Cip neural implantabil cu consum redus monitorizează comunicarea între regiunile creierului
Stimularea cerebrală profundă (DBS) este o tehnică terapeutică ce administrează impulsuri electrice către zone specifice ale creierului pentru a modula activitatea neuronală. Aceasta este deja utilizată pe scară largă pentru tulburări de mișcare, cum ar fi boala Parkinson, iar cercetătorii explorează din ce în ce mai mult potențialul său în tratamentul bolilor psihice severe, inclusiv depresia majoră, tulburarea de stres post-traumatic și tulburarea obsesiv-compulsivă.
Cu toate acestea, majoritatea sistemelor existente de DBS funcționează într-un mod denumit „circuit deschis”: stimularea este livrată conform setărilor predefinite, fără a se adapta continuu la activitatea cerebrală a pacientului. Chiar și în cazul sistemelor adaptative sau „circuit închis”, multe se bazează pe semnale înregistrate dintr-o singură regiune a creierului. Aceasta reprezintă o limitare majoră pentru tulburările psihice, unde informațiile relevante clinic pot fi distribuite prin rețele de regiuni cerebrale interacționante.
„Lucrarea noastră se bazează pe un corp tot mai mare de cercetări care sugerează că tulburările psihice apar mai mult din întreruperile în comunicarea între regiunile cerebrale decât din disfuncția unei singure regiuni”, afirmă Mahsa Shoaran.
Shoaran și echipa sa au dezvoltat un sistem neural implantabil cu consum redus de energie, denumit LogSync, care înregistrează activitatea cerebrală și extrage biomarkeri ce descriu intensitatea undelor cerebrale (oscilațiile) și sincronia între semnalele din diferite regiuni ale creierului. Apoi, un algoritm de învățare automată analizează acești biomarkeri la nivel de rețea pentru a distinge stările cognitive și emoționale, generând astfel declanșatoare de stimulare atunci când sunt detectate stări specifice.
Lucrarea a fost publicată în IEEE Journal of Solid-State Circuits și a fost dezvoltată în cadrul unui grant de 6,6 milioane CHF de la Institutul Național de Sănătate Mintală din SUA (NIMH) pentru a dezvolta sisteme implantabile capabile să măsoare și să controleze rețelele cerebrale oscilatorii pentru boli psihice severe, în special tulburările de dispoziție și anxietate. Aceasta extinde munca anterioară a laboratorului în domeniul decodării creier-text și neuromodulației în circuit închis, aplicând aceste concepte la biomarkerii la nivel de rețea și decodarea adaptivă pentru terapiile psihice viitoare.
Cercetătorii au evaluat LogSync folosind înregistrări ale activității cerebrale umane din experimente psihiatice anterioare. Un set de date a surprins schimbările în angajamentul cognitiv în timp ce participanții îndeplineau o sarcină mentală, în timp ce un alt set a capturat excitarea emoțională în timp ce participanții vizionau clipuri video. Algoritmul a reușit să distingă aceste stări cognitive și emoționale doar din înregistrările neuronale. În alte experimente efectuate pe șobolani la Universitatea din Minnesota, implantul a urmărit oscilațiile în curs și a generat declanșatoare de stimulare în fazele predefinite ale activității cerebrale.
Shoaran menționează că provocarea majoră a fost realizarea tuturor acestor funcționalități în cadrul bugetului foarte limitat de energie al unui sistem implantabil. „Întregul nostru sistem este co-proiectat, ceea ce înseamnă că algoritmii și hardware-ul sunt dezvoltați împreună, având în vedere constrângerile implantului. Această abordare ne-a ajutat să realizăm procesarea și decodarea semnalelor neuronale la nivel de rețea pe un singur cip, menținând consumul de energie sub 200 microwatti – o fracțiune din ceea ce este de obicei necesar de multe sisteme de interfață neurală implantabile”, spune ea. O altă inovație este utilizarea de către LogSync a calculului logaritmic, care simplifică operațiile complexe necesare pentru analiza rețelelor cerebrale și extragerea/decodarea biomarkerilor în timp real.
Validarea inițială a LogSync s-a concentrat pe aplicații psihiatrice. Totuși, capacitatea de a extrage biomarkerii rețelei cerebrale pentru a declanșa stimularea temporizată cu precizie este aplicabilă pe scară largă în următoarea generație de neurotehnologie, inclusiv stimularea adaptivă DBS pentru tulburări de mișcare, stimularea non-invazivă în circuit închis și interfețe emergente cu ultrasunete focalizate.
În paralel, laboratorul dezvoltă noi metode de învățare automată care învață direct din înregistrările neuronale, mai degrabă decât din biomarkerii predefiniți. Munca recentă din 2026, care utilizează învățarea auto-supervizată pentru a captura activitatea neuronală din diverse regiuni, canale și timp, susține eforturile mai ample de a aduce interfețele neuronale inteligente mai aproape de aplicațiile clinice, inclusiv prin Infera Neuro, un start-up co-fondat de Shoaran.
