Des scientifiques démontrent la première prothèse cérébrale «plug and play» chez une personne paralysée

Les scientifiques ont terminé la toute première démonstration d'une prothèse cérébrale «plug and play» contrôlée par une personne paralysée.

Le système utilise l'apprentissage automatique pour aider l'individu à contrôler une interface informatique avec juste son cerveau. Contrairement à la plupart des interfaces cerveau-ordinateur (BCI), l'IA fonctionnait sans nécessiter de recyclage quotidien intensif.

L'auteur principal de l'étude, Karunesh Ganguly, professeur agrégé au Département de neurologie de l'UC San Francisco, a décrit la percée dans un communiqué :

Le domaine BCI a fait de grands progrès ces dernières années, mais comme les systèmes existants ont dû être réinitialisés et recalibrés chaque jour, ils n'ont pas pu puiser dans les processus d'apprentissage naturels du cerveau. C'est comme demander à quelqu'un d'apprendre à faire du vélo encore et encore à partir de zéro. Adapter un système d'apprentissage artificiel pour qu'il fonctionne correctement avec les schémas d'apprentissage sophistiqués à long terme du cerveau est quelque chose qui n'a jamais été montré auparavant chez une personne paralysée.

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Le système utilise un tableau d'électrocorticographie (ECoG) de la taille d'une note Post-it. Le réseau est placé directement sur la surface du cerveau, où il surveille l'activité électrique du cortex cérébral.

Les chercheurs affirment que le système fournit des enregistrements stables à long terme de l'activité neuronale. Cela lui donne un avantage par rapport aux BCI constitués d'électrodes pointues qui pénètrent dans le tissu cérébral, car elles ont tendance à changer ou à perdre du signal avec le temps.

L'équipe a testé le système sur un individu paralysé des quatre membres, qui l'utilisaient pour contrôler un curseur d'ordinateur sur un écran. Dans un premier temps, ils ont demandé à l'utilisateur d'imaginer les mouvements de son cou et de son poignet tout en regardant le curseur bouger. Cela a conduit l’algorithme à se mettre à jour progressivement afin d’adapter les mouvements du curseur à l’activité cérébrale.

Cependant, ce processus chronophage limitait le contrôle de l’utilisateur. Les chercheurs ont donc essayé une approche différente: permettre à l'algorithme de continuer à se mettre à jour sans réinitialisation quotidienne.

Ganguly a déclaré que cela conduisait à des améliorations continues des performances du système:

Nous avons constaté que nous pouvions améliorer encore l'apprentissage en nous assurant que que l'algorithme ne se mettait pas à jour plus vite que le cerveau ne pouvait le suivre – un rythme d'environ une fois toutes les 10 secondes. Nous voyons cela comme une tentative de construire un partenariat entre deux systèmes d'apprentissage – le cerveau et l'ordinateur – qui permet finalement à l'interface artificielle de devenir une extension de l'utilisateur, comme sa propre main ou son bras.

Au fur et à mesure que l'essai progressait, le cerveau de l'utilisateur a commencé à amplifier les motifs d'activité neuronale qui a déplacé le curseur. Finalement, ils ont développé un «modèle» mental enraciné pour contrôler l'interface. Les chercheurs ont ensuite désactivé les mises à jour de l'algorithme, afin que le participant puisse utiliser le système sans nécessiter d'ajustements quotidiens.

Lorsque le système a maintenu ses performances pendant 44 jours sans recyclage ou pratique quotidienne, les chercheurs ont commencé à ajouter des capacités supplémentaires au BCI – comme «cliquer» sur un bouton virtuel – sans que les performances ne diminuent.

Ganguly espère désormais utiliser l'enregistrement ECoG dans des systèmes robotiques plus complexes, y compris des membres artificiels.

«Nous avons toujours été conscients de la nécessité de une technologie de conception qui ne finit pas dans un tiroir, pour ainsi dire, mais qui améliorera en fait la vie quotidienne des patients paralysés », a-t-il déclaré. «Ces données montrent que les BCI basés sur l'ECoG pourraient être à la base d'une telle technologie.»

Vous pouvez lire le document de recherche dans la revue Nature Biotechnology .

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Publié le 7 septembre 2020 – 17:20 UTC