L’interfaccia cervello-computer: tradurre i pensieri in movimento

 


Ma è vero che adesso ci sono aggeggi che ti fanno spostare le cose col pensiero? Non è pericoloso più che utile?

Leggere il pensiero
L’interfaccia cervello-computer (Brain-Computer Interface, BCI) è una tecnologia che permette di svolgere tre funzioni collegate fra loro: leggere le proprie intenzioni, interpretarle ed eseguire un comando. Ciò consiste nel misurare l’attività del cervello, nell’elaborarla con algoritmi a computer e, per esempio, muovere un braccio prostetico.

Come si esegue un’intenzione?
A seguito di numerose evidenze, è ampiamente accettato che il nostro sistema nervoso sia responsabile per regolare le azioni che eseguiamo, sia consciamente che inconsciamente. Il sistema nervoso è composto dal cervello, il midollo spinale e i nervi, tutti composti da neuroni e altre cellule di supporto. Un neurone può essere a riposo o attivo: quando si attiva, viene attraversato da piccole correnti elettriche. Le aree del cervello sono specializzate in diversi compiti e abilità, come il linguaggio, la vista, la memoria o la paura. L’area maggiormente coinvolta nel mandare segnali di azioni volontarie ai muscoli è la corteccia motoria, che si trova nello strato più esterno del cervello, proprio come la corteccia di un albero. 

Uno schema del cervello umano
Uno schema del cervello umano

Per compiere un movimento volontario, infatti, l’impulso parte dal cervello, raggiunge il midollo spinale e attiva i nervi connessi ai muscoli. Essendo praticamente una strada senza scorciatoie, il risultato finale è compromesso da danneggiamenti in qualsiasi punto.

La sfida: ripristinare le funzioni motorie
Ci sono diverse condizioni che possono corrompere il segnale che attiva i muscoli. Alcuni esempi sono la frattura al midollo spinale, l’ictus, la sclerosi laterale amiotrofica (SLA) e la paralisi cerebrale. Ci sono circa 130-250 mila nuovi casi di frattura al midollo ogni anno nel mondo, metà dei quali sono classificati come tetraplegia [2-6]. Le persone che affrontano queste condizioni non riescono a muovere alcun arto e hanno espresso come loro prima priorità il ripristino dell’uso delle mani e delle braccia [1].

Come fanno i classificatori a “imparare”? La normale attivazione dei muscoli è un processo di una complessità stupefacente, dove attivazioni sinergiche di allungamento e contrazione giocano un ruolo fondamentale. Le fibre muscolari vengono orchestrate magistralmente per generare movimenti che richiedono coordinazione, rapidi cambiamenti e costanti aggiustamenti in posizione, forza, rotazione e velocità. Tutte queste caratteristiche sono parametri, chiamati gradi di libertà, che determinano l’esecuzione di movimenti anche molto semplici, come versare l’acqua in un bicchiere. L’esercizio più semplice per “istruire” i classificatori riguarda un solo grado di libertà, ossia muovere un puntino su uno schermo lungo una linea, una sola dimensione. Mentre al soggetto viene richiesto di pensare di muovere il puntino verso destra, il suo cervello avrà una certa attività che i classificatori abbineranno col movimento verso destra del puntino. Questo compito può essere esteso a più dimensioni, a patto di aumentare i classificatori. Ciò è necessario anche per consentire la rotazione delle parti del braccio meccanico, per afferrare gli oggetti o muovere le dita in modo indipendente. Tutti questi tipi di movimento aumentano il numero di gradi di libertà del sistema.
Come fanno i classificatori a “imparare”?
La normale attivazione dei muscoli è un processo di una complessità stupefacente, dove attivazioni sinergiche di allungamento e contrazione giocano un ruolo fondamentale. Le fibre muscolari vengono orchestrate magistralmente per generare movimenti che richiedono coordinazione, rapidi cambiamenti e costanti aggiustamenti in posizione, forza, rotazione e velocità. Tutte queste caratteristiche sono parametri, chiamati gradi di libertà, che determinano l’esecuzione di movimenti anche molto semplici, come versare l’acqua in un bicchiere. L’esercizio più semplice per “istruire” i classificatori riguarda un solo grado di libertà, ossia muovere un puntino su uno schermo lungo una linea, una sola dimensione. Mentre al soggetto viene richiesto di pensare di muovere il puntino verso destra, il suo cervello avrà una certa attività che i classificatori abbineranno col movimento verso destra del puntino. Questo compito può essere esteso a più dimensioni, a patto di aumentare i classificatori. Ciò è necessario anche per consentire la rotazione delle parti del braccio meccanico, per afferrare gli oggetti o muovere le dita in modo indipendente. Tutti questi tipi di movimento aumentano il numero di gradi di libertà del sistema.

