Читая мозг снаружи... Технологии неинвазивного сканирования
Ученые давно бьются над тем, как научиться «читать мысли», не вскрывая череп. И создать эффективный нейрокомпьютерный интерфейс. Однако компромисс между степенью инвазивности и качеством сигналов мозга является большой проблемой.
Левая рука Патрика Кайфоша (Patrick Kaifosh) лежит на столе. Иногда его пальцы подергиваются или ладонь слегка поднимается. Кажется, нет никакой связи между этими движениями и тем, что происходит на экране планшета напротив него, где он мастерски управляет виртуальным звездолетом и, обходя астероиды, движется или стреляет...
Делать ему это позволяет обруч посередине левого предплечья с золотыми пластинами, облицованный электродами. Каждая пластина содержит дюжину электродов, которые улавливают электрические сигналы моторных единиц (комбинация мотонейрона и мышечного волокна, которое он контролирует). Эти сигналы обрабатывают алгоритмы машинного обучения и транслируют в движения в игре. Доктор Кайфош, соучредитель стартапа CTRL-Labs, научился осуществлять удивительный контроль над этими сигналами без видимого движения.
Впрочем, многие скептически оценивают то, что Питер Кайфош и его коллега Томас Рирдон (Thomas Reardon) создали настоящий нейрокомпьютерный интерфейс. Обруч с электродами расположен вовсе не у мозга, а сигналы, которые он обрабатывает, порождаются не активизацией нейронов, а электрической активностью мышц.
«Если это считать нейрокомпьютерным интерфейсом, то движение моих пальцев, когда я печатаю по клавиатуре, следует также считать анализом мозговой активности», — недовольно говорит один исследователь. Но Кришна Шеной (Krishna Shenoy), возглавляющий Лабораторию исследований нервного протезирования в Стэнфордском университете, считает иначе. По его словам, «анализ движения мышечных тканей — это, по сути, анализ нервной активности, усиленной мышцами».
Как бы ни обосновывалась семантика этих сигналов, понятна логика компании, которая решила анализировать активность мозга с периферийной нервной системой вместо того, чтобы прямо заглянуть внутрь головы. Ведь стартап CTRL-Labs хочет создавать продукты на продажу. Очевидно, что покупатели вряд ли согласятся, чтобы им сверлили голову и вводили какие-то импланты.
Однако современные неинвазивные методы сканирования активности мозга способны подхватывают нечеткие сигналы, которые трудно читать и интерпретировать. «Для людей, работающих с технологией машинного обучения, не существует вопроса, какой набор данных предпочесть — кортикальных или моторных нейронов», — говорит доктор Рирдон.
Компромисс между степенью инвазивности и качеством сигналов мозга является большой проблемой для тех, кто хочет создать нейрокомпьютерный интерфейс. Ученые давно бьются над тем, как научиться «читать мысли», не вскрывая череп.
Самый простой способ узнать, что происходит в голове человека, — это сделать всем известную электроэнцефалограмму (ЭЭГ). Для этого нужна «шапка» с множеством электродов, которые облегают поверхность черепа. Чтобы усилить качество сигнала, часто используют проводящий гель (поэтому после сеанса нужно помыть голову), а кожу головы иногда умышленно делают шероховатой. Это не более «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 мозгу с помощью ЭЭГ детектировать невозможно. Сам сигнал искажен слоями кожи, костей и мембраной электрода. Зато мышечная активность, которую детектируют в лаборатории CTRL-Labs, дает гораздо более четкие данные, чем ЭЭГ.
Некоторые сигналы ЭЭГ, однако, все же достаточно сильны. Это, в частности, электрические сигналы, которые издает мозг в ответ на конкретные внешние стимулы. Среди них выделяют сигнал Errp (error-related potential — «потенциал, связанный с ошибкой»), который возникает тогда, когда человек замечает какую-то ошибку.
Исследователи из МИТ связали человека, которому одели электроэнцефалограф, с промышленным роботом, названным Baxter, который выполнял задачи по сортировке. Если Baxter делал ошибку, сигнал Errp в мозгу наблюдателя сообщал ему об этом. Если Baxter не реагировал, мозг выдавал даже более сильный сигнал.
Другой коммерческий стартап Neurable разработал шлем с 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 удивления 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, мяче) и пытаться мысленно приблизить его к себе. Рамзес Алкейд (Ramses Alcaide), основатель Neurable (он на фото выше), считает, что их разработка имеет потенциал для индустрии развлечений, в частности в тематических парках и играх-аркадах.
По мнению Торстена Зандера (Thorsten Zander) из Технического университета в Берлине (он на фото ниже), «пассивные» сигналы ЭЭГ, которые не образуются в ответ на какой-то один внешний стимул, можно использовать с пользой. Из предыдущих исследований известно, что активность мозга меняется в зависимости от того, насколько сконцентрированным, сонным или бодрым является человек.
