Los pacientes prueban las prótesis de mano más intuitivas hasta la fecha en una prueba piloto

ARRIBA: El participante Joe Hamilton usa su mente para controlar una mano protésica para levantar un pequeño bloque.EVAN DOUGHERTY, UNIVERSIDAD DE INGENIERÍA DE MICHIGAN

Las prótesis tradicionales de miembro superior, que a menudo consisten en dos ganchos controlados por un cable a otra parte del cuerpo, requieren que las personas que han perdido una mano o un brazo aprendan a manipular una herramienta que está conectada a su cuerpo, en lugar de controlar una prótesis construida para funcionar como su miembro perdido una vez lo hizo. Incluso las estrategias modernas que funcionan de manera más intuitiva para aprovechar las señales provenientes de los nervios y músculos restantes para mover una prótesis robótica pueden no distinguir entre diferentes señales de movimiento, como las que mueven el dedo índice y el meñique, o requieren una recalibración frecuente.

En un publicado esta semana (4 de marzo) en Science Translational Medicine, los investigadores describen una estrategia que crea una llamada interfaz nerviosa periférica regenerativa utilizando injertos musculares conectados a los amputados restantes nervios periféricos. Los injertos amplifican las señales que, cuando los pacientes piensan en mover las manos o los dedos, se transmiten a través de cables a una prótesis robótica. En las pruebas con cuatro sujetos, las prótesis funcionaron hasta 300 días sin necesidad de recalibración.

Con solo pensarlo, ambos sujetos pudieron realizar todas las tareas con más del 94 % de precisión en el primer día que lo probaron.

Su uso de tomar el nervio y colocarlo en un pequeño trozo de músculo para usar el músculo para ayudar a amplificar la señal, para que pueda obtener una señal sólida señal para controlar su brazo de manera confiable durante largos períodos de tiempo, eso es simplemente brillante, dice Bradley Greger, neurocientífico e ingeniero de la Universidad Estatal de Arizona que no participó en el estudio. Este es el camino para ayudar realmente a la gente, agrega. Lograr que algo funcione en el laboratorio durante un mes es excelente y nos ayuda a comprender. Pero conseguir. . . una extremidad que ayudará a una persona durante años en el mundo real, ese es un problema diferente o un problema más difícil, y están incursionando en ese problema.

Este proyecto comenzó hace unos 12 años, cuando Paul Cederna, un cirujano plástico de la Universidad de Michigan y sus colegas obtuvieron una subvención del Departamento de Defensa de los Estados Unidos para desarrollar dispositivos protésicos biointegrados para mejorar la recuperación funcional después de la pérdida de una extremidad. Los investigadores propusieron incorporar los huesos restantes de los pacientes con prótesis y generar interfaces nerviosas periféricas de la misma manera que otros lo habían hecho en el pasado: pasando una sonda a los nervios. Pero en una reunión poco después de que se otorgara la subvención, el director del programa de la agencia dijo que quería algo más que poner clavos en los nervios, recuerda Cederna. Fue ese momento el que nos hizo comenzar a pensar de manera diferente sobre cómo interactuar con el sistema nervioso periférico, y ahí es donde comenzó la idea de la interfaz regenerativa del nervio periférico, dice Cederna.

Probaron una variedad de cosas, incluidos los polímeros conductores, la ingeniería de tejidos y los enfoques basados en células, pero finalmente simplificó su estrategia. La interfaz nerviosa periférica regenerativa actual (RPNI, por sus siglas en inglés) consiste en una pequeña porción de músculo del muslo del paciente que envuelve el extremo de un nervio periférico dividido, donde los axones se han separado en haces. Luego, los nervios crecen y reinervan los injertos musculares durante unos tres meses. La técnica tiene el beneficio de prevenir el dolor fantasma y el dolor de neuroma, que es causado por nervios que crecen sin control en un haz sensible después de la amputación. Cuando una señal baja por el nervio, hace que el músculo se contraiga, y debido a que las contracciones musculares crean grandes señales eléctricas, la diminuta señal se amplifica de 10 a 100 veces en el músculo.

