Поддержанная инвестициями Билла Гейтса (Bill Gates) и Джеффа Безоса (Jeff Bezos) компания Synchron, которая конкурирует с широко раскрученной в прессе компанией Neuralink Илона Маска (Elon Musk), начала собирать команду добровольцев для массовых испытаний собственных мозговых имплантатов.

Источник изображения: Synchron

Речь идёт о многих десятках человек. Для начала испытаний необходимо разрешение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA), которое компания должна получить.

Нейрозонд Synchron считается более безопасным на всех этапах его использования, чем устанавливаемый прямо на мозг под череп чип Neuralink. Зонд Synchron вводится в яремную вену и по кровеносным сосудам подводится к участку моторной коры головного мозга. К настоящему времени зонд установили десяти пациентам: четырём в Австралии и шестерым в США. Благодаря зонду пациенты с парализованными конечностями получили возможность управлять курсором мышки на экране компьютера, а это прямой путь к социализации больных, которые сейчас обречены на одиночество и информационный вакуум.

По словам представителя компании, она создала реестр пациентов и медицинских учреждений, заинтересованных в участии в испытаниях. На данный момент с Synchron связались около 120 центров клинических испытаний. Это позволяет надеяться на привлечение десятков потенциально ценных кандидатов для участия в испытаниях, которые могут длиться несколько лет, прежде чем будут опубликованы результаты. Проведение подобных испытаний станет шагом в сторону коммерциализации мозгового имплантата Synchron и это, судя по всему, произойдёт намного раньше, чем в случае Neuralink.

Группа учёных из Университета Цинхуа сообщила, что разработанный ими мозговой имплантат вернул давно парализованному пациенту подвижность руки. Отмечается, что китайская разработка менее опасна для тканей мозга, чем имплантат компании Neuralink Илона Маска (Elon Musk). Имплантат Маска проникает в нервную ткань и разрушает часть нервных клеток в месте установки, тогда как китайский датчик накладывается поверх нервной ткани.

Источник изображения: Tsinghua University

На днях Илон Маск признался, что компания Neuralink провела первую операцию по установке мозгового имплантата в голову человека. Датчик Neuralink заглубляет в нервную ткань коры головного мозга тончайшие иглы. Заглубление происходит всего на 2 мм, но оно, без сомнения, разрушает часть нервных клеток в месте установки.

Китайские учёные пошли по другому пути. Около 10 лет команда из Цинхуа разрабатывала имплантат, который сохранял бы достаточную к мозговым сигналам чувствительность и не повреждал бы корковые нейроны, которые лишними не могут быть по определению, поскольку отвечают, в том числе, за память и навыки. Поэтому датчик Neural Electronic Opportunity или NEO, как они назвали свою разработку, помещается в эпидуральное пространство между мозгом и черепом. Оно также заполнено живыми тканями и сосудами, но нервной ткани в них нет.

Датчик NEO не имеет собственного питания. Оно у него беспроводное. Высокочастотная передающая антенна для передачи питания и блок управления, а также передатчик сигналов мозга на смартфон или компьютер смонтированы на внешней стороне черепа. Платформа работает через систему машинного обучения, которая совершенствует свои способности по мере реабилитационных мероприятий.

Первый имплантат был установлен пациенту 24 октября 2023 года. К настоящему времени учёные наблюдают «впечатляющий прогресс». Человек, который последние 14 лет после перенесённой травмы не мог двигать своими руками и ногами, с помощью мозгового имплантата научился управлять элементом экзоскелета на руке настолько, что смог самостоятельно принимать пищу. В декабре была проведена операция на другом пациенте, но он пока проходит стадию восстановления.

«Следующим этапом исследования является разработка нового протокола активной реабилитации с поддержкой интерфейса мозг-компьютер для ускорения роста нервной ткани на месте повреждённых сегментов спинного мозга», — сообщили в университете. Только лечением травм и заболеваниями нервной системы учёные не ограничатся. В перспективе они мечтают соединить мозг и компьютер таким интерфейсом, чтобы одно стало продолжением другого.

Чем глубже в мозг проникают сверхчувствительные датчики учёных, тем точнее сигналы и лучше декодирование мыслей. Однако хотелось бы научиться распознавать мысленную речь без хирургического вмешательства. Это было бы проще и безопаснее. Шаг в этом направлении сделали учёные из Австралии, показав возможность довольно точного распознавания мыслей пациентов без установки датчиков внутрь головного мозга.

