1.1. История
Благодаря пионерским исследованиям немецкого невролога Hans Berger, сумевшего в 1924 г. впервые в мире записать электрическую активность коры головного мозга, появилась возможность «увидеть» работу мозга. Результаты своей работы он опубликовал в 1929 г. [1—4]. В последующие годы метод электроэнцефалографии (ЭЭГ) продолжал активно развиваться и прочно вошел в арсенал клиницистов. Позднее в работах других авторов [5, 6] было показано, что с помощью анализа ЭЭГ возможно получить информацию о наличии специфических паттернов активности различных участков коры головного мозга и в дальнейшем реализовать их в работе внешней механической системы (роботизированной руки).
Исследования по созданию интерфейса для связи между мозгом человека и компьютерной системой начались в 1970 г. Основным исследовательским центром являлся Университет Калифорнии Лос-Анджелеса, в котором эти исследования проводились в рамках гранта Национального фонда науки США и заказа Агентства передовых оборонных исследований. Собственно термин «интерфейс мозг—компьютер» впервые был упомянут в статьях, опубликованных по результатам этой работы [7].
Самыми первыми устройствами, реализовавшими в какой-то мере понятие интерфейса мозг—компьютер стали кохлеарные имплантаты. В начале 70-х годов XX века в экспериментах на животных было показано, что имплантация воспринимающих электродов в структуры улитки внутреннего уха не вызывает каких-либо отрицательных изменений [8, 9]. Пионерская работа W. House [10], посвященная кохлеарной имплантации у человека, была опубликована через год. Кохлеарная имплантация стала стремительно развиваться, одноканальные электроды с достаточно ограниченными возможностями (по кодировке сигнала, распознаванию речи), уступили место многоканальным электродам, которые доказали свою эффективность в работах многих авторов [11—15].
Разработке искусственной сетчатки посвящены пионерские работы M. Mahowald [16], которая в начале 90-х годов впервые высказала идею о создании «кремниевой сетчатки». В последующих работах других авторов [17] была доказана возможность создания гибридного биоэлектронного сенсора на основе бактериального родопсина, который мог воспринимать черно-белые движущиеся изображения и передавать данные о геометрической форме видимых предметов. В конце 90-х годов некоторые авторы [18, 19] предлагали двухкомпонентную схему искусственной сетчатки, состоящую из расположенного вне глаза энкодера и имплантируемого стимулятора, контактирующего с ганглиозным слоем сетчатки. Применение бактериального родопсина в качестве светочувствительного элемента искусственной сетчатки продолжалось и в 2000-х годах, когда технологические возможности позволили использовать его для построения систем, обеспечивающих восприятие цветных изображений [20—22].
В работе A. Chow и соавт. [23] сообщается об имплантации искусственной сетчатки пациентам с пигментозным ретинитом. В качестве сенсора был использован кремниевый чип диаметром 2 мм, состоявший из 5000 фотодиодов, соединенных с микроэлектродами, доходившими до ганглионарного слоя сетчатки. Длительность наблюдения варьировала от 6 до 18 мес; в течение этого периода не наблюдалось никаких побочных эффектов или осложнений, связанных с наличием имплантата. У всех пациентов было отмечено улучшение зрительных функций оперированного глаза.
Подводя итог сказанному выше, можно сделать вывод, что нейропротезы явились историческими предшественниками и первым реальным воплощением интерфейса мозг—компьютер. Однако они преимущественно связаны с заменой функций анализаторов (зрительного, слухового). Собственно интерфейс мозг—компьютер характеризуется прямым соединением между головным или спинным мозгом, компьютерной системой и эффекторной частью и в эволюционном плане является следующей ступенью развития нейропротеза на методологическом и технологическом уровнях.
