due settimane Ganguly ha fatto immaginare al partecipante di fare movimenti con le mani e le dita, con i sensori che registravano l’attività. Quando i modelli di un partecipante sono stati trasmessi a un braccio robotico (noto come neuroprotesi), inizialmente si è mosso approssimativamente nel modo desiderato, ma non con la precisione necessaria per la maggior parte dei compiti. Tuttavia, con la pratica, il partecipante è migliorato, mentre un’IA addestrata sui registri della sua attività cerebrale è diventata più brava a interpretare le sue istruzioni. Nel giro di poche sessioni, l’individuo è stato in grado di far raccogliere al braccio dei blocchi, regolarne l’orientamento e posizionarli dove voleva. Più praticamente, poteva aprire la porta di un armadietto, prendere una tazza e riempirla d’acqua. Movimenti come questi sono stati eseguiti in modo affidabile per 35 giorni. Mesi dopo, nonostante non avesse usato il braccio nell’intervallo, il partecipante e l’IA hanno avuto bisogno solo di un rinfresco di 15 minuti per essere in grado di ripetere gli stessi movimenti. Ganguly pensa che siano necessarie ulteriori perfezionamenti affinché il braccio si muova rapidamente e fluidamente come necessario per permettere alle persone con tetraplegia di svolgere compiti come nutrirsi da sole. Tuttavia, quell’obiettivo è ora chiaramente in vista. “Sono molto fiducioso che abbiamo imparato come costruire il sistema ora e che possiamo farlo funzionare,” ha detto. Piuttosto che prendere la strada più facile di avere un partecipante che potesse parlare, facilitando un ciclo di feedback tra medico e paziente, il team ha scelto qualcuno che non poteva, e quindi troverà la tecnologia ancora più rivoluzionaria. Il lavoro è pubblicato su Cell.