На что способны имплантированные в мозг микрочипы и нанопыль, которая их заменит
Недавно группа нейрофизиологов из лаборатории профессора Медицинской школы Университета Дьюка Мигеля Николесиса (Miguel Nicolelis) продемонстрировала управление колесной платформой с помощью сигналов, полученных от электродов, имплантированных в моторную кору мозга обезьяны. Такие работы открывают перспективы создания протезов и инвалидных кресел для парализованных больных, которые смогут управлять их движением просто «силой мысли». С другой стороны, хирургическая имплантация электродов в мозг остается пугающей и опасной процедурой, способной ограничить применение этих технологий. О том, как проходили эксперименты с обезьянами и какое будущее ждет инвазивные методы регистрации активности нейронов, мы поговорили с одним из авторов работы, исследователем из Университета Дьюка Михаилом Лебедевым.
«N+1»: За последние годы ваша группа провела совершенно потрясающие работы с использованием микроэлектродов: расширение видимого спектра крыс подключением ИК-датчиков; управление сразу парой роборук за счет сигналов, полученных из моторной коры обезьяны; соединение мозгов двух обезьян в единое управляющее устройство... На таком ярком фоне новая работа с «мысленным» контролем над колесной платформой чем-то выделяется?
М.Л.: Выделяется, причем достаточно заметно. Дело в том, что прежде считывание сигналов с моторной коры рассматривалось только с точки зрения управления конечностью — рукой, ногой... При этом нейронные механизмы, связанные с перемещением всего тела, остаются нераскрытыми даже на фундаментальном уровне. Поэтому до самого начала экспериментов оставалось неясным, сможем ли мы в принципе, считывая сигналы управления руками и ногами, интерпретировать их с точки зрения движения всего тела. У обезьяны не было никакого рычага и других способов направлять колесную платформу — она просто представляла соответствующие движения рук и ног в пространстве.
Можно вспомнить, как обычно рисуют мозг с моторным гомункулусом: одной области соответствуют нейроны, управляющие движением руки, другой — ноги или шеи... Обратите внимание: на этой схеме нигде нет группы нейронов, которая бы соответствовала телу в целом, его перемещению в пространстве. Так как области мозга, представляющие все тело, пока не описаны, мы попробовали получить нужный сигнал из активностей нейронов, которые управляют конечностями, и на том же гомункулусе ярко выделяются.
Более того, сейчас мы готовим статью, связанную с продолжением этой истории. В новом варианте эксперимента мы скомбинировали его с подходом, который использовали раньше, в работе с «объединением» двух мозгов: одна обезьяна ездила в своей тележке, а другая сидела в углу, наблюдая за ней. Движения тележки отражались в мозге и водителя, и наблюдателя. В этом большой новости нет: известно, что движения существ, за которыми человек наблюдает, зеркалируется в активности и его собственных нейронов. Однако нам удалось объединить сигналы и «водителя», и «наблюдателя», а затем передать управление колесами итоговому, суммирующему сигналу.
«N+1»:Тут возникает вопрос о том, как именно выделяется нужный сигнал. Для интерпретации данных о возбуждении сотен нейронов понадобилась нейронная сеть?
М.Л.: В этой части мы решили поступить максимально просто и использовали сравнительно несложный метод выделения сигнала, фильтр Винера. Упрощенно говоря, наша модель получала данные по частоте разрядов нейронов, умножала активность каждого на определенный весовой коэффициент, суммировала и на выходе давала нужный параметр — в нашем случае, это либо скорость движения вперед-назад, либо угловая скорость, соответствующая вращению тележки вокруг вертикальной оси. Такой фильтр, конечно, нуждается в предварительном обучении, чтобы выбрать правильные коэффициенты.
На этапе обучения фильтра обезьяна не управляла тележкой, а просто каталась на ней, движения колес случайным образом задавал компьютер. С помощью наших электродов мы регистрировали активность, которая возникала в моторной коре обезьяны в ответ на разные виды движений. Фильтр Винера оценивал эту активность и в зависимости от ее величины в каждом случае присваивал два коэффициента: «вклад» нейрона в движение вперед-назад и в поворот вокруг своей оси. То есть, если нейрон активно возбуждался при таком движении, он получал большой коэффициент, если нет, то маленький.
Из опыта мы знаем, что это не очень сложная задача, и для обучения фильтра при том количестве входных данных, что мы имеем, — а это порядка 300 нейронов с двух полушарий — достаточно сеанса максимум в 10 минут. Затем мы уже можем передать управление обезьяне.