1.2. Исследования на лабораторных животных
В подавляющем большинстве этих исследований речь идет о замещении двигательных функций на основе анализа нейрональной активности двигательных зон в мозге крыс или обезьян. Исследования оперантного обусловливания на приматах впервые показали, что обезьяны способны научиться контролировать движения механической руки при помощи нейрональной активности [24]. В последующем было показано, что при наличии соответствующего подкрепления обезьяны способны достаточно быстро обучиться произвольному контролю над интенсивностью генерируемых импульсов как в группах нейронов первичной моторной коры, так и в отдельных нейронах этой области мозга [25—30]. В силу более развитых когнитивных функций человекообразные обезьяны после соответствующего обучения способны в игровой форме выполнять достаточно сложные задачи, просто думая о них, например, перемещать курсор мыши по экрану или осуществлять движение роботизированной рукой, основываясь только на визуальной обратной связи [31].
B. Amirikian и A. Georgopoulos [32] в своей работе указывают на существование математической закономерности между электрической активностью единичных мотонейронов коры и направлением движения конечности. Также было показано, что контроль над движением осуществляется путем функционального взаимодействия между нейронами разных зон мозга, однако в силу технических ограничений возможно было записать активность только нейронов одной зоны.
Технологический скачок в середине 1990-х годов привел к быстрому росту публикаций по теме интерфейс мозг—компьютер. Несколько групп исследователей [5, 30, 33—35] получили возможность записи и дешифровки достаточно сложной активности нейрональных ансамблей, а также использования полученных данных для контроля внешних устройств.
1.3. Интерфейс мозг—компьютер (зрительный анализатор)
В 1999 г. в Университете Калифорнии в Беркли [36] впервые удалось реконструировать изображения, которые видит кошка. Для этого был установлен массив электродов в латеральное коленчатое тело (были выбраны 177 нейронов, кодировавших сигналы от сетчатки глаза). Затем животному предъявлялось несколько коротких видеофильмов с одновременной регистрацией нейрональной активности. После этого с использованием математической обработки были выделены сигналы, характеризующие видимые животным фильмы. На основе этого была проведена реконструкция изображений и движущихся объектов, присутствовавших на видео.
1.4. Интерфейс мозг—компьютер (моторная функция)
В лаборатории M. Nicolelis [37] Университета Дьюка в Дюрхаме (Северная Каролина) изучается проблема контроля движений с использованием больших массивов электродов, расположенных на поверхности мозга. По мнению авторов, это позволяет снимать активность целых ансамблей нейронов, а не отдельных клеток, и повышает точность регистрации сигналов.
В более ранних работах [38] было показано, что для управления движений роботизированной рукой необходимо получение сигналов не менее чем от 50—100 нейронов.
Сложность кинематики движений конечностей у приматов обеспечивается одновременной, динамически изменяемой активностью нейрональных ансамблей в различных зонах мозга (премоторная область, первичная моторная кора, задняя теменная область). Анализ этих сигналов с использованием нелинейных и линейных алгоритмов позволил в формате реального времени определить направление движения конечности как в двухмерном, так и в трехмерном пространстве. Полученные данные позволили создать вариант интерфейса мозг—компьютер, в котором эффекторной частью являлась роботизированная рука; благодаря очень высокой скорости обработки и передачи информации управление этой рукой осуществлялось как локально, так и удаленно (при передаче сигнала через Интернет). В эксперименте животное управляло роботизированной рукой, которая повторяла весь комплекс движений, необходимых для управления джойстиком или захвата пищи [39]. К недостаткам данного интерфейса авторы относили отсутствие обратной связи [40].
В статье J. O’Doherty и соавт. [41] показано, что благодаря использованию интракортикальной микроэлектродной стимуляции в первичной соматосенсорной области коры возможно обеспечить качественную тактильную обратную связь, достаточную для манипуляции и распознавания текстуры объектов как в виртуальном, так и реальном пространстве.
В работах других авторов [42] было показано, что достаточный объем информации может быть получен и от небольших ансамблей нейронов (15—30). В частности, M. Serruya и соавт. [43] в своей работе показали, что хорошо обученные макаки-резус могут использовать интерфейс мозг—компьютер, основанный на получении информации с ансамбля из 7—30 нейронов для отслеживания предметов и перемещения курсора на экране компьютера. В работе M. Velliste и соавт. [44] также продемонстрировано, что обезьяны могут самостоятельно принимать пищу, контролируя движения роботизированной руки, удерживающей кусочки фруктов.
