O treinamento pode ajudar usuários tetraplégicos a operar cadeiras de rodas controladas pela mente em espaços naturais e desordenados

O treinamento pode ajudar usuários tetraplégicos a operar cadeiras de rodas controladas pela mente em espaços naturais e desordenados

Uma cadeira de rodas controlada pela mente pode ajudar uma pessoa paralisada a obter nova mobilidade, traduzindo os pensamentos do usuário em comandos mecânicos. Em 18 de novembro, pesquisadores mostraram na revista iScience que, após treinamento prolongado, usuários tetraplégicos podem operar cadeiras de rodas controladas pela mente em um ambiente natural e desordenado.

Mostramos que o aprendizado mútuo do usuário e do algoritmo de interface cérebro-máquina é importante para que os usuários operem essas cadeiras de rodas com sucesso. Nossa pesquisa destaca um caminho potencial para uma melhor implementação clínica da tecnologia de interface cérebro-máquina não invasiva.”

José del R. Millán, autor correspondente do estudo, Universidade do Texas em Austin

Millán e seus colegas recrutaram três tetraplégicos para o estudo longitudinal. Cada um dos participantes completou sessões de treinamento três vezes por semana durante 2 a 5 meses. Os participantes usaram um solidéu que registrava sua atividade cerebral por meio de eletroencefalografia (EEG), que era convertida em comandos mecânicos para as cadeiras de rodas por meio de um dispositivo de interface cérebro-máquina. Os participantes foram convidados a controlar a direção da cadeira de rodas pensando no movimento de suas partes do corpo. Especificamente, eles tiveram que se lembrar de mover ambas as mãos para virar à esquerda e ambos os pés para virar à direita.

Na primeira sessão de treinamento, três participantes tiveram níveis semelhantes de precisão – quando as respostas do dispositivo correspondiam aos pensamentos dos usuários – variando de cerca de 43% a 55%. Ao longo do treinamento, a equipe do Dispositivo de Interface Cérebro-Máquina notou uma melhoria significativa na precisão do Participante 1, que alcançou mais de 95% de precisão no final do treinamento. A equipe também observou um aumento na precisão do Participante 3 para 98% no meio do treinamento, antes de a equipe atualizar seu dispositivo com um novo algoritmo.

A melhoria observada nos participantes 1 e 3 correlaciona-se com uma melhoria na discriminação de características, ou seja, h. a capacidade do algoritmo de distinguir o padrão de atividade cerebral codificado para pensamentos “vá para a esquerda” daquele para pensamentos “vá para a direita”. A equipe descobriu que a melhor discriminação de recursos não era resultado apenas do aprendizado de máquina do dispositivo, mas também do aprendizado no cérebro dos participantes. O EEG dos participantes 1 e 3 mostrou mudanças significativas nos padrões de ondas cerebrais à medida que melhoraram a precisão do controle mental do dispositivo.

“Vemos pelos resultados do EEG que o sujeito consolidou a capacidade de modular diferentes partes do cérebro para produzir um padrão para ‘ir para a esquerda’ e outro padrão para ‘ir para a direita’”, diz Millán. “Acreditamos que existe uma reorganização cortical que ocorreu como resultado do processo de aprendizagem dos participantes”.

Comparado aos Participantes 1 e 3, o Participante 2 não teve alterações significativas nos padrões de atividade cerebral ao longo do treinamento. Sua precisão aumentou apenas ligeiramente nas primeiras sessões, mas permaneceu estável durante o restante do período de treinamento. Isso sugere que o aprendizado de máquina por si só não é suficiente para manobrar com sucesso um dispositivo tão controlado pela mente, diz Millán

No final do treinamento, todos os participantes foram convidados a dirigir suas cadeiras de rodas por uma sala lotada de hospital. Eles tiveram que contornar obstáculos como divisórias e camas de hospital, que são montadas para simular o ambiente real. Ambos os participantes 1 e 3 completaram a tarefa, enquanto o participante 2 não a completou.

“Parece que para que alguém adquira um bom controle da interface cérebro-máquina, que lhe permita realizar atividades diárias relativamente complexas, como dirigir uma cadeira de rodas em um ambiente natural, é necessária uma reorganização neuroplástica em nosso córtex”, diz Millán.

O estudo também destacou o papel do treinamento de longo prazo dos usuários. Embora o Participante 1 tenha tido um desempenho excelente no final, ele também teve dificuldades nos primeiros treinos, diz Millán. O estudo longitudinal é um dos primeiros a avaliar a implementação clínica da tecnologia não invasiva de interface cérebro-máquina em pacientes tetraplégicos.

A seguir, a equipe quer descobrir por que o Participante 2 não experimentou o efeito de aprendizagem. Eles esperam realizar uma análise mais detalhada dos sinais cerebrais de cada participante para compreender suas diferenças e possíveis intervenções para pessoas que tenham dificuldades com o processo de aprendizagem no futuro.

Este trabalho foi apoiado em parte pelo Ministério da Educação italiano e pelo Instituto de Tecnologia da Informação da Universidade de Pádua.

Fonte:

Imprensa celular

Referência:

Tonin, L., et al. (2022) Aprendendo a controlar uma cadeira de rodas controlada por IMC para pessoas com tetraplegia grave. iCiência. doi.org/10.1016/j.isci.2022.105418.

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