Источник изображения: UTS

Для считывания активности мозга была использована простая шапочка с электродами. Она снимала электроэнцефалограмму (ЭЭГ) — это рутинная, в общем-то, процедура для установки множества диагнозов, связанных с работой мозга. Эта процедура разрешена даже для детей и не несёт никакой опасности для пациента. Читать с её помощью мысли, конечно же, нельзя. Поэтому на следующем этапе учёные добавили к ЭЭГ большую языковую модель (LLM) и открытый набор данных ZuCo, что сразу перевело разработку в разряд перспективных.

Пакет ZuCo содержит данные о траектории движения глаз пациента в процессе чтения в сочетании с показаниями ЭЭГ. Как долго взгляд задерживается на слове, куда и в каком темпе перепрыгивает и другое. В сочетании с ИИ (с большой языковой моделью) и данными с ЭЭГ возникают сопоставления, которые транслируются в текст.

Исследователи из Технологического университета Сиднея (UTS) создали платформу DeWave LLM, которую протестировали на 29 добровольцах. Оказалось, что точность распознавания мысленно произнесённых фраз в среднем составляет 42,8 % в рамках двуязычной оценочной методики машинного перевода BLEU-1. Довольно неплохо для неинвазивной технологии чтения мыслей.

При этом система часто использовала синонимы вместо реально произнесённых пациентом слов и лучше понимала глаголы, что можно объяснить ограниченным набором данных. Впрочем, простор для улучшения методики есть, и опыт это хорошо показал. В любом случае, это лучше, чем ничего, а для страдающих проблемами речи людей это возможность вернуться к живому общению.

Исследователи из Университета Дьюка создали мозговой имплантат, который может обеспечить общение на основе одних только мыслей. Устройство призвано помочь людям, страдающим речевыми расстройствами или неспособными на вербальное общение по тем или иным причинам. Первые опыты показали хорошие перспективы разработки.

Источник изображений: Dan Vahaba/Duke University

Эксперименты по преобразованию мозговой активности в текст и голосовое общение путём сканирования сигналов головного мозга пациентов позволяют сегодня транслировать «мысли» в слова со скоростью до 78 слов в минуту. Это как слушать аудиокнигу на вдвое меньшей скорости, заявляют авторы исследования. Обычно человек проговаривает до 160 слов в минуту, что делает общение живым и естественным. Чтобы люди с поражением речевого аппарата также могли участвовать в таком общении, им нужны более точные датчики мозговой активности.

Группа учёных из Университета Дьюка совместно с лабораторией биомедицинской инженерии университета создали датчик активности мозга с 256 сенсорами на кусочке пластика размером с почтовую марку. Новый датчик способен улавливать сигналы от одиночных нейронов, что позволяет с высокой точностью определять их активность.

Учёные не собирались читать мысли напрямую. Но по комплексу сигналов для мышц речевого аппарата — языка, гортани и лицевых — они рассчитывали с высокой точностью определять невысказанные вслух мысли пациентов (речью управляют до 100 мышц, за сигналами к которым необходимо следить). Таким образом, мысленно произнесённая фраза должна была транслироваться в сигналы мышцам, и по этим прямо считанным с мозга данным нужно было воспроизвести всё, что пациент собирался сказать. В случае пациента с поражением речевого аппарата мысли так бы и остались в коре головного мозга и дальше сигналы бы не прошли, но считанные датчиком они получили возможность быть воспроизведёнными компьютером.

Эксперимент с четырьмя пациентами показал, что средняя точность распознавания мысленно произнесённых слов составляет 40 %, а максимальная — 84 %. Алгоритм распознавания обучался в режиме «слушай и повторяй». Пациент произносил бессмысленные короткие сочетания букв, на которых алгоритм учился распознавать мозговую активность для того или иного сочетания звуков.

Слева старый менее чувствительный датчик, справа — новый, с которым проводили эксперимент

Несмотря на относительно низкий процент распознавания звуков, команда учёных говорит об успехе. Дело в том, что алгоритм обучался всего 90 секунд в ходе 15-минутного тестирования. Ровно столько времени было у экспериментаторов с каждым пациентом. Это происходило в ходе плановых операций на мозге пациентов. Когда нейрохирурги заканчивали операцию, они давали учёным 15 минут поработать с пациентами над их программой. Без доступа к открытому мозгу, на определённый участок коры которого напрямую устанавливался датчик, работа не могла быть проделана.

На следующем этапе учёные собираются создать беспроводные датчики, чтобы работать с пациентами в обычных условиях, а не в операционной. Когда-нибудь это приведёт к появлению удобных мозговых имплантатов для трансляции мыслей в речь или цифровые сообщения.