В то же время, по мнению D. Taylor и соавт. [45], имеются определенные ограничения, связанные со скоростью передачи информации для движения курсора на экране (максимальные значения в начале движения и быстрое снижение скорости в середине), а также определенной инерцией роботизированной системы (при движении руки).
Помимо возможности предсказания кинетических и кинематических параметров движения конечностей, на основе анализа поступающей от массива электродов информации возможно также предсказать электрическую или электромиографическую характеристику движений мышц животного [46]. Это позволяет использовать интерфейс мозг—компьютер для восстановления движений в парализованных конечностях путем электрической стимуляции мышц.
Анализ импульсов от больших ансамблей нейронов может дать важную информацию о положении конечности, например руки [39]. Благодаря этому возможно создание интерфейса, в котором попытки движений в конечности будут передаваться и реализовываться механической эффекторной частью. В работе J. Carmena и соавт. [47] подобная система позволила обезьянам захватывать предметы роботизированной рукой. По мнению M. Lebedev и соавт. [40], вполне возможно образование нового коркового представительства для роботизированной конечности наряду с существующими центрами для собственных конечностей животного.
1.5. Использование интерфейса мозг—компьютер в медицине
После долгого периода доклинического применения интерфейса мозг—компьютер в исследовательских целях в начале 2000-х годов появились первые работы, сообщающие о результатах использования системы у пациентов с различными заболеваниями нервной системы. Традиционно можно разделить все существующие типы интерфейса на:
а) инвазивные;
б) полуинвазивные;
в) неинвазивные.
1.5.1. Инвазивный интерфейс мозг—компьютер (зрительная функция)
В 1968 г. G. Brindley, W. Lewin [48] впервые имплантировали электроды в кору затылочной доли мозга у слепого пациента. Принимающая часть устройства была оснащена радиоантенной, принимавшей сигналы определенной частоты. В ответ на стимуляцию пациент мог видеть единичные вспышки света — «фосфены». По заключению авторов, дальнейшее развитие прототипа могло привести к созданию системы искусственного зрения. Подобные же результаты при стимуляции коры затылочной доли у нейрохирургических пациентов были получены W. Dobelle и соавт. [49, 50] в 1974 г., причем один из пациентов смог даже различать отдельные буквы. Технологические сложности, связанные с начальным этапом развития микроэлектроники, невозможность декодирования и обработки больших объемов информации в реальном времени стали причиной того, что первое реально функционирующее устройство было имплантировано пациенту в 2000 г. [51]. Пациент не был слепым от рождения и потерял зрение во взрослом возрасте. С инженерной точки зрения, оно представляло собой массив из 68 электродов, установленный в коре головного мозга в области представительства зрительного анализатора. Воспринимающий компонент системы представлял собой камеру, расположенную на оправе очков пациента и транслировавшую сигнал через стационарный высокопроизводительный компьютер на массив электродов. Благодаря этому пациент мог различать оттенки серого в очень небольшом поле зрения, однако частота обновления информации была небольшой. В дальнейшем как само устройство, так и управляющий компьютер стали более компактными, что позволило пациенту выполнять простые зрительные тесты без посторонней помощи.
По данным K. Moxon и соавт. [52], в 2002 г. была разработана новая версия интерфейса, которая была имплантирована 16 пациентам. Благодаря новым алгоритмам обработки и кодирования информации улучшилось качество получаемой на основе фосфенов зрительной информации. Это позволило одному из пациентов даже управлять медленно движущимся автомобилем во время тестовой поездки. В дальнейшем практически у всех пациентов зрение начало снижаться вновь, вероятнее всего, это было обусловлено феноменом «выгорания» нейронов в области имплантации массива электродов, а также формированием глиального рубца.
1.5.2. Инвазивный интерфейс мозг—компьютер (двигательная функция)
Системы для замещения двигательных функций используют в качестве эффектора роботизированную руку, позволяющую пациентам выполнять какие-либо движения.
Первая система подобного рода была разработана командой исследователей Университа Эмори под руководством P. Kennedy и R. Bakay [53].
