“Neiroprotezēšana” atjauno vārdus cilvēkam ar paralīzi

“Neiroprotezēšana” atjauno vārdus cilvēkam ar paralīzi

Pētnieki UC Sanfrancisko ir veiksmīgi izstrādājuši “runas neiroprotēzi”, kas ļāva vīrietim ar smagu paralīzi sazināties teikumos, pārveidojot signālus no viņa smadzenēm uz balss traktu tieši vārdos, kas ekrānā parādās kā teksts.

Sasniegums, kas tika izstrādāts sadarbībā ar pirmo klīniskā pētījuma dalībnieku, balstās uz UCSF neiroķirurga Edvarda Čanga, MD, vairāk nekā desmit gadu ilgiem centieniem izstrādāt tehnoloģiju, kas ļauj cilvēkiem ar paralīzi sazināties pat tad, ja viņi nespēj runāt paši. Pētījums parādās 15. Jūlijā New England Journal of Medicine.

"Cik mums zināms, tas ir pirmais veiksmīgais pilnu vārdu tiešas dekodēšanas paraugs no cilvēka, kurš ir paralizēts un nevar runāt, smadzeņu darbības dēļ," sacīja Čans, Džoanas un Sanfordas Weillas neiroloģiskās ķirurģijas katedras vadītājs, Žanna Robertsone, izcilā profesore , un pētījuma vecākais autors. "Tas parāda stingru solījumu atjaunot komunikāciju, pieskaroties smadzeņu dabiskajai runas mašīnai."

Katru gadu tūkstošiem cilvēku zaudē spēju runāt insulta, nelaimes gadījuma vai slimību dēļ. Turpinot attīstību, šajā pētījumā aprakstītā pieeja kādu dienu varētu ļaut šiem cilvēkiem pilnībā sazināties.

Smadzeņu signālu tulkošana runā

Iepriekš darbs komunikācijas neiroprotezēšanas jomā bija vērsts uz komunikācijas atjaunošanu, izmantojot pareizrakstībā balstītas pieejas, lai tekstā pa vienam izspiestu burtus. Čanga pētījums no šiem centieniem atšķiras kritiskā veidā: viņa komanda tulko signālus, kas domāti balss sistēmas muskuļiem, lai runātu vārdus, nevis signālus, lai pārvietotu roku vai roku, lai iespējotu rakstīšanu. Čangs sacīja, ka šī pieeja piesaista runas dabiskos un plūstošos aspektus un sola ātrāku un organiskāku saziņu.

"Ar runu mēs parasti sazināmies ar informāciju ļoti lielā ātrumā, līdz 150 vai 200 vārdiem minūtē," viņš teica, norādot, ka pareizrakstībā balstītas pieejas, izmantojot rakstīšanu, rakstīšanu un kursora vadīšanu, ir ievērojami lēnākas un darbietilpīgākas. "Pārejot tieši pie vārdiem, kā mēs to darām šeit, ir lielas priekšrocības, jo tas ir tuvāk tam, kā mēs parasti runājam."

Pēdējās desmitgades laikā Čanga virzību uz šo mērķi veicināja pacienti UCSF Epilepsijas centrā, kuriem tika veikta neiroķirurģija, lai precīzi noteiktu viņu lēkmju izcelsmi, izmantojot elektrodu blokus, kas novietoti uz smadzeņu virsmas. Šie pacienti, kuriem visiem bija normāla runa, brīvprātīgi analizēja smadzeņu ierakstus, lai noteiktu ar runu saistītas aktivitātes. Agrie panākumi ar šiem pacietīgajiem brīvprātīgajiem pavēra ceļu pašreizējam izmēģinājumam cilvēkiem ar paralīzi.

Iepriekš Čangs un viņa kolēģi UCSF Weill neirozinātņu institūtā kartēja garozas darbības modeļus, kas saistīti ar balss trakta kustībām, kas rada katru līdzskaņu un patskaņu. Lai šos atklājumus pārvērstu pilnu vārdu runas atpazīšanā, doktors Deivids Mozus, doktora inženieris Čang laboratorijā un jaunā pētījuma vadošais autors, izstrādāja jaunas metodes šo modeļu dekodēšanai reāllaikā, kā arī iekļaujot statistikas valodas modeļi, lai uzlabotu precizitāti.

Bet viņu panākumi runas dekodēšanā dalībniekiem, kuri spēja runāt, negarantēja, ka tehnoloģija darbosies personā, kuras balss trakts ir paralizēts. "Mūsu modeļiem vajadzēja iemācīties kartēt sarežģītus smadzeņu darbības modeļus un paredzēto runu," sacīja Mozus. "Tas rada lielu izaicinājumu, ja dalībnieks nevar runāt."

Turklāt komanda nezināja, vai smadzeņu signāli, kas kontrolē balss traktu, joprojām būtu neskarti cilvēkiem, kuri daudzus gadus nav spējuši pakustināt savus balss muskuļus. "Labākais veids, kā uzzināt, vai tas varētu darboties, bija izmēģināt," sacīja Mozus.