Американский стартап Niura разработал наушники-вкладыши для постоянного слежения за здоровьем мозга. Своевременно обнаружить нарушения в работе мозга, например, инсульт, означает спасти человеку здоровье и жизнь. В качестве бонуса технология Niura обещает создать рекомендательный сервис по предложению музыки на основе слежения за настроением пользователя, тем самым оберегая уже душевное здоровье человека.

Источник изображений: Niura

Стартап вырос из личных переживаний его организаторов, ближайшие родственники которых пострадали от поражений головного мозга. Сначала проект был создан на базе Arduino, и лишь затем был реализован в виде компактной платы со сторонами 20 × 12 мм, которая помещается в относительно компактные наушники.

Ключевым элементом устройства являются сухие силиконовые датчики-контакты, которые размещены по периметру наушников. Они обеспечивают достаточно хороший контакт с кожей и, по словам компании, не снижают чувствительность при обильном потоотделении.

Решение Niura простое в использовании и может использоваться постоянно в отличие от обычных датчиков для снятия электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Это особенно важно, например, в ходе проведения операций на головном мозге. В обычных условиях ЭЭГ снимается до и после проведения операции, а с помощью наушников Niura это можно делать непосредственно в процессе проведения операции.

Близость внутриушного электрода наушников Niura к слуховой коре головного мозга, которая отвечает за обработку музыки и аудио, обещает раскрыть ещё один потенциал устройства. Наушники смогут различать настроение пользователей, и с помощью рекомендательного ИИ-сервиса будут воспроизводить музыку, соответствующую душевному состоянию.

Данные с наушников передаются в смартфон, где происходит их обработка. На всех этапах происходит шифрование трафика и данных в соответствии с требованиями американских регуляторов. Компания получила ряд предварительных патентов на ключевые технологии и ведёт переговоры с ведущими мировыми брендами о выпуске коммерческой продукции на основе платформы Niura. Самостоятельно этим она заниматься не будет. Будет только предоставлять лицензии.

До конца года планшет Amazon Fire Max 11 получит поддержку режима Eye Gaze on Alexa. Это позволит управлять планшетом с помощью одних только глаз. Люди с ограничениями речи или тактильных возможностей смогут самостоятельно запускать те или иные приложения на устройстве просто глядя на экран и выбирая взглядом желаемое. Для устройств Amazon это станет первым опытом использования активного слежения за глазами пользователей.

Источник изображения: Amazon

Планшет Amazon Fire Max 11 с 11-дюймовым экраном на 2,2-ГГц процессоре MediaTek MTK8188J под управлением Android 11 поступил в продажу в мае этого года. Поддержка режима Eye Gaze on Alexa будет внедрена позже в этом году. Она основана на ранее реализованной функции Tap to Alexa и, фактически, дублирует множество её возможностей по запуску приложений, опирающихся на распознавание касаний. Но теперь запустить видео или включить музыку, а также совершить ряд других действий, например, управлять освещением или бытовыми приборами в системе умного дома, можно будет без использования рук или голосовых команд, а с помощью одних только глаз.

По словам Amazon, которая впервые представила функцию Eye Gaze on Alexa вчера на мероприятии Amazon’s Devices, в её разработке компании помогали специалисты по работе с людьми с ограниченными возможностями. Иными словами, компания сделала всё, чтобы таким людям можно было пользоваться планшетом максимально комфортно.

В момент запуска поддержки Eye Gaze on Alexa на планшете Fire Max 11 управление глазами будет доступно пользователям из сильно ограниченного списка стран: в США, Великобритании, Германии и Японии. Можно рассчитывать, что со временем этот список будет расширен.

Другой полезной опцией на устройствах Amazon станет приложение по переводу звонков с одного языка на другой. Звонки и видеозвонки будут сопровождаться субтитрами, что также оценят слабослышащие, а также аудиопереводом в реальном времени на выбранный язык. Поддержка режима Call Translation появится на устройствах Echo Show и в мобильном приложении Alexa. Она будет доступна в США, Великобритании, Канаде, Мексике, Германии, Франции, Испании и Италии на более чем 10 языках, включая английский, испанский, французский, немецкий и португальский.

В журнале Nature вышли две статьи, в которых учёные рассказали о новых методиках трансляции мыслей пациентов с поражениями мозга в речь и эмоции. Преобразование мозговой активности в текст и голосовое общение происходит с помощью алгоритма машинного обучения. Учёным удалось увеличить скорость преобразования почти в четыре раза с 18 слов в минуту до 78. Это ниже среднего для обычного разговора темпа в 160 слов в минуту, но кратно быстрее, чем было до этого.

