O dispositivo, denominado interface cérebro-computador (BCI) e desenvolvido por investigadores da Universidade da Califórnia, em São Francisco (UCSF), funcionou durante sete meses sem necessitar de quaisquer ajustes.
Até agora, estes dispositivos só funcionavam durante um ou dois dias.
A BCI utiliza um modelo de Inteligência Artificial (IA) que se adapta às pequenas alterações que ocorrem no cérebro quando uma pessoa repete um movimento (neste caso, um movimento imaginado) e aprende a fazê-lo de uma forma mais refinada.
“Esta combinação de aprendizagem humano-IA é a próxima fase destas interfaces cérebro-computador, e é o que precisamos para conseguir uma função sofisticada e semelhante à vida”, disse Karunesh Ganguly, neurocientista do Instituto de Neurociências Weill da UCSF.
Os pormenores do dispositivo, financiado pelos Institutos Nacionais de Saúde dos EUA (NIH), foram publicados na quinta-feira na revista Cell.
A chave para esta inovação foi aprender como a atividade no cérebro muda de dia para dia quando um participante no estudo imagina repetidamente fazer movimentos específicos.
Quando a IA foi programada para ter em conta estas alterações, funcionou durante meses a fio, explicam os autores.
Durante meses, Ganguly estudou a forma como os padrões de atividade cerebral dos animais representam movimentos específicos e verificou que essas representações mudavam de dia para dia à medida que o animal aprendia.
Ganguly suspeitou que o mesmo estava a acontecer nos humanos, razão pela qual as suas BCIs estavam a perder tão rapidamente a capacidade de reconhecer estes padrões.
Com esta informação, a sua equipa trabalhou com um doente que ficou paralisado após um AVC e incapaz de falar ou de se mover.
O homem tinha pequenos sensores implantados na superfície do seu cérebro que conseguiam captar a atividade cerebral quando ele se imaginava a mexer.
Para ver se os seus padrões cerebrais se alteravam ao longo do tempo, Ganguly pediu-lhe que imaginasse mover diferentes partes do seu corpo e, embora não as conseguisse mover, o seu cérebro gerava sinais que o BCI registava através dos sensores cerebrais.
A equipa descobriu que a forma das representações no cérebro permanecia a mesma, mas a sua localização mudava ligeiramente de dia para dia.
Ganguly pediu então ao participante que imaginasse fazer movimentos simples com os dedos, as mãos ou os polegares ao longo de duas semanas, enquanto os sensores registavam a sua atividade cerebral para treinar a IA.
Posteriormente, o doente tentou controlar um braço e uma mão robóticos, mas os movimentos continuavam a não ser muito precisos.
Ganguly fê-lo praticar com um braço robótico virtual que lhe dava feedback sobre a precisão das suas visualizações e, por fim, conseguiu que o braço virtual fizesse o que ele queria.
Quando o doente começou a praticar com o braço robótico real, só precisou de algumas sessões para transferir as suas capacidades para o mundo real e fazer com que o braço robótico apanhasse blocos, os rodasse e os deslocasse para novos locais.
Conseguiu até abrir um armário, tirar uma chávena e deslocá-la para um distribuidor de água.
Meses mais tarde, o doente ainda conseguia controlar o braço robótico e só precisava de uma “afinação fina” mínima para ajustar a forma como as suas representações de movimento tinham mudado desde que começou a utilizar o dispositivo.
A equipa está agora a aperfeiçoar os modelos de IA para que o braço robótico se mova de forma mais rápida e suave para ser testado num ambiente doméstico.
Para as pessoas com paralisia, a capacidade de se alimentarem ou beberem água seria uma mudança de vida, algo que Ganguly acredita estar ao nosso alcance: “Estou muito confiante de que aprendemos a construir o sistema agora e que o podemos fazer funcionar”, disse.
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