В 1998 г. пациентке с боковым амиотрофическим склерозом был имплантирован конический электрод в моторную область коры. После соответствующего обучения пациентка смогла взаимодействовать с компьютером (набирать текст и озвучивать его, включать и выключать свет). Еще одним пациентом стал молодой человек, перенесший инсульт в области ствола мозга, что привело к формированию синдрома «запертого человека». С момента инсульта до имплантации массива электродов прошло 12 мес. Устройство успешно функционировало в течение 4 лет. В частности, благодаря использованию системы пациент смог общаться с помощью компьютера, писать и проверять электронную почту, играть в простые игры. К сожалению, в дальнейшем пациент скончался от разрыва аневризмы [53].
В 2005 г. была впервые применена система BrainGate, разработанная при участии Университета Брауна, Главного госпиталя Массачуссетса, Стэнфордского университета и Гарвардского университета. Она представляла собой интерфейс нового поколения со значительно доработанными возможностями по декодированию, анализу и трансформации получаемых от массива электродов импульсов. Электроды были установлены в области коркового представительства руки, и получаемая информация после обработки позволяла пациенту с тетраплегией манипулировать роботизированной рукой, управлять курсором компьютера, выключать и включать свет и телевизор [54, 55].
1.5.2. Полуинвазивный интерфейс мозг—компьютер
Подобного рода системы устанавливаются внутри полости черепа, но вне головного мозга. По сравнению с полностью неинвазивными системами они обеспечивают лучшее качество приема сигнала от нейронов, а также не подвержены проблемам, связанным с формированием глиальных рубцов и гибелью нейронов от избыточной стимуляции.
Основой для подобной системы стала методика электрокортикографии с помощью массивов плоских эпидуральных электродов, размещаемых над поверхностью полушарий головного мозга. По данным D. Moran, E. Leuthardt [6, 56], которые получили результаты записи электрокортиграммы у пациента с имплантированными по поводу фармакорезистентной эпилепсии электродами, подобная система обеспечивала достаточное качество сигнала для того, чтобы пациент мог играть в компьютерную игру, используя имплантат. Также авторы отмечают быстроту освоения системы пациентом, хороший баланс между качеством сигнала и относительно малой инвалидностью процесса установки электродов. На сегодняшний день распространение подобного рода систем ограничено, имеющиеся системы носят исследовательский характер, так как отсутствует формальное разрешение на их применение, а данные могут быть получены лишь у пациентов с эпилепсией, которым имплантированы массивы электродов. Электрокортикография является в принципе достаточно многообещающей методикой для дальнейшей разработки интерфейса мозг—компьютер за счет высокого пространственного разрешения, лучшего соотношения сигнал—шум, широкого частотного диапазона и более короткого срока обучения пациента.
1.5.3. Неинвазивный интерфейс мозг—компьютер
Первый интерфейс мозг—компьютер, базирующийся на основе анализа компонента P300, был создан в начале 1988 г. Farwell и Donchin [58]. Пациенты с данным устройством могли общаться с компьютером, набирая буквы, слова и выполняя простые команды, функция речи была реализована через синтезатор голоса.
Наряду с разработкой инвазивных принципов сбора информации продолжаются и работы в области неинвазивного получения информации с использованием методов электроэнцефалографии (ЭЭГ), магнитоэлектроэнцефалографии, функциональной МРТ (фМРТ) [59—63].
Электроэнцефалография до сих пор остается наиболее изученным и перспективным компонентом неинвазивного интерфейса, благодаря хорошему пространственному разрешению, простоте использования, портативности и экономической эффективности. Существенным ограничением к ее широкому применению остаются сложность и длительность обучения пациента, относительно низкая помехозащищенность [64]. Например, в работе N. Birbaumer [65] с участием группы пациентов с тяжелыми двигательными нарушениями только после многомесячных тренировок удалось добиться произвольного контроля над медленными корковыми потенциалами и перемещения таким образом компьютерного курсора. Однако скорость выполнения предъявляемых задач была крайне медленной (набор 100 знаков занимал больше 1 ч).
