Читая мозг извне

Рубрика: Новости

 

Левая рука Патрика Кайфоша лежит на столе возле него. Иногда его пальцы посіпуються или ладонь легонько поднимается. Кажется, нет никакой связи между этими движениями и тем, что происходит на экране планшета напротив него, где он мастерски управляет виртуальным звездолете, который обходит астероиды, движется вперед, в сторону или стреляет.
 

 

Делать ему это позволяет обруч посередине левого предплечья с золотыми пластинами, облицован электродами. Каждая пластина содержит дюжину электродов, которые улавливают электрические сигналы моторных единиц (комбинация мотонейрона и мышечного волокна, которое он контролирует). Эти сигналы прорабатывают алгоритмы машинного обучения и транслируют в движения в игре. Др. Кайфош, соучредитель стартапа CTRL-Labs, научился осуществлять удивительный контроль над этими сигналами без практически никакого видимого движения.

 

Впрочем, многие скептически оценивает то, что Др. Кайфош и соучредитель Томас Рірдон создали нейрокомп’ютерний интерфейс. Обруч с электродами расположен совсем не у мозга, а сигналы, которые он обрабатывает, порождаются не активизацией нейронов, а электрической активностью мышц. «Если это считать нейрокомп’ютерним интерфейсом, то движение моих пальцев, когда я печатаю по клавиатуре, следует также считать анализом мозговой активности», – недовольно говорит один исследователь. Но Кришна Шеной, который возглавляет Лабораторию исследования нервного протезирование в Стэнфордском университете, считает иначе. По его словам, «анализ движения мышечных тканей – это, по сути, анализ нервной активности, что предопределяет эту активность, усиливающуюся мышцами».

 

Как бы не такое мнение основывается семантика этих сигналов, интересна логика компании, которая решила анализировать активность мозга с периферийной нервной системой вместо того, чтобы прямо заглянуть внутрь головы. Стартап CTRL-Labs хочет создавать продукт на продажу. Нелогично, что его покупатели согласятся, чтобы им сверлили голову и вводили какие-то имплантаты. Зато современные неинвазивные методы сканирования активности мозга подхватывают нечеткие сигналы, которые трудно читать и интерпретировать. «Для людей, которые работают с технологией машинного обучения, нет вопрос, какому набору данных предпочесть – кортикальним или моторным нейронам», – говорит Др. Рірдон.

 

Компромисс между степенью инвазивности и качеством сигналов мозга является большой проблемой для тех, кто хочет создать нейрокомп’ютерний интерфейс. Ученые бьются над тем, как научиться «читать мысли», не открывая черепа.

 

Самый простой способ узнать, что происходит в голове человека, – это провести электроэнцефалограмму (ЭЭГ). Для этого нужна «шапка» с множеством электродов, которые облегают поверхность черепа. Чтобы усилить качество сигнала, часто используют ведущий гель (поэтому после сеанса нужно помыть голову), а кожу головы иногда нарочно делают шероховатой. Это не менее «приятная» процедура, чем визит к стоматологу.

 

Каждый электрод в шлеме ЭЭГ фиксирует токи, порожденные активизацией тысяч нейронов, но только в области, которую он покрывает. Активность нейронов глубоко в мозга с помощью ЭЭГ детектировать невозможно. Сам сигнал искажен слоями кожи, кости и мембраной электрода. Зато мышечная активность, детектируемая в лаборатории CTRL-Labs, дает гораздо более четкие данные, чем ЭЭГ.

 

Некоторые сигналы ЭЭГ, однако, все-таки достаточно сильные. Это, в частности, электрические сигналы, которые выдает мозг в ответ на определенные внешние стимулы. Среди них выделяют сигнал Errp (error-related potential – «потенциал, связанный с ошибкой»), который наступает тогда, когда человек замечает какую-то ошибку. Исследователи из МИТ связали человека, которому надели электроэнцефалограф, с промышленным роботом, названным Baxter, который выполнял задачи по сортировке. Если Baxter делал ошибку, сигнал Errp в мозгу наблюдателя извещал его об этом. Если Baxter не реагировал, мозг выдавал даже сильнее сигнал.

 

Другой коммерческий стартап Neurable разработал шлем с только семью сухими электродами, которые распознают сигнал под названием P300, с помощью которого потребители могут играть в игру-аркаду в виртуальной реальности. Этот сигнал является маркером удивление или распознавания. Если вы подумаете о слове «мозг», а впоследствии увидите на экране ряд букв. Если среди них будет буква «м», ваш мозг наверняка выдаст сигнал P300. В игре, которую разрабатывает Neureble, нужно концентрироваться на объекте (например, мяча) и можно мысленно приблизить его к себе. Рамзес Алкейд, основатель Neurable, считает, что их разработка имеет потенциал для индустрии развлечений, в частности в тематических парках и играх-аркадах.