Источник изображений: Noah Berger/UCSF

Нейродегенеративные заболевания, инсульты или травмы способны лишить человека речи разными способами, но один из них достаточно легко поддаётся исправлению. Современные технологии позволяют создать мостик между здоровыми участками мозга, отвечающими за речь или мысленное произношение, и мышцами, управляющими мимикой и позволяющими говорить. Естественный канал коммуникации между мышцами и мозгом может быть разорван в случае болезни или травмы, и тогда на помощь приходит интерфейс человек-компьютер и обучаемый алгоритм.

В мозг пациента встраивается датчик или несколько датчиков с электродами, входящими в зоны активности мозга человека, ответственные за произношение и речь (хотя учёные пока не до конца понимают, какие это зоны). В одном случае, например, учёные установили на речевую область сенсомоторной коры и на область верхней височной извилины женщины после инсульта 253 электрода. После болезни она не могла говорить и даже печатать.

В течение нескольких недель ИИ обучался на примере произношения пациенткой 1024 слов из специально подобранного словаря. Для упрощения работы алгоритма он разбивал все слова на фонемы, которых было всего 39. Затем словарный запас женщины был расширен до 125 тыс. слов. Машинный алгоритм смог распознавать мысленное произношение женщины с ошибками на уровне 25 %, но со скоростью до 78 слов в минуту.

Алгоритм также научили распознавать эмоции пациентки — горе, радость, удивление. Наконец, используя старую видеозапись женщины, учёные создали её компьютерный образ — аватар — и заставили его транслировать текстовые сообщения в голосовые. По сути, они вернули пациентке возможность разговаривать.

Сегодня подобные процедуры восстановления сопряжены с длительным обучением ИИ и необходимостью быть постоянно подключённым к компьютеру. Учёные из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) и Калифорнийского университета в Беркли, которые реализовали представленную методику, теперь работают над беспроводными вариантами транслятора. Когда-нибудь это повысит социальную вовлечённость людей с подобными медицинскими проблемами.

Исследователи Калифорнийского университета (UC) в Беркли впервые получили музыкальную композицию, воссозданную по сигналам из мозга человека. Пациенты прослушивали трек «Another Brick in the Wall (Part 1)» группы Pink Floyd, а имплантированные в мозг датчики снимали показания. Различение ритма и мелодии в сигналах мозга поможет разработать имплантаты для людей, страдающих нарушениями в области восприятия речи и эмоций и не только.

Источник изображения: Pixabay

Для поиска зон мозга, ответственных за восприятие музыки в широком смысле этого слова, в мозг 29 пациентов были имплантированы по 2268 электродов. Всем им ставили композицию Pink Floyd «Ещё один кирпич в стене», ставшую классикой рока. Параллельно прослушиванию с датчиков снимались показания мозговой активности, которые затем расшифровывали с помощью линейного и нелинейного ИИ-алгоритма.

Что в итоге получилось, можно прослушать в ролике ниже. Ценители Pink Floyd могут прийти в ужас от услышанного. С другой стороны, мозг может служить своеобразным фильтром, придающим композиции новизну и определённую оригинальность. Нельзя исключать, что это, в том числе, приведёт к появлению новых музыкальных находок и даже направлений.

При поиске ориентированных на музыку областей в головном мозге учёные решали другую задачу. Есть большой класс пациентов, страдающих от нарушений в восприятии и воспроизведении речи. В общем случае это называется просодией. Просодия подразумевает невозможность выделить в речи эмоции, ударения, акценты и другие нюансы, что сильно ограничивает страдающих ею в социализации. Считывание мелодии прямо с мозга помогло определить центры, отвечающие за мелодику и ритм. Фактически это путь к преодолению недуга с помощью имплантатов и ИИ-алгоритмов.

Источник изображения: Ludovic Bellier/CC-BY 4.0

Оказалось, что за музыкальную активность мозга отвечают другие отделы, чем те, которые поддерживают речь. Прежде всего — это верхняя височная извилина, а также области в сенсорно-моторной коре и нижней лобной извилине. В этих областях были расположены 347 электродов из 2268, установленных для эксперимента. Это то разрешение, с которым была считана с мозга легендарная композиция Pink Floyd, что наверняка можно улучшить в последующих экспериментах. Интересно, как к этому отнесутся правообладатели?