В позднейших работах изучались возможности создания технологии, позволявшей пациентам произвольно выбирать другие диапазоны ритмов, с помощью которых взаимодействие с интерфейсом осуществлялось более простым способом [66, 67].
По мнению таких авторов, как J. Bayliss [68], A. Kaplan и I. Ganin [69, 70], очень перспективным является использование в качестве управляющего сигнала для интерфейса мозг—компьютер компонента P300. Этот компонент отличается большой стабильностью и, что наиболее важно, не требует предварительного обучения пациента, так как возникает в ответ на действие уже известных и значимых для человека стимулов [71].
В последующие годы получили распространение подобные системы, сочетающиеся с системами виртуальной реальности (на основе анализа P300 пользователь мог взаимодействовать с элементами виртуального окружения) [72].
Также в ряде работ [69] было показано, что управляющий сигнал может быть получен и без осознания факта регистрации этого сигнала как у пациентов, находящихся в сознании, так и у пациентов в длительном бессознательном состоянии, которые тем не менее были способны модулировать нейрональную активность в определенных областях мозга в ответ на предъявляемые стимулы [73].
В некоторых работах [74, 75] было показано, что сочетание новых модальностей нейровизуализации (фМРТ) с ЭЭГ позволит практически достичь точности восприятия сигналов, сопоставимой с инвазивным вариантом интерфейса мозг—компьютер, и выполнить очень сложные задания (управление полетом модели вертолета в лабиринте на основе представления о движении).
В работах B. Sorger и соавт. [76] и D. Lulе и соавт. [77] было показано, что на основе комбинации данных фМРТ и ЭЭГ возможно осуществление двустороннего контакта с пациентами без видимых признаков сознания.
Дальнейший прогресс в технологическом аспекте неинвазивного интерфейса мозг—компьютер связан с разработкой и применением «сухих» электродов, не требовавших использования геля, специальной подготовки кожи, а также обладавших значительно меньшими размерами сенсоров, высоким соотношением сигнал/шум и полной совместимостью с имеющимися системами для записи ЭЭГ.
Еще одним перспективным направлением развития неинвазивного варианта интерфейса мозг—компьютер является использование оптических технологий для получения информации о функциональном состоянии мозга [78]. Речь идет о технологии спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК), позволяющей оценить уровень метаболической активности в выбранном участке коры мозга по уровням окси- и дезоксигемоглобина во время выполнения функциональной нагрузки [79]. В работе T. Nagaoka и соавт. [80] сообщается о хороших результатах применения интерфейса на основе данной технологии в реабилитации пациентов с двигательными нарушениями (представление о движении приводило к стимуляции мышц паретичной конечности). S. Power и соавт. [81] в своей статье указывают, что технология БИК позволяет использовать для работы интерфейса мозг—компьютер не только представление о движении, но также результаты выполнения когнитивных задач (представление о музыке, решение арифметических задач). Также использование БИК является хорошим дополнением к ЭЭГ, позволяя улучшить результаты анализа биопотенциалов, повысить прогностическую точность используемых моделей обработки информации и общую производительность интерфейса [82, 83].
1.6. Контроль за внешними устройствами
Интерфейс мозг—компьютер, основанный на данных ЭЭГ, может быть успешно применен в сочетании с системами дополненной или виртуальной реальности — пациент, например, может с помощью мысленной модуляции управляющих сигналов перемещаться в пространстве виртуального города, как это показано в работе R. Leeb и G. Pfurtscheller [84].
Неинвазивные варианты интерфейса мозг—компьютер на основе ЭЭГ и магнитоэнцефалографии также используются для осуществления контроля за протезами верхних и нижних конечностей у частично или полностью парализованных пациентов [85]. В некоторых работах было показано, что подобного рода системы могут быть использованы для контроля движений роботизированной руки.
Благодаря использованию нейронных сетей удалось добиться существенного прогресса в анализе входных данных и соответственно скорости обучения пациентов взаимодействию с различными вариантами интерфейса мозг—компьютер [86].
Для контроля за внешним устройством (роботизированной рукой) с успехом можно использовать данные, полученные при помощи магнитоэнцефалографии и фМРТ [63].