Pirmie 50 vārdi

Lai izpētītu šīs tehnoloģijas potenciālu pacientiem ar paralīzi, Čangs sadarbojās ar kolēģi Karunešu Ganguly, doktora grādu, neiroloģijas asociēto profesoru, lai uzsāktu pētījumu, kas pazīstams kā “BRAVO” (roku un smadzeņu un datoru saskarnes atjaunošana Balss). Pirmais tiesas procesa dalībnieks ir vīrietis pēc 30 gadu vecuma, kurš pirms vairāk nekā 15 gadiem cieta postošu smadzeņu stumbra insultu, kas nopietni sabojāja saikni starp viņa smadzenēm un balss traktu un ekstremitātēm. Kopš traumas viņam ir ārkārtīgi ierobežotas galvas, kakla un ekstremitāšu kustības, un viņš sazinās, izmantojot uz beisbola cepurītes piestiprinātu rādītāju, lai aizspiestu burtus uz ekrāna.

Dalībnieks, kurš lūdza saukties par BRAVO1, sadarbojās ar pētniekiem, lai izveidotu 50 vārdu vārdu krājumu, kuru Čanga komanda varētu atpazīt pēc smadzeņu darbības, izmantojot uzlabotus datoru algoritmus. Vārdnīca - kas ietver tādus vārdus kā “ūdens”, “ģimene” un “labs” - bija pietiekama, lai izveidotu simtiem teikumu, kas izsaka jēdzienus, kas piemērojami BRAVO1 ikdienas dzīvē.

Pētījumam Čangs ķirurģiski implantēja augsta blīvuma elektrodu bloku virs BRAVO1 runas motora garozas. Pēc dalībnieka pilnīgas atveseļošanās viņa komanda 22 sesiju un vairāku mēnešu laikā reģistrēja 48 stundu nervu darbību šajā smadzeņu reģionā. Katrā sesijā BRAVO1 mēģināja pateikt katru no 50 vārdnīcas vārdiem vairākas reizes, kamēr elektrodi ierakstīja smadzeņu signālus no viņa runas garozas.

Mēģinātas runas tulkošana tekstā

Lai pārveidotu ierakstītās neirālās darbības modeļus konkrētos paredzētos vārdos, Mozus divi līdzautori Sean Metzger un Jessie Liu, abi bioinženierijas absolventi Chang Lab, izmantoja pielāgotus neironu tīkla modeļus, kas ir mākslīgā intelekta formas. Kad dalībnieks mēģināja runāt, šie tīkli atšķīra smalkus smadzeņu darbības modeļus, lai noteiktu runas mēģinājumus un noteiktu vārdus, kurus viņš mēģināja pateikt.

Lai pārbaudītu savu pieeju, komanda vispirms iepazīstināja BRAVO1 ar īsiem teikumiem, kas izveidoti no 50 vārdnīcas vārdiem, un lūdza viņu mēģināt tos izrunāt vairākas reizes. Kad viņš mēģināja, vārdi tika atšifrēti no viņa smadzeņu darbības pa vienam ekrānā.

Tad komanda pārgāja uz jautājumu, piemēram, “Kā tev iet šodien?” un "Vai jūs vēlētos ūdeni?" Tāpat kā iepriekš, ekrānā parādījās BRAVO1 runas mēģinājums. "Es esmu ļoti labs" un "Nē, es neesmu izslāpis."

Čangs un Mozus atklāja, ka sistēma spēja atšifrēt vārdus no smadzeņu darbības ar ātrumu līdz 18 vārdiem minūtē ar precizitāti līdz 93 procentiem (mediāna - 75 procenti). Veiksmi sekmēja Mozus pielietotais valodas modelis, kas ieviesa “auto-correct” funkciju, līdzīgu tai, ko izmanto patērētāju īsziņu sūtīšanas un runas atpazīšanas programmatūra.

Mozus raksturoja agrīnos izmēģinājuma rezultātus kā principa pierādījumu. "Mēs bijām saviļņoti, redzot dažādu nozīmīgu teikumu precīzu dekodēšanu," viņš teica. "Mēs esam parādījuši, ka šādā veidā faktiski ir iespējams atvieglot saziņu un ka to ir iespējams izmantot sarunu apstākļos."

Nākotnē Čangs un Mozus sacīja, ka paplašinās izmēģinājumu, iekļaujot vairāk dalībnieku, kurus skārusi smaga paralīze un komunikācijas deficīts. Komanda šobrīd strādā, lai palielinātu vārdu skaitu pieejamajā vārdu krājumā, kā arī uzlabotu runas līmeni.

Abi teica, ka, lai gan pētījums koncentrējās uz vienu dalībnieku un ierobežotu vārdu krājumu, šie ierobežojumi nemazina paveikto. "Tas ir svarīgs tehnoloģiskais pavērsiens personai, kura nespēj dabiski sazināties," sacīja Mozus, "un tas parāda šīs pieejas potenciālu dot balsi cilvēkiem ar smagu paralīzi un runas zudumu."

Mēs vēlamies jūs informēt par vēl vienu ļoti interesantu projektu, kas palīdz pelnīt naudu mūsdienu pasaulē: Tirdzniecības signāli par gaidāmais kriptovalūtas sūknis vietnē Binance apmaiņu no investoru slepenā Telegram kanāla.Skatieties vietnē YouTube par kriptogrāfijas sūkņa signāli un tirgotāju VIP klubs.