Исследователи из Института Файнштейна американской медицинской сети Northwell Health впервые обеспечили двойной искусственный обход поражённой нервной системы пациента. Встроенные в головной мозг человека имплантаты вернули подвижность и чувствительность руки. Не обошлось и без помощи искусственного интеллекта.

Источник изображений: Matthew Libassi / Northwell Health’s Feinstein Institutes for Medical Research

При подготовке к операции хирурги с помощью фМРТ провели многочисленные оценки зон головного мозга пациента, чтобы с максимальной точностью определить место размещения имплантатов — чипов, распознающих активность головного мозга в его отдельных областях. Но даже после этого в процессе 15-часовой операции на открытом мозге они консультировались с пациентом для уточнения мест установки датчиков.

Два имплантата считывали «мысли» пациента о желании двигать рукой, а три других принимали сигналы от датчиков на руке и запястье. Фактически врачи запустили два обходных пути для нейросигналов, барьером на пути которых стала травма позвоночника (спинного мозга). Один шунт заставлял руку совершать движения через систему накладных электродов (на позвоночник и предплечье), а другой возвращал в мозг сигналы от датчиков тактильных ощущений. Дальше мозг справлялся сам — связывал одно и другое и выстраивал новые нейронные цепи в головном мозге таким образом, чтобы человек воспринимал движение руки и тактильный отзыв в едином пакете.

По словам хирургов, это первый в истории случай, когда спинной мозг обошли двумя маршрутами. Ранее проводились экспериментальные операции, когда шунт, минуя поражённый спинной мозг, передавал расшифрованные компьютерным алгоритмом желания двигаться в мышцы конечностей. Но обратной связи до сих пор никто не организовывал, чтобы тактильные ощущения возвращались в мозг в обход повреждённых нервных тканей.

Между тем, обратная связь может помочь в восстановлении функций мозга, отвечающих за движения конечностей и их чувствительность. Проще говоря, по мере обучения мозг может научиться обходиться без компьютерных алгоритмов и случай с этим конкретным пациентом Northwell Health это подтвердил. После двойной стимуляции 45-летний парень с парализованными руками и ногами смог частично вернуть чувствительность руки и в два раза увеличил силу её сжатия.

Миллионы пациентов с подобными травмами могут надеяться вернуть подвижность и чувствительность конечностей, что обеспечит им развитие подобных технологий.

Современные технологии не позволяют осуществлять высокоточное дистанционное считывание активности мозга человека. Самым действенным способом по-прежнему остаётся установка электродов на кожу головы или имплантация непосредственно в мозг. Возможно, с этим сможет помочь новый китайский датчик активности мозга, который очень просто устанавливается в ушной канал пациента.

Источник изображений: Nature Communications (2023)

Разработанное группой ученых из китайского Университета Цинхуа устройство получило название SpiralE. Это тонкая многослойная полоска длиной 50 мм и шириной 3 мм. Полоска состоит из двух слоёв полимера с памятью формы, слоя электротермической активации формы и слоя с сенсорами для снятия электроэнцефалограммы.

Для ввода в ушной проход пациента датчик скручивается в плотный жгут. Уже на месте на датчик воздействуют электромагнитным полем, которое вызывает нагрев в его активирующем слое и, как следствие, заставляет полимерные слои с памятью формы распрямляться. Этот процесс приводит к тому, что датчик плотно соприкасается с кожей, и это обеспечивает аккуратное снятие сигналов мозговой активности. При этом каждый раз датчик принимает индивидуальные формы слухового канала, что делает его универсальным. Наконец, он не загораживает слуховой проход и не снижает чувствительность слуха человека, и легко извлекается.

Лабораторные испытания показали, что датчик удобен для длительного ношения и определяет активность мозга с точностью до 95 %. Учёные рассчитывают, что подобный датчик найдёт применение в изучении качества сна пациентов (спать с современными наголовными датчиками то ещё удовольствие), при выявлении эпилепсии и даже для слежения за активностью водителей, о чём они рассказали в своей статье в журнале Nature Communications.

Учёные из Университета Монаша создали DishBrain — полубиологический компьютерный чип, в электроды которого интегрированы около 800 000 клеток мозга человека и мыши. Демонстрируя что-то вроде разума, он научился играть в Pong за пять минут. Исследование, проведённое в партнёрстве с мельбурнским стартапом Cortical Labs, получило грант в размере 407 000 долларов США от Австралийской национальной программы грантов на исследования в области разведки и безопасности.

