Leggere le Menti con gli Ultrasuoni
Viviamo in un mondo fantastico dove la ricerca ha fatto passi da gigante, é un vero peccato che non si dia seguito a tutto quello che e’ utile all’uomo, accade sovente….per non dire sempre, che si procede nella direzione che di utile ha ben poco.
I soldi fluiscono spesso dove c’è un profitto e la salute delle persone e’ un veicolo assai remunerativo sotto certi punti di vista, speriamo che quello che avete modo di conoscere prenda la giusta direzione.
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Leggere la mente con gli ultrasuoni: Una tecnica meno invasiva per decodificare le intenzioni del cervello
Cosa sta succedendo nel tuo cervello mentre stai scorrendo questa pagina? In altre parole, quali aree del tuo cervello sono attive, quali neuroni stanno parlando con quali altri, e quali segnali stanno inviando ai tuoi muscoli?
Mappare l’attività neurale ai comportamenti corrispondenti è un obiettivo importante per i neuroscienziati che sviluppano interfacce cervello-macchina (BMI): dispositivi che leggono e interpretano l’attività cerebrale e trasmettono istruzioni a un computer o a una macchina. Anche se questo può sembrare fantascienza, le BMI esistenti possono, per esempio, collegare una persona paralizzata con un braccio robotico; il dispositivo interpreta l’attività neurale e le intenzioni della persona e muove il braccio robotico in modo corrispondente.
Una grande limitazione per lo sviluppo dei BMI è che i dispositivi richiedono una chirurgia cerebrale invasiva per leggere l’attività neurale. Ma ora, una collaborazione al Caltech ha sviluppato un nuovo tipo di BMI minimamente invasivo per leggere l’attività cerebrale corrispondente alla pianificazione del movimento. Utilizzando la tecnologia degli ultrasuoni funzionali (fUS), può accuratamente mappare l’attività cerebrale da regioni precise nel profondo del cervello con una risoluzione di 100 micrometri (la dimensione di un singolo neurone è di circa 10 micrometri).
La nuova tecnologia fUS è un passo importante nella creazione di IMC meno invasivi, ma ancora altamente capaci.
“Forme invasive di interfacce cervello-macchina possono già restituire il movimento a coloro che l’hanno perso a causa di lesioni neurologiche o malattie”, dice Sumner Norman, borsista post-dottorato nel laboratorio Andersen e co-first author sul nuovo studio. “Purtroppo, solo pochi selezionati con la paralisi più grave sono ammissibili e disposti ad avere elettrodi impiantati nel loro cervello.
Gli ultrasuoni funzionali sono un nuovo metodo incredibilmente eccitante per registrare l’attività cerebrale dettagliata senza danneggiare il tessuto cerebrale. Abbiamo spinto i limiti del neuroimaging a ultrasuoni e siamo stati entusiasti che potesse prevedere il movimento. La cosa più eccitante è che la fUS è una tecnica giovane con un enorme potenziale – questo è solo il nostro primo passo per portare il BMI ad alte prestazioni e meno invasivo a più persone”.
Il nuovo studio è una collaborazione tra i laboratori di Richard Andersen, James G. Boswell Professor di Neuroscienze e Leadership Chair e direttore del Tianqiao and Chrissy Chen Brain-Machine Interface Center nel Tianqiao and Chrissy Chen Institute for Neuroscience al Caltech; e di Mikhail Shapiro, professore di ingegneria chimica e Heritage Medical Research Institute Investigator. Shapiro è un membro di facoltà affiliato all’Istituto Chen.
Un documento che descrive il lavoro appare sulla rivista Neuron il 22 marzo.
In generale, tutti gli strumenti per misurare l’attività cerebrale hanno degli svantaggi. Gli elettrodi impiantati (elettrofisiologia) possono misurare molto precisamente l’attività a livello di singoli neuroni, ma, naturalmente, richiedono l’impianto di questi elettrodi nel cervello. Le tecniche non invasive come la risonanza magnetica funzionale (fMRI) possono visualizzare l’intero cervello, ma richiedono macchinari ingombranti e costosi. L’elettroencefalografia (EEG) non richiede interventi chirurgici ma può misurare l’attività solo a bassa risoluzione spaziale.
Gli ultrasuoni funzionano emettendo impulsi di suono ad alta frequenza e misurando come queste vibrazioni sonore riecheggiano in una sostanza, come i vari tessuti del corpo umano. Il suono viaggia a velocità diverse attraverso questi tipi di tessuto e riflette ai confini tra loro. Questa tecnica è comunemente usata per prendere immagini di un feto nell’utero, e per altre immagini diagnostiche.
Gli ultrasuoni possono anche “sentire” il movimento interno degli organi. Per esempio, i globuli rossi, come un’ambulanza di passaggio, aumentano di tono quando si avvicinano alla fonte delle onde ultrasonore, e diminuiscono quando si allontanano. Misurare questo fenomeno ha permesso ai ricercatori di registrare minuscoli cambiamenti nel flusso sanguigno del cervello fino a 100 micrometri (sulla scala della larghezza di un capello umano).
Quando una parte del cervello diventa più attiva, c’è un aumento del flusso di sangue nella zona”. Una domanda chiave in questo lavoro era: Se abbiamo una tecnica come l’ecografia funzionale che ci dà immagini ad alta risoluzione delle dinamiche del flusso sanguigno del cervello nello spazio e nel tempo, ci sono abbastanza informazioni da quell’imaging per decodificare qualcosa di utile sul comportamento?” Dice Shapiro. “La risposta è sì. Questa tecnica ha prodotto immagini dettagliate delle dinamiche dei segnali neurali nella nostra regione bersaglio che non potevano essere viste con altre tecniche non invasive come la fMRI. Abbiamo prodotto un livello di dettaglio che si avvicina all’elettrofisiologia, ma con una procedura molto meno invasiva”.
