Ученые из Мичиганского университета разработали новый тип протезов для пациентов с ампутированными конечностями. Они использовали слабые импульсы от нервов руки, и с помощью их усиления смогли обеспечить возможность управления пальцами протеза руки на интуитивном уровне.
Для того, чтобы обеспечить движения на уровне пальцев, ученые разработали методику разделения крупных нервов на мелкие нервные волокна, и сигналы от этих волокон затем усиливались, и это позволило обеспечить более точный контроль движений. Для претворения этих задач были задействованы крошечные мышечные трансплантаты и алгоритмы машинного обучения, заимствованные из области интерфейса мозг-машина.
Самое большое препятствие для создания протезов с ментальным контролем - это необходимость в стабильном и сильном нервном импульсе для связи с бионической конечностью. Некоторые разработчики протезов искали возможности создания непосредственного взаимодействия между мозгом и протезом. Это подчас очень актуально для реабилитации парализованных людей. Но этот подход агрессивен и рискован.
Для людей с ампутированными конечностями периферические нервы являются объектом возможного использования для создания протезов с ментальным контролем. Но задача осложнялась тем, что импульсы, проходящие по периферическим нервам, очень слабые. Существовал также другой поход, заключающийся в установке зондов в нервы. Но эти «гвозди в нервах», стимулируют формирование рубцовой в нервной ткани, и со временем передача импульсов слабеет.
Команда ученых из U-M смогла предложить новую методику. Они вставили крошечные мышечные трансплантаты вокруг нервных окончаний в руках пациентов. Эти устройства «интерфейсы регенеративных периферических нервов» (RPNI), предоставляют поврежденным нервам каркас для фиксации. Эти устройства предотвращают патологический рост нервной ткани, называемых невромами – которые часто приводят к развитию фантомных болей. Кроме того, созданные трансплантаты позволяют усилить нервные импульсы. Двум пациентам в мышечные трансплантаты были имплантированы электроды, и эти электроды могли записывать нервные импульсы и передавать их в бионический протез в режиме реального времени.
И такой интерфейс работает уже несколько лет, в то время как аналогичные устройства деградировали в течение месяцев из-за рубцовой ткани.
Результаты проведенного исследования позволяют открыть новые потенциальные возможности преобразования нейронных сигналов в произвольные движения с помощью алгоритмов машинного обучения в реальном времени.
Разработанная технология позволяет генерировать импульсы для выполнения более мелких движений, чем те протезы, которые существуют в настоящее время.
Клинические испытания методики продолжаются.