Источник изображения: Pixabay

Массив микроэлектродов в основе DishBrain способен не только считывать активность в клетках мозга, но и стимулировать их электрическими сигналами, поэтому исследовательская группа создала версию Pong, в которой клетки полубиологического искусственного мозга получали информацию о перемещении мяча и могли воздействовать на ракетку, перемещая её влево и вправо.

Затем была разработана очень простая система стимуляции, использующая стремление небольших скоплений клеток мозга сводить к минимуму непредсказуемость окружающей их среды. Если ракетка отбивает мяч, клетки получают поощрение — предсказуемый стимул, а при промахе — четыре секунды непредсказуемого воздействия. Это первый случай, когда клетки мозга, выращенные в лаборатории, получили возможность не только ощущать мир, но и воздействовать на него, и результаты были впечатляющими.

Нейроны DishBrain, растущие на массиве электродов / Источник изображения: Cortical Labs

Такие чипы, объединяющие биологические вычисления с ИИ, «в будущем могут в конечном итоге превзойти по производительности существующее чисто кремниевое оборудование, — уверен руководитель проекта доцент Адил Рази (Adeel Razi). — Результаты таких исследований будут иметь серьёзные последствия в таких областях как планирование, робототехника, передовая автоматизация, интерфейсы мозг-машина и разработка лекарств».

Расширенные возможности DishBrain могут стать основой нового поколения машинного обучения, особенно когда оно будет воплощено в автономных транспортных средствах, дронах и роботах. По словам Рази, это может дать им «новый тип машинного интеллекта, способный учиться на протяжении всей своей жизни». Технология обещает машины, которые могут продолжать изучать новые способности без ущерба для старых, хорошо адаптируются к изменениям и могут использовать старые знания в новых ситуациях, оптимизируя использование вычислительной мощности, памяти и энергии.

DishBrain с клетками, выделенными с помощью флуоресцентных маркеров / Источник изображения: Cortical Labs

«Мы используем этот грант для разработки более совершенных моделей ИИ на основе обучающихся биологических нейронных сетей, — говорит Рази. — Это поможет расширить возможности оборудования и методов до такой степени, что они станут жизнеспособной заменой для классических вычислений».

Похоже, скоро мы узнаем, мечтают ли андроиды об электроовцах. И нам может не понравиться то, что мы узнаем.

Учёные из Швейцарии с коллегами из других стран сделали шаг в сторону лечения ряда травм позвоночника, в результате которых пациенты теряют подвижность конечностей. Исследователи сумели обойти повреждённые нервные ткани в спинном мозге, создав беспроводной цифровой мост между головным и спинным мозгом ниже повреждённого участка. Но и без помощи машинного обучения не обошлось — необходимо было ещё суметь распознать мысли о движении.

Источник изображения: Nature

Проектом руководили исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL). Помощь была оказана 38-летнему человеку, повредившему шейный отдел позвоночника десять лет назад в результате падения с велосипеда. Ранее он участвовал в программе помощи в реабилитации людей с травмами позвоночника. В частности, к нему применяли процедуру эпидуральной стимуляции спинного мозга, когда в позвоночник устанавливается имплантат с электродами, а под кожу вшивается стимулятор. Такая платформа на основе показаний датчиков движения в стимуляторе создаёт импульсы в ответственных зонах спинного мозга и заставляет мышцы конечностей совершать работу, а человеку передвигаться, правда, очень и очень ограниченно.

Поскольку у пациента остались электроды в позвоночнике (на спинном мозге), учёные решили подавать на них управляющий сигнал из головного мозга. Для этого потребовалось организовать цифровой беспроводной мост, поскольку нервная ткань между спинным и головным мозгом была разорвана в результате травмы. Для считывания сигналов из головного мозга в череп пациенту были имплантированы датчики со своими массивами электродов. Блок управления электродами получал внешнее индуктивное беспроводное питание на частоте 13,56 МГц, а считанная мозговая активность передавалась другой антенной — дециметровой на частоте 405 МГц.

Данные принимались и расшифровывались приёмным устройством (возможно, ноутбуком), который пациент был обязан носить в рюкзаке за спиной. Сначала алгоритм научили распознавать активность головного мозга в ответ на команды совершать те или иные движения ногами, а затем его обучили синхронизировать желания пациента двигать конечностями с сигналами, передаваемыми к спинному мозгу и дальше к целевым мышцам ног.