Заключение
В нашем обзоре мы постарались достаточно сжато осветить современное состояние проблемы интерфейс мозг—компьютер. Несомненно, что это направление является одним из наиболее востребованных в современной нейрохирургии, неврологии, нейрореабилитации, фундаментальной и прикладной нейрофизиологии. Дальнейшее развитие его невозможно без применения самых современных методов получения информации, ее передачи и обработки, прогресса в создании новых типов инвазивных и неинвазивных электродов, наноэлектронных имплантируемых устройств. Благодаря разработке интерфейса мозг—компьютер стали более понятны механизмы функциональной пластичности мозга, расширилось представление об ансамблях нейронов, реализации принципа многозадачности в работе нейронов, было доказано существование функциональной недостаточности единичного нейрона.
Успешная реализация разрабатываемых технологий в медицинскую практику требует мультидисциплинарного подхода с активным участием представителей клинических нейронаук. Необходима интенсификация клинических исследований в области индивидуальной вариабельности функциональной анатомии мозга в норме и при патологии, изучение механизмов нейропластичности и потенциальных возможностей спонтанного восстановления нарушенных функций центральной и периферической нервной системы различного генеза (нейротравма, сосудистые, онкологические и дегенеративные заболевания). При выборе оптимальных клинических моделей следует принимать во внимание ограничения и преимущества инвазивных и неинвазивных технологий, их клиническую эффективность, возможные осложнения и побочные эффекты, необходимость решения этических моментов.
Работа выполнена в рамках гранта РФФИ 13−04−12061 «Анализ структурно-функциональных механизмов пластичности, лежащих в основе восстановления сенсомоторных и когнитивных функций у пациентов с травматическим повреждением головного мозга».
Комментарий
C тех пор как в 70-х годах прошлого века впервые были предложены решения для протезирования слухового анализатора в виде кохлеарной имплантации, создано огромное количество научных направлений, разрабатывающих варианты биоинженерных конструкций для замещения нарушенных функций человека. Разработки преимущественно касаются как качества восприятия, так и адекватного и нетравматичного внедрения коннектора в мозг. Усовершенствование системы восприятия информации (слуховой, зрительной) сопровождалось изучением нейроактивности различных мозговых структур с целью максимального облегчения нейропередачи. Собственно, интерфейс мозг—компьютер предполагает замену утраченных эфферентных проводников, что позволило бы протезировать систему произвольных движений человека с нарушенными двигательными функциями. Подобное изобретение произвело бы революцию во всех разделах неврологических и многих других заболеваний.
В статье анализируется динамика изучения и прогресс в создании нейропротезов и эфферентной нейропередачи. Обнадеживающие результаты применения данных технологий на животных позволили в начале текущего века инициировать клинический этап исследований. Авторы работы анализируют имеющиеся медицинские показания к нейропротезированию и корковой имплантации воспринимающих электродов. Подробно описываются варианты инвазивных и неинвазивных процедур. Безусловная актуальность и захватывающие перспективы применения неинвазивных форм считывания и передачи нейроиндуцированной информации предполагают применение данных систем не только в медицинских направлениях. Воображение рисует невиданные возможности человека в виде способности бесконтактного управления нейроиндукцией механически созданными движущимися системами (конечностями), возможности «видеть» объект позади индивида («глаза на затылке») и пр.
Наряду с сомнительными коммерческими проектами (например, NeuroG), касающимися преимущественно электронейрографического распознавания мыслительных образов, изучение особенностей нейропередачи и функциональных особенностей мозговых систем даже на этапе исследования позволяет во многом использовать получаемую информацию в клинической практике. Данные, получаемые, например, путем микроэлектродной регистрации, предоставляют достоверную информацию о функционировании как корковых, так и представительств подкорковых структур с возможностью воздействия на них посредством стимулирующих дистантных и непосредственных импульсов. Данный метод широко используется при разработке новых операций по нейромодуляции, что является одним из новых революционных направлений в нейрохирургии.
