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Próteses neurais sem fio beneficiarão pacientes com paralisia

Pesquisa desenvolvida pela USP usa chip inserível no cérebro para movimentar membros robóticos 

Caltech, Keck Medicine of USC, Rancho Los Amigos National Rehabilitation Center

Próteses eletrônicas de braços e pernas controladas pelo cérebro são a esperança de pessoas com paraplegia ou outros tipos de paralisia severa. Chamadas de neuropróteses, esses membros robóticos são controlados pelos pacientes utilizando apenas o pensamento. Atualmente, as pesquisas mais recentes neste campo exigem a implantação de vários pequenos eletrodos no córtex parietal posterior, região do cérebro onde a intenção inicial de realizar um movimento é gerada.

 Por enquanto, essas próteses ainda limitam muito a movimentação dos pacientes, já que os eletrodos que captam os sinais cerebrais obrigatoriamente precisam ficar ligados por cabos a um sistema de computadores. É neles que ocorre o processamento dos sinais que guia os movimentos do braço robótico.

Quem conseguir encontrar um maneira de permitir que os eletrodos se conectem  aos computadores sem fio poderá fazer uma importante contribuição para dar mais qualidade de vida a estes pacientes. Este é o desafio que o engenheiro Julio Saldaña, doutorando de Engenharia Elétrica da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, escolheu enfrentar em sua pesquisa de doutorado.

 O consumo de potência necessário para realizar a transmissão de um sinal neural (isto é, aquilo que é capturado pelos eletrodos) completo é muito alto. Por isso, é difícil de ser realizado sem estratégias que compactem os sinais. Para resolver esse entrave no desenvolvimento de um sistema sem fios, Saldaña se propôs a desenvolver um chip cuja estrutura interna inclua sistemas de processamento de sinais neurais. Através deste processamento, seria possível reduzir a quantidade de informação a ser transmitida e, assim, o consumo de potência.

 Cientistas acreditam que as informações geradas pelo cérebro relacionadas ao movimento estão contidas dentro de um número conhecido como taxa de disparos, ou seja, o número de impulsos neurais registrados por segundo. Um dos modos de calcular esse número é indicar o instante em que o impulso neural, chamado em linguagem técnica de spike, foi emitido. Portanto, para compactar a quantidade de informação transmitida, seria necessário desenhar um chip que realizasse a detecção desses spikes.

 

Filtrando o ruído

Mas monitorar os spikes de uma certa região cerebral é uma tarefa complexa. No cérebro, inúmeros neurônios enviam mensagens a todo momento e, portanto, podem acabar sendo captados sem clareza, formando um “ruído” que atrapalha a leitura dos neurônios visados.  É aí que o chip pode fazer a diferença.

Antes de entrar em ação, o chip passa por uma espécie de treinamento inicial. Nessa fase os sinais neurais do paciente são enviados por eletrodos e lidos por computadores externos, que não tem problemas de limitação de potência.  A partir desta análise estabelece-se uma medida, conhecida como limiar programável, que será o padrão de comparação para eliminar ruídos e identificar os spikes. Esse parâmetro é então armazenado no chip.

Quando o chip passa a funcionar autonomamente, captando os sinais dos impulsos cerebrais, seu hardware faz um cálculo conhecido como “operador não linear de energia”. Trata-se de uma conta feita a partir de três amostras de sinal neural do próprio paciente, e que funciona como uma espécie de filtro. O resultado do cálculo é então comparado ao parâmetro previamente armazenado, agindo como uma espécie de segundo filtro. Caso o resultado da conta seja maior do que o limiar programável, a detecção de um spike é confirmada.

 

Como enxergar neurônios isolados

Mas não basta saber que o spike ocorreu. Saldaña busca criar um hardware capaz de informar não só os instantes em que eles ocorrem, mas também qual neurônio emitiu qual spike. Grosso modo, isso equivaleria a identificar a “paternidade” de cada impulso neural.

“Segundo as pesquisas, para facilitar a decodificação de comandos motores é necessário conhecer o número de spikes que são registrados num certo tempo em neurônios isolados”, diz Saldaña. O chip que ele projetou também é capaz de realizar esta tarefa, através de um processo conhecido classificação.

Na fase inicial do processo de classificação, um impulso neural é detectado e armazenado para servir de modelo. Em seguida, outro impulso é captado e comparado com o modelo. Essa comparação consiste em determinar quão parecidos os formatos do spike captado e do anterior são. Para isso, os circuitos do sistema realizam o cálculo de um parâmetro, conhecido como “distância”. Se o cálculo dessa distância resultar em um número pequeno, considera-se que ambos vêm do mesmo neurônio. Neste caso, o modelo é atualizado levando em consideração ambos os spikes, isto é, cria-se uma média dos dois impulsos.

Caso o segundo impulso neural detectado tenha distância muito grande comparada ao primeiro, um segundo modelo é criado e armazenado. A partir de então, cada spike detectado é comparado com os modelos. Se se associa a eles, a média é tirada e o modelo se atualiza. Se não, um novo modelo é criado, correspondendo aquele novo neurônio.

Após algumas interações, os modelos tornam-se estáveis, e o número de neurônios modelados varia de três a cinco por eletrodo. “Como normalmente se utilizam centenas de eletrodos, o número total de neurônios que podem ser isolados é muito alto: de três a cinco vezes o número de eletrodos,” explica Saldaña.

A energia necessária para o chip funcionar seria transmitida através de acoplamento magnético, que também prescinde de fios. Ele poderia ser implantado em duas regiões: o córtex motor do paciente, responsável pelo movimento, ou o córtex parietal posterior, responsável pela intenção do início de movimento.  “No entanto, pesquisadores que experimentaram a implantação de eletrodos no córtex parietal posterior relataram ter obtido melhores resultados,” aponta.

Uma vez terminado o projeto, Saldaña agora trata da sua transformação em protótipo. “O modelo que projetei já pode ser enviado para uma fábrica para ser construído. Se encontrar a verba para fabricá-lo, pode ficar pronto em seis meses,” diz. Saldaña e sua equipe já estão em contato com pesquisadores da área de medicina, para colocar o projeto em prática.

A pesquisa foi realizada em parceria com o Grupo ICONE (Grupo de Inteligência Computacional, Modelagem e Neurocomputação Eletrônica) da Escola Politécnica da USP, coordenado pelo Professor Emilio Del Moral Hernandez, do Departamento de Engenharia de Sistemas Eletrônicos.

 

Isabela Augusto