Pocos años después proyecto, el grupo Cedernas comenzó a colaborar con Cindy Chestek, ingeniera biomédica de la Universidad de Michigan. Chestek y su equipo trabajan en interfaces cerebro-máquina. Las señales eléctricas que provienen directamente del cerebro tienden a ser más grandes que las que provienen de los nervios periféricos, pero la amplificación a través de la RPNI hizo que las señales fueran lo suficientemente grandes como para poder aplicar algoritmos similares para interpretar la actividad de las neuronas cerebrales en las prótesis a las señales de los nervios periféricos. Después de experimentos exitosos que detectaron la entrada de los nervios periféricos en macacos, el equipo de investigación estaba listo para pasar a las personas.

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La participante Karen Sussex usa su mente para controlar una prótesis de mano para recoger una lata de pasta de tomate. Robert Coelius, Ingeniería de la Universidad de Michigan

Cuatro pacientes con diversos grados de amputación de mano o brazo aceptaron someterse a un implante de RPNI para tratar su dolor. Se les colocaron entre tres y nueve RPNI durante la cirugía, la mayoría de ellos en los nervios cubital, mediano y radial. Los investigadores pudieron detectar visualmente las contracciones musculares en los RPNI a través de ultrasonido cuando les pidieron a los sujetos que imaginaran mover los dedos. En dos de los sujetos, el equipo también detectó actividad eléctrica en los músculos implantados correspondiente a la estimulación del nervio.

Los otros dos sujetos también aceptaron que se colocaran cables a través de la piel para probar el control de un robot mano. Para entrenar los algoritmos para asociar la actividad muscular con el movimiento, los pacientes primero realizaron una serie de tareas reflejadas mientras usaban un guante en la mano intacta para registrar la posición de sus dedos, al mismo tiempo que registraban la actividad eléctrica de los músculos de la extremidad afectada. Esto permitió que la computadora entendiera la relación entre esa actividad eléctrica y el movimiento previsto.

Les pedimos que sigan una pequeña cantidad de movimientos y tenemos todo lo que necesitamos para que comiencen a controlar sus dedos, así que todo el aprendizaje está en el algoritmo, dice Chestek. No les pedimos que aprendan a reutilizar los movimientos para controlar esa mano.

Luego, los investigadores colocaron una mano robótica en las extremidades amputadas de los dos sujetos y les pidieron que movieran las prótesis de varias maneras, incluyendo flexionar el pulgar, cerrar el puño y tocar un objetivo. Solo con pensarlo, ambos sujetos pudieron hacer todas las tareas con más del 94 por ciento de precisión el primer día que lo intentaron. Además, los algoritmos que entrenaron el primer día funcionaron hasta 300 días después sin ningún tipo de reentrenamiento ni calibración adicional.

Piensan en mover su mano biológica. . . tal como lo hicieron durante veinte años cuando solían tenerlo, y los investigadores o los médicos pueden registrar o interpretar las señales eléctricas que se generan en última instancia por ese pensamiento y traducirlas en acción, dice Gregory Clark, ingeniero biomédico de la Universidad. de Utah que no participó en la obra. Los próximos pasos posibles, dice, incluyen hacer que la configuración sea inalámbrica, lo que eliminaría la necesidad de que los cables atraviesen la piel para comunicarse con la prótesis, y combinar el control motor con la integración sensorial, de modo que una mano protésica no solo pueda moverse , sino que también ayudan al usuario a explorar el mundo como una mano biológica.

Hemos podido proporcionar a los pacientes retroalimentación sensorial a través de las interfaces nerviosas periféricas regenerativas en trabajos anteriores, dice Cederna, incorporando tanto la detección como el movimiento. no está fuera del ámbito de la posibilidad. Incluso sin esa integración, dice, solo al ver el movimiento de la mano, los pacientes comienzan a pensar en ella de manera diferente, como si en realidad fuera suya y no una herramienta atada a su cuerpo. En realidad, se convirtió en parte de ellos, por lo que estábamos realmente entusiasmados con la oportunidad de agregar la retroalimentación sensorial a eso porque eso solo incorporará ese dispositivo aún más en su persona.

PP Vu et al., Una interfaz regenerativa de nervios periféricos permite el control en tiempo real de una mano artificial en amputados de miembros superiores, Science Translational Medicine , doi:10.1126/scitranslmed.aay2857, 2020. 

Abby Olena es una periodista independiente que vive en Alabama. Encuéntrala en Twitter @abbyolena.