В результате обучения цифровой интерфейс помог пациенту делать то, что ему стало недоступно после травмы — ходить по пересечённой местности и удерживать баланс с костылями. Платформа работала хорошо также в домашних условиях, а не только под присмотром врачей. Более того, часть путей нейронов в головном мозге смогла перестроиться, и пациент ряд действий мог совершать даже без искусственной стимуляции. Когда-нибудь, отмечают исследователи в своей статье в Nature, подобные технологии смогут вернуть к активной жизни людей с травмами позвоночника. Если это работает на одном пациенте, то может быть повторено с другими.

Новые компьютерные технологии обещают головокружительные перспективы в области помощи людям с поражениями мозга или нервной системы. Пока такие решения не очень чувствительные и весьма громоздкие, и это лишь вопрос времени, когда они станут доступны широкому кругу пациентов. Приблизить этот момент могут системы искусственного интеллекта, которые на принципе самообучения способны кратно повысить чувствительность мозговых интерфейсов.

Мозг шлёт телеграммы. Источник изображения: Jerry Tang/Martha Morales/The University of Texas at Austin

Очередной шаг в направлении неинвазивных методов регистрации мыслей сделали учёные из Техасского университета в Остине, представив семантический декодер. Они использовали метод функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) для регистрации активности головного мозга пациентов, которую с помощью ИИ — машинного обучения на больших языковых моделях, подобных GPT от Open AI — транслировали в образы с помощью текстовых сообщений. Проще говоря, модель прямым текстом в чате сообщала всё то, о чём в данный момент думает человек. Но при этом всё не так просто.

Во-первых, описание было тем точнее, чем охотнее пациент сотрудничал с учёными. Это, кстати, предотвращает насильственное чтение мыслей. Если вы не хотите выдавать «мысли» — думайте о чём-то другом. Во-вторых, данные интерпретировались правильно только в том случае, если ИИ обучался на конкретном пациенте. В частности, каждый из испытуемых в течение 16 часов прослушивал устную речь, в процессе чего модель изучала активность его мозга. Если же ИИ пытался расшифровать мысли, не обучаясь на мозговой активности подопытного, то результаты были неразборчивыми.

«Мы очень серьёзно относимся к опасениям, что это может быть использовано в плохих целях, и постарались этого избежать, — сказал Джерри Танг (Jerry Tang), ведущий автор исследования. — Мы хотим убедиться, что люди используют подобные технологии только тогда, когда они этого хотят, и что это им помогает».

Предложенное решение опирается на то, что в процессе создания образов в голове и, в частности, словесных конструкций уровень кислорода повышается там и тогда, когда мозг реагирует на что-то определённое. Это может быть как визуализация (ниже показан пример дешифровки с помощью ИИ активности мозга при просмотре ролика без звука), а также собственные мысли пациента. Прибор фМРТ регистрирует такие области, а машинное обучение связывает их с образами и транслирует в понятный всем текст.

Результат не является дословным пересказом мыслей. Вместо этого исследователи разработали систему таким образом, чтобы она улавливала суть сказанного или продуманного, и система работает, хотя и несовершенно. Примерно в половине случаев, когда дешифратор обучен отслеживать мозговую активность участника, машина выдает текст, близко (а иногда и точно) соответствующий смыслу исходных слов.

Например, в ходе экспериментов участник слышал фразу «У меня еще нет водительских прав», которую декодер переводил свои «Она еще даже не начала учиться водить». Слова «Я не знала, что делать: кричать, плакать или убегать. Вместо этого я сказала: "Оставь меня в покое!"» были расшифрованы как «Начала кричать и плакать, а потом просто сказала: "Я же сказала тебе оставить меня в покое"».

Скорость такой регистрации низкая — уровень кислорода повышается и понижается в течение 10 секунд. За это время человек успевает услышать около 20 слов. Фактически это сегодняшний уровень расшифровки образов. На каждый образ, который можно декодировать исходя из зарегистрированной таким образом активности головного мозга человека, требуется интервал примерно в 20 слов.

Платформа фМРТ требует работы в лабораторных условиях, что не годится для её массового применения. Исследователи считают перспективным другой подход, который даёт тот же результат — это функциональная спектроскопия в ближней инфракрасной области (fNIRS). Датчики fNIRS компактные и в этом плане удобные. Они фиксируют активность кровотока в головном мозге и поэтому могут опираться на тот же принцип и ту же модель обучения, что и в случае фМРТ. Возможно, это станет следующим шагом в исследованиях научной группы.

Многочисленные работы по интеграции электронных схем и биологических организмов строятся на тех или иных операциях по вживлению мёртвого в живое. Открытие шведских учёных может в корне изменить подход и привести к по-настоящему полной интеграции машины и человека. Разветвлённую сеть электродов можно будет создавать прямо в клетках и живых тканях с использованием биологического строительного материала.