В целом, работа авторов, выполняемая в рамках фундаментальных исследований в разделе нейронаук, является познавательной и провокационной с точки зрения обсуждения традиционных взглядов на нейронауки и в целом — социальную адаптацию человека. Появление подобных исследований, консолидирующих обширный литературный материал, позволит индуцировать новые идеи и инициировать новые революционные исследования мозга человека.
О.Г. Гуща (Москва)
Комментарий
Исследования по разработке систем нейроэлектронного сопряжения имеют более чем полувековую историю, но лишь в последние 10—15 лет сумма научных и технологических достижений в этой области позволила начать адаптацию этих систем для внедрения в практику здравоохранения (N. Birbaumer и соавт., 2014). Как известно, технология интерфейсов мозг—компьютер (ИМК) позволяет человеку научиться управлению внешними исполнительными устройствами без посредства нервов и мышц только на основе регистрации и расшифровки сигналов деятельности мозга (J. Wolpaw и соавт., 2002). Это делает нейроинтерфейсные технологии перспективными для применения у пациентов с тяжелыми расстройствами моторных систем. В представленном в настоящем выпуске журнала первом отечественном обзоре клинических аспектов разработки и внедрения ИМК освещаются основные вехи развития ИМК-технологий и ключевые достижения последнего времени в области как протезирования сенсорных органов, так и компенсации нарушенных двигательных функций и речи у пациентов после инсульта или черепно-мозговых травм. Становится очевидным, что современные разработки нейроинтерфейсов демонстрируют устойчивую работу не только с участием здоровых добровольцев в научных лабораториях, но и в клиниках неврологического и нейрохирургического профиля. Причем наряду с первоначально разработанными инвазивными подходами, требующими вживления кластеров электродов в ткань мозга, в последние годы демонстрируется надежная работа и неинвазивных интерфейсов, например, на основе рутинной электроэнцефалографии.
В обзоре отмечается, что в качестве биометрического канала связи между активностью мозга и внешними исполнительными устройствами, такими как манипуляторы, протезы, пульты управления и др., могут выступать не только сигналы электромагнитной активности мозга (электро-, магнитоэнцефалография), но и показатели его метаболизма в измерениях инфракрасной спектроскопии или функциональной магнитно-резонансной томографии. Можно еще добавить, что к настоящему времени в экспериментах на животных успешно реализованы первые попытки замещения нейроэлектронными чипами самих мозговых структур, например, участков гиппокампа (N. Berger и соавт., 2011).
Приведенные в обзоре сведения и рекомендации авторов, по-видимому, намечают сразу несколько направлений дальнейших исследований и разработок в этой области. В первую очередь — это разработка систем неинвазивной и инвазивной многоканальной регистрации и компьютерного анализа электрической, оптической и метаболической активности мозга для последующего преобразования этих сигналов в команды нейро-электронных интерфейсных систем. Это, очевидно, требует разработки математических основ моделирования активности мозга для поиска в ЭЭГ коррелятов элементарных когнитивных и двигательных актов, которые могут служить командными паттернами для прямой коммуникации с внешней средой. Еще одним немаловажным направлением клинически ориентированных нейротехнологий является разработка ИМК, включающих контуры обратных связей на основе неинвазивной электрической или магнитной стимуляции мозга. Продвижение на этом пути позволит вплотную подойти к решению проблемы очувствления управляемых напрямую от мозга протезов и экзоскелетных конструкций. Наконец, решающим для внедрения в клинику нейроинтерфейсных систем является изучение механизмов пластических перестроек мозга, отвечающих за выработку новых навыков в условиях поражения естественных моторных систем, но при использовании командных сигналов электрической, оптической или метаболической активности мозга в нейроинтерфейсах для компенсации или замещения дефицитарных функций.
Цитируемая литература
Birbaumer N. et al. Brain Control and Communication in Paralysis. Brain Topogr 2014; 1: 4—11.
Wolpaw J.R. et al. Brain—computer interfaces for communication and control. Clin Neurophysiol 2002; 113: 767—791.
Berger T.W. et al. A cortical neural prosthesis for restoring and enhancing memory. J Neurol Eng 2011;8: 4: 1—11.
А.Я. Каплан (Москва)