Lectura de la mente con ultrasonido: una técnica menos invasiva para decodificar las intenciones del cerebro
Detalles de la vasculatura en el cerebro de un primate no humano, captados de forma no invasiva mediante ultrasonido funcional. Crédito: S. Norman / Caltech
¿Qué sucede en su cerebro mientras se desplaza por esta página? En otras palabras, ¿qué áreas de su cerebro están activas, qué neuronas están hablando con otras y qué señales envían a sus músculos?
La asignación de la actividad neuronal a los comportamientos correspondientes es un objetivo importante para los neurocientíficos que desarrollan interfaces cerebro-máquina (BMI): dispositivos que leen e interpretan la actividad cerebral y transmiten instrucciones a una computadora o máquina. Aunque esto pueda parecer ciencia ficción, los IMC existentes pueden, por ejemplo, conectar a una persona paralizada con un brazo robótico; el dispositivo interpreta la actividad neuronal y las intenciones de la persona y mueve el brazo robótico correspondientemente.
Una limitación importante para el desarrollo de BMI es que los dispositivos requieren cirugía cerebral invasiva para leer la actividad neuronal. Pero ahora, una colaboración en Caltech ha desarrollado un nuevo tipo de IMC mínimamente invasivo para leer la actividad cerebral correspondiente a la planificación del movimiento. Usando la tecnología de ultrasonido funcional (fUS), puede mapear con precisión la actividad cerebral de regiones precisas en lo profundo del cerebro con una resolución de 100 micrómetros (el tamaño de una sola neurona es de aproximadamente 10 micrómetros).
El nuevo fUS La tecnología es un paso importante en la creación de BMI menos invasivos, pero aún altamente capaces.
«Las formas invasivas de interfaces cerebro-máquina ya pueden devolver el movimiento a aquellos que lo han perdido debido a una lesión o enfermedad neurológica, » dice Sumner Norman, becario postdoctoral en el laboratorio de Andersen y coautor del nuevo estudio. «Desafortunadamente, solo unos pocos elegidos con la parálisis más severa son elegibles y están dispuestos a que se les implanten electrodos en el cerebro. El ultrasonido funcional es un nuevo método increíblemente emocionante para registrar la actividad cerebral detallada sin dañar el tejido cerebral. Superamos los límites de la neuroimagen por ultrasonido y estaban encantados de que pudiera predecir el movimiento. Lo que es más emocionante es que fUS es una técnica joven con un enorme potencial; este es solo nuestro primer paso para llevar un IMC menos invasivo y de alto rendimiento a más personas».
El nuevo estudio es una colaboración entre los laboratorios de Richard Andersen, James G. Boswell Profesor de Neurociencia y Presidente de Liderazgo y director del Centro de Interfaz Cerebro-Máquina de Tianqiao y Chrissy Chen en el Instituto de Neurociencia de Tianqiao y Chrissy Chen en Caltech; y de Mikhail Shapiro, profesor de ingeniería química e investigador del Heritage Medical Research Institute. Shapiro es un miembro de la facultad afiliado al Instituto Chen.
Un artículo que describe el trabajo aparece en la revista Neuron el 22 de marzo.
En general, todas las herramientas para medir la actividad cerebral tienen inconvenientes. . Los electrodos implantados (electrofisiología) pueden medir con mucha precisión la actividad a nivel de neuronas individuales, pero, por supuesto, requieren la implantación de esos electrodos en el cerebro. Las técnicas no invasivas como la resonancia magnética funcional (fMRI) pueden obtener imágenes de todo el cerebro, pero requieren maquinaria voluminosa y costosa. La electroencefalografía (EEG) no requiere cirugía, pero solo puede medir la actividad a una resolución espacial baja.
El ultrasonido funciona emitiendo pulsos de sonido de alta frecuencia y midiendo cómo esas vibraciones de sonido hacen eco en una sustancia, como varios tejidos de el cuerpo humano. El sonido viaja a diferentes velocidades a través de estos tipos de tejidos y se refleja en los límites entre ellos. Esta técnica se usa comúnmente para tomar imágenes de un feto en el útero y para otras imágenes de diagnóstico.
Un diagrama que ilustra cómo se usa un nuevo tipo de ultrasonido para obtener imágenes de una región de planificación motora del cerebro en primates no humanos . La actividad neuronal que se muestra en esas imágenes del cerebro se decodificó luego con un algoritmo de aprendizaje automático para que se corresponda con los movimientos. Se demostró que este proceso predice con precisión los movimientos incluso antes de que sucedan. Crédito: S. Norman / Caltech
El ultrasonido también puede «escuchar» el movimiento interno de los órganos. Por ejemplo, los glóbulos rojos, como una ambulancia que pasa, aumentarán de tono a medida que se acercan a la fuente de las ondas de ultrasonido y disminuirán a medida que se alejan. La medición de este fenómeno permitió a los investigadores registrar pequeños cambios en el flujo sanguíneo del cerebro de hasta 100 micrómetros (en la escala del ancho de un cabello humano).