Если ЭЭГ может это достоверно зафиксировать, то таким образом можно идентифицировать хирургов, пилотов или водителей грузовиков, в чьей профессии усталость связана с опасными последствиями. Другое исследование показало связь между ментальным состоянием людей, которое фиксирует ЭЭГ, и их способностью замечать оружие и опасные предметы в рентгеновских сканах багажа.
Однако использование ЭЭГ остается весьма ограниченным. В реальной жизни, например, в кабине пилота, в автомобиле или аэропорту, активность мышц и окружающее электричество искажают сигналы электродов.
Другие неинвазивные технологии также имеют свои недостатки. Магнитная энцефалография измеряет магнитные поля, которые образует электрическая активность в мозге. Это можно делать только в специальной комнате, которая нейтрализует влияние магнитного поля Земли. Функциональное магнитно-резонансное сканирование замечает изменения в степени окисления крови, которые являются точным индикатором нервной активности, и может сконцентровуватися на очень небольшом участке мозга. Но эта технология требует большого и дорого оборудования. Кроме того, существует определенный пробел между активностью мозга и циркуляцией в нем крови.
Есть, правда, одна технология, которая теоретически может стать прорывом в неинвазивном сканировании мозга. Речь идет о вариации fNIRS — технологии на основе инфракрасных лучей, которую используют для того, чтобы коммуницировать с парализованными пациентами. По сути, череп просвечивают инфракрасным светом, который либо поглощается, либо отражается обратно на детекторы, давая картину того, что происходит в мозге.
Техника не требует громоздкого оборудования и, в отличие от ЭЭГ, не измеряет электрическую активность, поэтому ее сигналы не маскируются сигналами мышц. Facebook и Openwater уже активно исследуют эту технику.
С ней, однако, связаны огромные трудности. Современные инфракрасные технологии измеряют эпифеномен — окисление крови, влияющее на степень поглощения света. Свет, как правило, проникает лишь на несколько миллиметров в кору мозга. Поскольку он рассеивается в ткани (вспомните хотя бы о кончике пальца, который светится красным, когда вы приложите к нему фонарик), точный источник сигнала бывает очень трудно идентифицировать.
Facebook предпочитает скрывать свои разработки. Усилия компании в этом направлении возглавляет Марк Шевилье (Mark Chevillet) из Университета Джона Гопкинза. Чтобы решить проблему рассеивания, команда Шевилье стремится идентифицировать как те фотоны, которые проходят сквозь ткань по прямой линии, которые называют «баллистическими», так и те, которые отклоняются от прямой траектории («квазибалистические»). Др. Шевилье имеет еще дело с двухлетней программой, в течение которой он должен продемонстрировать, что ее цель — печать не менее 100 слов в минуту, контролируемая самим мозгом, — достижима с использованием неинвазивных технологий сканирования мозга.
 Openwater скрывает гораздо меньше. Этот стартап из Сан-Франциско использует голографию для реконструкции того, как свет рассеивается в тканях, что позволяет нейтрализовать данный эффект. Openwater утверждает, что уже создал технологию, которая имеет в миллиард раз лучшее разрешение, чем традиционная машина фМРТ (функциональная магнитно-резонансная томография), может проникать в мозговую кору на глубину 10 см и собирать данные за миллисекунды. Теперь компании нужно продемонстрировать работающую технологию, чтобы доказать эти утверждения. Публичная демонстрация должна состояться в этом году.
В то время как одни компании хотят научиться читать мысли непосредственно из мозга, другие используют для этого периферическую нервную систему. CTRL-Labs уже показала один способ, как это можно сделать. Другой подход предложил нейрофизиолог Эту Вен (Qi Wang) из Колумбийского университета, изучающий роль голубого пятна (locus coeruleus) — ядра глубоко в стволе мозга, играеющего роль в модулировании тревоги и стресса. Др. Вен ищет способ стимуляции блуждающего нерва, который проходит под кожей от мозга к животу, чтобы с его помощью повлиять на голубое пятно.
Других ученых интересуют инвазивные методы, которые не предусматривают сверления черепной коробки. Компания под названием SmartSten предложила технологию, которая заключается в использовании устройства, названного стентродом (stentrode). Он вводится в тело пациента через небольшой надрез на шее и попадает через кровеносные сосуды в мозг.
Клинические испытания стентрода (см. фото. выше) должны начаться уже в этом году.
Другой подход заключается в том, чтобы поместить электроды в скальп, а не под череп. Максим Боде, невролог из Wyss Centre, хочет использовать его для мониторинга нервных сигналов, предшествующих приступам эпилепсии. Он надеется, что как только эти сигналы будут выявлены, они могут быть использованы для обеспечения точных прогнозов, когда может произойти приступ.
Источник: Reading the brain from the outside. — The Economist, 4/01/2018
Источник: psyfactor.org.
Рейтинг публикации:
|