Источник изображения: Thor Balkhed

Многолетнее исследование учёных из университетов Линчепинга, Лунда и Гетеборга помогло разработать содержащий специальные ферменты гель с «молекулами сборки», инъекция которого в живые ткани запускает реакции по формированию токопроводящих электродов в живых организмах. При этом никаких внешних воздействий или изменений в генах не требуется, и это первый такой успешный опыт за всю историю исследований.

В ходе опытов учёные вводили чудо-гель в рыбок данио-рерио и в медицинских пиявок. После этого электроды были обнаружены в мозге, сердце и хвостовых плавниках рыбок и вокруг нервной ткани пиявок. Ни рыбки, ни пиявки не пострадали от геля или после синтеза электродов.

«Внося разумные изменения в химический состав, мы смогли разработать электроды, которые были приняты тканями мозга и иммунной системой. Рыбки данио-рерио — отличная модель для изучения органических электродов в мозге», — объяснил Роджер Олссон (Roger Olsson), профессор медицинского факультета Лундского университета.

Электронная схема создаётся в организме практически естественным образом и не оказывает на него пагубного влияния. «В течение нескольких десятилетий мы пытались создать электронику, имитирующую биологию, — сказал Магнус Берггрен (Magnus Berggren), профессор Университета Линчепинга. — Теперь мы позволяем биологии создавать электронику за нас».

Представленная разработка — это лишь основа для будущих кардинальных изменений в подходах для интеграции электронных компонентов в тело животных и человека. С точки зрения медицины открытие даёт надежду на лечение тяжёлых неврологических заболеваний. Речь идёт как о стимуляции поражённых тканей, так и об их замене компьютерными платформами. Но быстрых решений не будет — это точно.

Компания Precision Neuroscience создала устройство, которое называет чем-то вроде седьмого слоя для больших полушарий головного мозга человека. Оно дополнит шесть биологических слоёв и позволит парализованным людям управлять цифровыми устройствами, используя только нейронные сигналы, фактически, силой мысли. При этом вживлять его куда проще, чем многие аналоги.

Источник изображений: Precision Neuroscience

Пациенты с тяжёлыми дегенеративными заболеваниями, такими как боковой амиотрофический склероз (БАС), при котором теряется способность к выполнению любых контролируемых движений, смогут снова общаться с близкими, перемещая курсор и набирая текст с помощью своего разума.

Новое устройство, получившее название Layer 7 Cortical Interface (кортикальный интерфейс 7 слоя), является мозговым имплантатом, позволяющим пациентам с параличом управлять цифровыми устройствами, используя только нейронные сигналы. Внешне Layer 7 напоминает кусок скотча. На самом деле это массив электродов, который тоньше человеческого волоса, что позволяет размещать его на поверхности мозга, не повреждая ткани.

Соучредителями Precision являются Майкл Магер (Michael Mager) и Бенджамин Рапопорт (Benjamin Rapoport), который также входит в состав соучредителей компании Neuralink Илона Маска (Elon Musk). Компания Precision Neuroscience была создана в 2021 году. В отличие от Neuralink, работающей над способами имплантации чипов непосредственно в ткань мозга, Precision полагается на менее травмирующие хирургические технологии.

Для вживления массива Layer 7 в черепе делают очень тонкий разрез, в который и вставляют устройство, «как письмо в щель почтового ящика». По словам Магера, который также является гендиректором Precision, образовавшаяся в результате разреза щель имеет толщину менее миллиметра — она настолько мала, что даже нет необходимости выбривать волосы на голове для выполнения операции.

Количество электродов в массиве можно увеличить, что, как утверждает Магера, в конечном итоге позволит использовать устройство и при неврологических заболеваниях. Что также немаловажно, имплантат можно будет удалить, если пациент решит, что он ему больше не нужен или потребуется замена на более новую версию в будущем.

Джейкоб Робинсон (Jacob Robinson), доцент Университета Райса и основатель компании Motif Neurotech, отметил, что технология Precision несёт меньше рисков для пациента, но поскольку устройство не вводится непосредственно в ткань мозга, сила передаваемых сигналов мозга будет меньше, чем у некоторых других имплантатов.

Precision уже успешно использовала Layer 7 для декодирования нейронных сигналов у животных и Магер выразил надежду на получение в ближайшие месяцы одобрения Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) на тестирование технологии на людях.