«Cuando una parte del cerebro se vuelve más activa, hay un aumento en el flujo sanguíneo al área. Una pregunta clave en este trabajo fue: si tenemos una técnica como el ultrasonido funcional que nos brinda imágenes de alta resolución de la dinámica del flujo sanguíneo del cerebro en el espacio y en el tiempo, ¿hay suficiente información de esa imagen para decodificar algo útil sobre el comportamiento?» dice Shapiro. «La respuesta es sí. Esta técnica produjo imágenes detalladas de la dinámica de las señales neuronales en nuestra región objetivo que no se pudieron ver con otras técnicas no invasivas como fMRI. Produjimos un nivel de detalle cercano a la electrofisiología, pero con un nivel mucho menos invasivo. procedimiento.»
La colaboración comenzó cuando Shapiro invitó a Mickael Tanter, pionero en ultrasonido funcional y director de Physics for Medicine Paris (ESPCI Paris Sciences et Lettres University, Inserm, CNRS), a dar un seminario en Caltech en 2015. Vasileios Christopoulos, ex becario postdoctoral del laboratorio Andersen (ahora profesor asistente en UC Riverside), asistió a la charla y propuso una colaboración. Shapiro, Andersen y Tanter luego recibieron una subvención de NIH BRAIN Initiative para continuar con la investigación. El trabajo en Caltech fue dirigido por Norman, el ex becario postdoctoral del laboratorio Shapiro David Maresca (ahora profesor asistente en la Universidad Tecnológica de Delft) y Christopoulos. Junto con Norman, Maresca y Christopoulos son coautores del nuevo estudio.
La tecnología se desarrolló con la ayuda de primates no humanos, a quienes se les enseñó a realizar tareas simples que implicaban mover los ojos o brazos en ciertas direcciones cuando se le presentan ciertas señales. A medida que los primates completaban las tareas, el fUS midió la actividad cerebral en la corteza parietal posterior (PPC), una región del cerebro involucrada en la planificación del movimiento. El laboratorio de Andersen ha estudiado el PPC durante décadas y previamente ha creado mapas de actividad cerebral en la región utilizando electrofisiología. Para validar la precisión de fUS, los investigadores compararon la actividad de imágenes cerebrales de fUS con datos electrofisiológicos detallados obtenidos previamente.
Luego, con el apoyo del Centro de Interfaz Cerebro-Máquina T&C Chen en Caltech, el equipo se propuso ver si los cambios dependientes de la actividad en las imágenes de fUS podrían usarse para decodificar las intenciones del primate no humano, incluso antes de que iniciara un movimiento. Luego, los datos de imágenes de ultrasonido y las tareas correspondientes se procesaron mediante un algoritmo de aprendizaje automático, que aprendió qué patrones de actividad cerebral se correlacionaban con qué tareas. Una vez que se entrenó el algoritmo, se le presentaron datos de ultrasonido recopilados en tiempo real de los primates no humanos.
El algoritmo predijo, en unos pocos segundos, qué comportamiento iba a tener el primate no humano. (movimiento ocular o alcance), dirección del movimiento (izquierda o derecha) y cuándo planeaban realizar el movimiento.
«El primer hito fue demostrar que el ultrasonido podía capturar señales cerebrales relacionadas con el pensé en planificar un movimiento físico», dice Maresca, que tiene experiencia en imágenes de ultrasonido. «Las imágenes de ultrasonido funcional logran registrar estas señales con 10 veces más sensibilidad y mejor resolución que la resonancia magnética funcional. Este hallazgo es el núcleo del éxito de la interfaz cerebro-máquina basada en ultrasonido funcional».
«Actual Las interfaces cerebro-máquina de alta resolución utilizan conjuntos de electrodos que requieren cirugía cerebral, que incluye abrir la duramadre, la fuerte membrana fibrosa entre el cráneo y el cerebro, e implantar los electrodos directamente en el cerebro, pero las señales de ultrasonido pueden atravesar la duramadre y cerebro de forma no invasiva. Solo se necesita implantar en el cráneo una pequeña ventana transparente a los ultrasonidos; esta cirugía es significativamente menos invasiva que la requerida para implantar electrodos», dice Andersen.
Aunque esta investigación se llevó a cabo en primates no humanos, se está trabajando en colaboración con el Dr. Charles Liu, un neurocirujano de la USC, para estudiar la tecnología con voluntarios humanos que, debido a lesiones cerebrales traumáticas, han tenido una pieza de cráneo removida. Debido a que las ondas de ultrasonido pueden pasar sin verse afectadas a través de estas «ventanas acústicas», será posible estudiar qué tan bien el ultrasonido funcional puede medir y decodificar la actividad cerebral en estos individuos.
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La ecografía en el tratamiento de enfermedades cerebrales Más información: Neuron (2021). DOI: 10.1016/j.neuron.2021.03.003 Información de la revista: Neuron
Proporcionado por el Instituto de Tecnología de California Cita: Lectura de mentes con ultrasonido: un método menos invasivo técnica para decodificar las intenciones del cerebro (22 de marzo de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-03-minds-ultrasound-less-invasive-technique-decode.html Este documento está sujeto a derechos de autor . Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.