La collaborazione è iniziata quando Shapiro ha invitato Mickael Tanter, un pioniere dell’ecografia funzionale e direttore di Physics for Medicine Paris (ESPCI Paris Sciences et Lettres University, Inserm, CNRS), a tenere un seminario al Caltech nel 2015. Vasileios Christopoulos, un ex borsista post-dottorato del laboratorio Andersen (ora assistente professore alla UC Riverside), ha partecipato al discorso e ha proposto una collaborazione. Shapiro, Andersen e Tanter hanno poi ricevuto una sovvenzione NIH BRAIN Initiative per proseguire la ricerca. Il lavoro al Caltech è stato condotto da Norman, l’ex borsista post-dottorato del laboratorio di Shapiro David Maresca (ora professore assistente alla Delft University of Technology), e Christopoulos. Insieme a Norman, Maresca e Christopoulos sono co-first authors sul nuovo studio.
La tecnologia è stata sviluppata con l’aiuto di primati non umani, ai quali è stato insegnato a svolgere semplici compiti che coinvolgono il movimento degli occhi o delle braccia in certe direzioni quando vengono presentati alcuni spunti. Mentre i primati completavano i compiti, il fUS misurava l’attività cerebrale nella corteccia parietale posteriore (PPC), una regione del cervello coinvolta nella pianificazione del movimento. Il laboratorio Andersen ha studiato il PPC per decenni e ha precedentemente creato mappe di attività cerebrale nella regione utilizzando l’elettrofisiologia. Per convalidare l’accuratezza del fUS, i ricercatori hanno confrontato l’attività di imaging cerebrale dal fUS con i dati elettrofisiologici dettagliati ottenuti in precedenza.
Successivamente, attraverso il supporto del T&C Chen Brain-Machine Interface Center al Caltech, il team ha mirato a vedere se i cambiamenti dipendenti dall’attività nelle immagini fUS potrebbero essere utilizzati per decodificare le intenzioni del primate non umano, anche prima che inizi un movimento. I dati di imaging a ultrasuoni e i compiti corrispondenti sono stati poi elaborati da un algoritmo di apprendimento automatico, che ha imparato quali modelli di attività cerebrale sono correlati a quali compiti. Una volta che l’algoritmo è stato addestrato, è stato presentato con dati ad ultrasuoni raccolti in tempo reale dai primati non umani.
L’algoritmo ha previsto, in pochi secondi, quale comportamento il primate non umano stava per eseguire (movimento degli occhi o raggiungimento), la direzione del movimento (sinistra o destra), e quando hanno pianificato di fare il movimento.
“La prima pietra miliare è stata dimostrare che gli ultrasuoni potevano catturare i segnali cerebrali legati al pensiero di pianificare un movimento fisico”, dice Maresca, che ha esperienza nell’imaging a ultrasuoni. “L’imaging funzionale a ultrasuoni riesce a registrare questi segnali con una sensibilità 10 volte maggiore e una migliore risoluzione rispetto alla risonanza magnetica funzionale”. Questa scoperta è alla base del successo dell’interfaccia cervello-macchina basata sugli ultrasuoni funzionali”.
“Le attuali interfacce cervello-macchina ad alta risoluzione utilizzano array di elettrodi che richiedono un intervento chirurgico al cervello, che comprende l’apertura della dura, la forte membrana fibrosa tra il cranio e il cervello, e l’impianto degli elettrodi direttamente nel cervello. Ma i segnali ad ultrasuoni possono passare attraverso la dura e il cervello in modo non invasivo. Solo una piccola finestra trasparente agli ultrasuoni deve essere impiantata nel cranio; questo intervento è molto meno invasivo di quello necessario per impiantare gli elettrodi”, dice Andersen.
Anche se questa ricerca è stata effettuata in primati non umani, una collaborazione è in corso con il dottor Charles Liu, un neurochirurgo della USC, per studiare la tecnologia con volontari umani che, a causa di lesioni cerebrali traumatiche, hanno avuto un pezzo di cranio rimosso. Poiché le onde ad ultrasuoni possono passare indisturbate attraverso queste “finestre acustiche”, sarà possibile studiare quanto bene gli ultrasuoni funzionali possono misurare e decodificare l’attività cerebrale in questi individui.
L’articolo è intitolato “Decodifica a un solo tentativo delle intenzioni di movimento usando il neuroimaging funzionale a ultrasuoni”. Altri coautori sono lo studente laureato del Caltech Whitney Griggs e Charlie Demene dell’Università di Parigi Sciences et Lettres e l’acceleratore di ricerca tecnologica INSERM in ultrasuoni biomedici a Parigi, Francia. Il finanziamento è stato fornito da un Della Martin Postdoctoral Fellowship, un Human Frontiers Science Program Cross-Disciplinary Postdoctoral Fellowship, l’UCLA-Caltech Medical Science Training Program, il National Institutes of Health BRAIN Initiative, il Tianqiao and Chrissy Chen Brain-Machine Interface Center, la Boswell Foundation e l’Heritage Medical Research Institute.
Lori Dajose
Fonte: caltech.edu