 

По мнению Торстена Зандера из Технического университета в Берлине, «пассивные» сигналы ЭЭГ, которые не образуются в ответ на один внешний стимул, также можно полезно использовать. Из предыдущих исследований известно, что активность мозга меняется в зависимости от того, насколько сконцентрированной, сонным или в сознании есть человек. Если ЭЭГ может это достоверно зафиксировать, то в такой способ можно идентифицировать хирургов, пилотов или водителей грузовиков, в чьей профессии усталость связана с опасными последствиями. Другое исследование показало связь между ментальным состоянием людей, который фиксирует ЭЭГ, и их способностью замечать оружие и опасные предметы в рентгеновских сканах багажа.

 

Однако использование ЭЭГ остается достаточно ограниченным. В реальной жизни, например, в кабине пилота, в автомобиле или в аэропорту, активность мышц и близлежащая электричество искажают сигналы электродов. Другие неинвазивные технологии также имеют свои недостатки. Магнитная енцефалографія измеряет магнитные поля, которые образует электрическая активностью в мозге. Это можно делать только в специальной комнате, которая нейтрализует влияние магнитного поля Земли. Функциональное магнитно-резонансное снятие замечает изменения в степени окислении крови, которые являются точным индикатором нервной активности, и может удерживать внимание на очень небольшом участке мозга. Но эта технология требует большого и дорогого оборудования. Кроме того, существует определенная пропасть между активностью мозга и циркуляцией в нем крови.

 

Есть, правда, одна технология, которая теоретически может стать прорывом в неинвазивному сканировании мозга. Говорится о вариацию fNIRS – технологии на основе инфракрасных лучей, которую используют для того, чтобы коммуницировать с парализованными пациентами. По сути, череп пленками инфракрасным светом, или поглощается, или отражается обратно на детекторы, давая картину того, что происходит в мозгу. Техника не требует громоздкого оборудования и, в отличие от ЭЭГ, не измеряет электрической активности, поэтому ее сигналы не спутываются с сигналами мышц. Facebook и Openwater уже активно исследуют эту технику.

 

С ней, однако, связаны огромные трудности. Современные инфракрасные технологии измеряют эпифеномен – окисления крови, что влияет на степень поглощения света. Свет, как правило, проникает лишь на несколько миллиметров в кору. Поскольку оно рассеивается в ткани (подумайте хотя бы о кончик пальца, который весь светится красным, когда вы приложите к нему фонарик), точный источник сигнала бывает очень трудно идентифицировать.

 

Facebook предпочитает скрывать то, что делает. Зусиллля компании в этом направлении возглавляет Марк Шевільє из Университета Джона Гопкінза. Чтобы решить проблему рассеивания, команда Шевільє стремится идентифицировать как фотоны, которые проходят сквозь ткань по прямой линии, которые называют «баллистическими», так и те, которые отклоняются от прямой траектории («квазібалістичні»). Др. Шевільє имеет еще дело с двухгодичной программы, в течение которой он должен продемонстрировать, что ее цель – печать не менее 100 слов за минуту, контролируемое самим мозгом, – достижима с использованием неинвазивных технологий сканирования мозга.

 

Openwater скрывает гораздо меньше. Этот стартап в Сан-Франциско использует голографию для реконструкции того, как свет рассеивается в тканых, что позволяет нейтрализовать этот эффект. Openwater утверждает, что уже создал технологию, которая имеет в миллиард раз лучшее разрешение, чем машина фМРТ, может проникать в кору на глубину 10 см и собирать данные за миллисекунды. Теперь компании нужно продемонстрировать технологию, чтобы доказать эти утверждения. Публичная демонстрация должна состояться уже в этом году.

 

В то время как одни компании хотят научиться читать мысли непосредственно из мозга, другие используют для этого периферийную нервную систему. CTRL-Labs уже показала один способ, как это можно сделать. Другой подход предложил нейрофизиолог Эту Вен из Колумбийского университета, который изучает роль голубого пятна (locus coeruleus) – ядра глубоко в стволе мозга, что играет роль в модулюванні тревоги и стресса. Др. Вен ищет способ стимуляции блуждающего нерва, который проходит под кожей от мозга к животу, чтобы с его помощью повлиять на голубую кляксу.

 

Других ученых интересуют инвазивные методы, которые не предусматривают сверление черепной коробки. Компания под названием SmartSten предложила технологию, которая заключается в использовании стентоподібного устройства, названного стентродом, который вводится в тело пациента через небольшой надрез на шее и попадает через кровеносные сосуды в мозг, который облегает своими электродами. Клинические испытания стентроду должны начаться уже в следующем году. Другой подход заключается в том, чтобы поместить электроды под скальп, а не под череп. Максим Бод, невролог из Wyss Centre, хочет использовать его для мониторинга нервных сигналов, которые предшествуют приступа эпилепсии.

 

Reading the brain from the outside

The Economist, 4/01/2018

Отреферировал Евгений Ланюк

Если Вам интересна эта запись, Вы можете следить за ее обсуждением, подписавшись на RSS 2.0 . Комментарии и пинг закрыты.