При попытке двинуться в определенную сторону ее нейроны разряжаются, эти данные снимаются и поступают в обученный фильтр, где перемножаются на нужные коэффициенты, суммируются — и мы получаем на выходе две скоростные компоненты. При этом, по мере того как обезьяна осваивает такое управление, ее мозг пластично адаптируется, выдавая все более четкий сигнал, и обезьяна быстрее добирается до награды.
«N+1»:Получив такой обученный фильтр, мы можем применить его на другом животном?
М.Л.: Нет, такого не получится. Имплантируя микроэлектроды, мы, конечно, попадаем в нужную область очень точно, но не с точностью до нейрона. Да и локализация нейронов у каждого животного индивидуальна. Поэтому даже одни и те же электроды у разных обезьян могут записывать разные показатели, фактически, случайным образом.
Можно добавить, что животные, которых мы использовали в экспериментах, ходят с «хронически» имплантированными электродами не первый год. Они уже участвовали во многих опытах, в основном, по управлению роботизированной рукой.
«N+1»: Звучит довольно брутально. Вообще, на фоне быстрого развития неинвазивных методов получения данных об активности мозга — таких как ЭЭГ или томография — не теряют ли микроэлектроды актуальности? Ведь они требуют хирургической имплантации, вскрытия черепной коробки и так далее...
М.Л.: Никоим образом. Та же ЭЭГ, по сути, какой была сто лет назад, такой и остается сегодня — прогресс в этой области заключается, в основном, в улучшении алгоритмов и средств интерпретации данных. Но в целом он по-прежнему не позволяет получать точные, высококачественные сигналы, и вряд ли это измениться в будущем. ЭЭГ данные — это всегда данные о синхронном срабатывании достаточно большого количества нейронов.
Возникает даже своего рода парадокс. Ведь когда нейроны делают что-то осмысленное — например, управляют рукой, — они разряжаются небольшими группами. А синхронная активность проявляется как раз в периоды, когда они никакой осмысленной, нужной нам для интерпретации деятельностью не занимаются. Самые масштабные синхронные срабатывания наблюдаются во сне, и ЭЭГ во сне демонстрируют самую большую амплитуду. Поэтому системы ЭЭГ работают «от обратного»: сильный сигнал означает, что субъект находится в покое, слабый — что он чем-то занят. При этом детали этого занятия совершенно ускользают.
В силу этих причин думаю, что ЭЭГ и близкие ему методы будут развиваться больше в сторону нейрореабилитации, помощи больным после инсультов и тому подобных вещей. А для более тонкого контроля, в любом случае, понадобятся инвазивные методы. Конечно, со стороны сегодня они кажутся достаточно страшными: нужно открыть череп, вставить электроды... Но, думаю, эти проблемы будут решены в ближайшие 10–20 лет.
«N+1»: Вспоминается недавняя работа австралийских ученых, предложивших микроэлектрод, который проникает в мозг по сосудам и «раскрывается» в нужном месте, фиксируясь и снимая активность соседних нейронов. Вы имеете в виду такие решения?
М.Л.: Это, безусловно, очень хорошая идея. Главное — что качество записи, которое дает такой подход, сравнимо с данными электрокортикографии, при которой электроды просто кладутся на поверхность мозга, но внутрь нервной ткани не вводятся, так что это достаточно безопасно. Запись «через сосуды» дает такое же разрешение, но при этом позволяет добраться и в глубинные структуры мозга, работая и в подкорковых областях. С другой стороны, конечно, возникают вопросы о том, насколько безопасно ходить с такими электродами в сосудах, не будут ли они провоцировать нарушения кровоснабжения и все подобное — это еще стоит тщательно изучить.
Нельзя забывать и о том, что активно развиваются нанотехнологии, которые теоретически позволят сделать электроды очень и очень маленькими. Существует даже концепция использования «нанопыли», — частиц, которые будут проникать в мозг и считывать активность индивидуальных нейронов, передавая эти данные на устройство, расположенное снаружи черепа. Возможностей минимизировать опасность инвазивного подхода у нас достаточно.
Беседовал Роман Фишман
Ученые из Великобритании и США разработали и успешно испытали метод определения рака по цвету мочи. Для этого нужно только ввести в кровь зонды, состоящие из наночастиц золота, белка и пептидных связей, которые распознаются белками-маркерами ракового заболевания. Раковый белок разрезает пептидную связь, наночастицы попадают в мочу и придают ей синий цвет, который и выдает присутствие в организме раковых клеток. Исследование опубликовано в журнале Nature Nanotechnology.