Prostesis Otak 'Pasang dan Pakai' yang Pertama Diperlihatkan pada Orang Lumpuh

Menggabungkan pembelajaran mesin dengan teknologi neuroprostetik memungkinkan pasien kelumpuhan untuk belajar mengontrol kursor komputer dengan memanfaatkan aktivitas otak tanpa pelatihan ulang harian yang ekstensif.

Dalam kemajuan yang signifikan, para peneliti UC San Francisco Weill Institute for Neurosciences yang bekerja untuk anggota tubuh palsu yang dikendalikan otak telah menunjukkan bahwa teknik pembelajaran mesin membantu seorang individu dengan kelumpuhan belajar untuk mengontrol kursor komputer menggunakan aktivitas otak mereka tanpa memerlukan pelatihan ulang harian yang ekstensif, yang telah telah menjadi persyaratan dari semua upaya antarmuka otak-komputer (BCI) masa lalu.

“Bidang BCI telah membuat kemajuan besar dalam beberapa tahun terakhir, tetapi karena sistem yang ada harus disetel ulang dan dikalibrasi ulang setiap hari, sistem tersebut belum dapat memanfaatkan proses pembelajaran alami otak. Ini seperti meminta seseorang untuk belajar mengendarai sepeda berulang kali dari awal, ”kata penulis senior studi Karunesh Ganguly, MD, PhD, seorang profesor di Departemen Neurologi UCSF.

“Mengadaptasi sistem pembelajaran buatan agar bekerja dengan lancar dengan skema pembelajaran jangka panjang yang canggih dari otak adalah sesuatu yang belum pernah ditunjukkan sebelumnya pada orang dengan kelumpuhan.”

Pencapaian kinerja "pasang dan mainkan" mendemonstrasikan nilai yang disebut susunan elektroda ECoG untuk aplikasi BCI. Sebuah susunan EKoG terdiri dari bantalan elektroda seukuran catatan tempel yang ditempatkan secara operasi pada permukaan otak. Mereka memungkinkan pencatatan aktivitas saraf jangka panjang dan stabil dan telah disetujui untuk pemantauan kejang pada pasien epilepsi.

Sebaliknya, upaya BCI di masa lalu telah menggunakan susunan elektroda tajam bergaya "bantalan jarum" yang menembus jaringan otak untuk rekaman yang lebih sensitif tetapi cenderung bergeser atau kehilangan sinyal seiring waktu. Dalam kasus ini, penulis memperoleh persetujuan perangkat investigasi untuk implantasi kronik ECoG jangka panjang pada subjek yang lumpuh untuk menguji keamanan dan kemanjurannya sebagai implan BCI jangka panjang yang stabil.

Dalam makalah baru mereka, yang diterbitkan 7 September 2020 di Nature Biotechnology , tim Ganguly mendokumentasikan penggunaan susunan elektroda ECoG pada individu dengan kelumpuhan keempat anggota badan (tetraplegia). Peserta juga terdaftar dalam uji klinis yang dirancang untuk menguji penggunaan susunan EKoG untuk memungkinkan pasien yang lumpuh mengontrol lengan dan tangan palsu, tetapi dalam makalah baru, peserta menggunakan implan untuk mengontrol kursor komputer di layar.

Para peneliti mengembangkan algoritme BCI yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mencocokkan aktivitas otak yang direkam oleh elektroda EKoG dengan gerakan kursor yang diinginkan pengguna. Awalnya, para peneliti mengikuti praktik standar menyetel ulang algoritme setiap hari. Peserta akan mulai dengan membayangkan gerakan leher dan pergelangan tangan tertentu sambil melihat kursor bergerak melintasi layar. Secara bertahap, algoritme komputer akan memperbarui dirinya sendiri untuk mencocokkan gerakan kursor dengan aktivitas otak yang dihasilkannya, kontrol penerusan kursor yang efektif ke pengguna. Namun, memulai proses ini setiap hari memberikan batasan yang ketat pada tingkat kendali yang dapat dicapai. Bisa memakan waktu berjam-jam untuk menguasai kendali perangkat, dan beberapa hari peserta harus menyerah sama sekali.

Para peneliti kemudian beralih untuk memungkinkan algoritme terus memperbarui agar sesuai dengan aktivitas otak peserta tanpa menyetel ulang setiap hari. Mereka menemukan bahwa interaksi berkelanjutan antara sinyal otak dan algoritme yang ditingkatkan pembelajaran mesin menghasilkan peningkatan kinerja yang berkelanjutan selama beberapa hari. Awalnya ada sedikit kesulitan untuk berbaikan setiap hari, tetapi segera peserta dapat segera mencapai kinerja tingkat atas.

