Homem paralisado move braço robótico apenas com o pensamento

Pesquisadores da Universidade da Califórnia em São Francisco possibilitaram que um homem paralisado controlasse um braço robótico por meio de um dispositivo que transmite sinais¹ de seu cérebro² para um computador. Ele conseguiu agarrar, mover e soltar objetos apenas imaginando-se realizando as ações.

O dispositivo, conhecido como interface cérebro²-computador (ICC), funcionou por um recorde de 7 meses sem precisar de ajustes. Até agora, esses dispositivos haviam funcionado apenas por um ou dois dias.

A ICC baseia-se em um modelo de IA que se ajusta às pequenas mudanças que ocorrem no cérebro² à medida que uma pessoa repete um movimento ou, neste caso, um movimento imaginado, e aprende a fazê-lo de forma mais refinada.

“Essa combinação de aprendizado entre humanos e IA é a próxima fase dessas interfaces cérebro²-computador”, disse o neurologista³ Karunesh Ganguly, MD, PhD, professor de neurologia e membro do Instituto Weill de Neurociências da UCSF. “É o que precisamos para alcançar funções sofisticadas e realistas.”

O estudo foi publicado na revista Cell. A chave foi a descoberta de como a atividade cerebral muda dia a dia, à medida que um participante do estudo imagina repetidamente fazer movimentos específicos. Uma vez que a IA foi programada para levar em conta essas mudanças, ela funcionou por meses a fio.

Ganguly estudou como os padrões de atividade cerebral em animais representam movimentos específicos e observou que essas representações mudavam diariamente, à medida que o animal aprendia. Ele suspeitava que o mesmo acontecia em humanos, e era por isso que suas ICCs perdiam tão rapidamente a capacidade de reconhecer esses padrões.

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Ganguly e o pesquisador de neurologia Nikhilesh Natraj, PhD, trabalharam com um participante do estudo que havia ficado paralisado por um AVC anos antes. Ele não conseguia falar nem se mover.

Ele tinha minúsculos sensores implantados na superfície do cérebro² que captavam a atividade cerebral quando imaginava se mover.

Para verificar se seus padrões cerebrais mudavam ao longo do tempo, Ganguly pediu ao participante que imaginasse mover diferentes partes do corpo, como mãos⁴, pés ou cabeça⁵.

Embora não pudesse se mover de fato, o cérebro² do participante ainda conseguia produzir os sinais¹ para um movimento quando ele se imaginava fazendo isso. A ICC registrava as representações cerebrais desses movimentos por meio dos sensores em seu cérebro².

A equipe de Ganguly descobriu que o formato das representações no cérebro² permanecia o mesmo, mas suas localizações mudavam ligeiramente de um dia para o outro.

Ganguly então pediu ao participante que se imaginasse fazendo movimentos simples com os dedos, mãos⁴ ou polegares ao longo de duas semanas, enquanto os sensores registravam sua atividade cerebral para treinar a IA. Em seguida, o participante tentou controlar um braço e uma mão⁶ robóticos. Mas os movimentos ainda não eram muito precisos.

Então, Ganguly fez o participante praticar em um braço robótico virtual que lhe dava feedback sobre a precisão de suas visualizações. Eventualmente, ele conseguiu que o braço virtual fizesse o que ele queria. Depois que o participante começou a praticar com o braço robótico real, levou apenas algumas sessões de prática para que ele transferisse suas habilidades para o mundo real. Ele conseguiu fazer o braço robótico pegar blocos, girá-los e movê-los para novos locais. Ele conseguiu até abrir um armário, pegar um copo e segurá-lo em frente a um bebedouro.

Meses depois, o participante ainda conseguia controlar o braço robótico após um “ajuste” de 15 minutos para se adaptar às variações em suas representações de movimento desde que começou a usar o dispositivo.

Ganguly está refinando os modelos de IA para tornar o braço robótico mais rápido e suave, e planeja testar a ICC em um ambiente doméstico. Para pessoas com paralisia⁷, a capacidade de se alimentar ou beber água seria transformadora. Ganguly acredita que isso está ao nosso alcance.

“Estou muito confiante de que aprendemos a construir o sistema agora e que podemos fazê-lo funcionar”, disse ele.

Veja a seguir o resumo do artigo publicado.

A amostragem da plasticidade representacional de movimentos simples imaginados ao longo dos dias permite o controle neuroprotético a longo prazo

Destaques

• Estudou-se a estabilidade e a plasticidade de um repertório de ações motoras imaginadas.
• A variância representacional neural pode ser regulada pela flexibilidade em novos contextos de ICC.
• As representações permanecem estáveis longe do controle da ICC em circuito fechado.
• Possibilitou-se o controle da ICC a longo prazo ao considerar a plasticidade e o desvio ao longo de vários dias.

Resumo

O sistema nervoso⁸ precisa equilibrar a estabilidade das representações neurais com a plasticidade. Não está claro qual é a estabilidade representacional de ações simples bem ensaiadas, particularmente em humanos, e sua adaptabilidade a novos contextos.

Utilizando uma interface cérebro²-computador (ICC) de eletrocorticografia em participantes tetraplégicos, descobriu-se que a variedade de baixa dimensão e as distâncias representacionais relativas para um repertório de movimentos simples imaginados eram notavelmente estáveis. A localização absoluta da variedade, no entanto, demonstrou um desvio diário limitado.

Surpreendentemente, as estatísticas neurais, especialmente a variância, puderam ser reguladas de forma flexível para aumentar as distâncias representacionais durante o controle da ICC sem alterações somatotópicas. A discernibilidade se fortaleceu com a prática e foi específica da ICC, demonstrando especificidade contextual.

A amostragem da plasticidade representacional e do desvio ao longo dos dias revelou posteriormente uma estrutura meta-representacional com limites de decisão generalizáveis para o repertório; isso permitiu o controle neuroprotético de longo prazo de um braço e mão⁶ robóticos para alcançar e agarrar.

Esse estudo oferece insights sobre estatísticas representacionais de mesoescala que também permitem o controle neuroprotético complexo de longo prazo.

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Fontes:
Cell, Vol. 188, N° 5, em 06 de março de 2025.
Science Daily, notícia publicada em 06 de março de 2025.