“Kami menemukan bahwa kami dapat lebih meningkatkan pembelajaran dengan memastikan bahwa algoritme tidak diperbarui lebih cepat daripada yang dapat diikuti otak - kecepatan sekitar sekali setiap 10 detik,” kata Ganguly, ahli saraf yang berpraktik di UCSF Health dan San Francisco Veterans Layanan Neurologi & Rehabilitasi Pusat Medis Administrasi.

"Kami melihat ini sebagai upaya untuk membangun kemitraan antara dua sistem pembelajaran - otak dan komputer - yang pada akhirnya memungkinkan antarmuka buatan menjadi perpanjangan tangan pengguna, seperti tangan atau lengan mereka sendiri."

Seiring waktu, otak peserta mampu memperkuat pola aktivitas saraf yang dapat digunakannya untuk secara paling efektif menggerakkan antarmuka buatan melalui rangkaian ECoG, sekaligus menghilangkan sinyal yang kurang efektif - proses pemangkasan seperti cara otak mempelajari tugas kompleks apa pun. , kata peneliti.

Peserta juga terdaftar dalam uji klinis yang dirancang untuk menguji penggunaan susunan EKoG untuk memungkinkan pasien yang lumpuh mengontrol lengan dan tangan palsu, tetapi dalam makalah baru, peserta menggunakan implan untuk mengontrol kursor komputer di layar. Gambar ada di domain publik.

Mereka mengamati bahwa aktivitas otak peserta tampaknya mengembangkan "model" mental yang tertanam dan konsisten untuk mengontrol antarmuka BCI, sesuatu yang tidak pernah terjadi dengan pengaturan ulang dan kalibrasi ulang setiap hari.

Ketika antarmuka disetel ulang setelah beberapa minggu pembelajaran berkelanjutan, peserta dengan cepat membentuk kembali pola aktivitas saraf yang sama untuk mengontrol perangkat - melatih ulang algoritme secara efektif ke keadaan semula.

“Setelah pengguna menetapkan memori abadi dari solusi untuk mengontrol antarmuka, tidak perlu mengatur ulang,” kata Ganguly. "Otak dengan cepat berkumpul kembali ke solusi yang sama."

Akhirnya, setelah keahlian ditetapkan, para peneliti menunjukkan bahwa mereka dapat mematikan kebutuhan algoritme untuk memperbarui dirinya sendiri sama sekali, dan peserta dapat mulai menggunakan antarmuka setiap hari tanpa perlu pelatihan ulang atau kalibrasi ulang. Kinerja tidak menurun selama 44 hari tanpa adanya pelatihan ulang, dan peserta bahkan dapat menjalani berhari-hari tanpa latihan dan melihat sedikit penurunan dalam kinerja.

Pembentukan keahlian yang stabil dalam satu bentuk kontrol BCI (menggerakkan kursor) juga memungkinkan peneliti untuk mulai "menyusun" keterampilan tambahan yang dipelajari - seperti "mengklik" tombol virtual - tanpa kehilangan kinerja.

Performa BCI "pasang dan mainkan" yang cepat seperti itu telah lama menjadi tujuan di lapangan, tetapi telah di luar jangkauan karena elektroda "gaya bantalan" yang digunakan oleh sebagian besar peneliti cenderung bergerak seiring waktu, mengubah sinyal yang terlihat oleh setiap elektroda. Selain itu, karena elektroda ini menembus jaringan otak, sistem kekebalan cenderung menolaknya, secara bertahap merusak sinyalnya. Susunan ECoG kurang sensitif dibandingkan implan tradisional ini, tetapi stabilitas jangka panjangnya tampaknya mengkompensasi kekurangan ini. Stabilitas rekaman EKoG mungkin lebih penting untuk kontrol jangka panjang dari sistem robotik yang lebih kompleks seperti anggota badan buatan, tujuan utama dari fase berikutnya dari penelitian Ganguly.

“Kami selalu memperhatikan kebutuhan untuk merancang teknologi yang tidak berakhir di laci, boleh dikatakan, tetapi sebenarnya akan meningkatkan kehidupan sehari-hari pasien yang lumpuh,” kata Ganguly. "Data ini menunjukkan bahwa BCI berbasis ECoG dapat menjadi dasar untuk teknologi semacam itu."