La normale attivazione dei muscoli è un processo di una complessità stupefacente, con attivazioni sinergiche di allungamento e contrazione. I movimenti richiedono coordinazione, rapidi cambiamenti e costanti aggiustamenti in posizione, forza, rotazione e velocità. Tutte queste caratteristiche sono parametri, chiamati gradi di libertà, che determinano l’esecuzione di movimenti anche molto semplici, come versare l’acqua in un bicchiere.

L’esercizio più semplice per “istruire” i classificatori riguarda un solo grado di libertà, ossia muovere un puntino su uno schermo lungo una linea, una sola dimensione. Mentre al soggetto viene richiesto di pensare di muovere il puntino verso destra, il suo cervello avrà una certa attività che i classificatori abbineranno col movimento verso destra del puntino. Questo compito può essere esteso a più dimensioni, a patto di aumentare i classificatori. Ciò è necessario anche per consentire la rotazione delle parti del braccio meccanico, per afferrare oggetti o muovere le dita singolarmente. Tutti questi tipi di movimento aumentano i gradi di libertà del sistema.

Ci sono diverse idee sulle quali i ricercatori stanno sviluppando le BCI per questo proposito. Un esempio coinvolge protesi o bracci robotici che eseguano il movimento desiderato: sono le così dette interfacce cervello-macchina (Brain-Machine Interface, BMI).

Come funziona questo aggeggio, quindi?
Come accennato precedentemente, le BCI hanno tre componenti principali: un metodo per misurare il segnale dal cervello, un software per rielaborare il segnale e un dispositivo che esegue il comando desiderato corrispondenteAlcuni elettrodi misurano il segnale dell’attività cerebrale direttamente dalla corteccia motoria. Questo metodo è invasivo, ossia gli elettrodi sono impiantati nel cervello mediante chirurgia. Il cranio deve essere perforato, una parte dell’osso rimossa (craniotomia) e rimessa a posto dopo aver inserito gli elettrodi. Nelle BCI non invasive gli elettrodi sono posizionati sullo scalpo, rendendo i segnali meno affidabili e meno distinguibili fra loro. Occorre invece essere in grado di discriminare con elevata accuratezza le diverse attività cerebrali per riprodurre l’azione desiderata. L’intento è quello di trovare un buon segnale tipico medio, che sia correlato con l’intenzione del soggetto, così da abbinarlo, o classificarlo, come segnale di direzione di movimento della protesi. Persone diverse hanno attività cerebrali diverse, e perfino una stessa persona modifica la sua attività cerebrale nel corso della sua vita. Per questa ragione vengono utilizzati dei particolari algoritmi (classificatori) in grado di “imparare” come interpretare l’attività cerebrale di quella persona.

Una tecnologia che abbraccia scienziati ed ingegneri
Questa tecnologia necessita di collaborazione interdisciplinare. La neurofisiologia ci dice come si comportano i neuroni. L’ingegneria ci aiuta a registrare un buon segnale elettrico e a posizionare gli elettrodi in modo appropriato. La bioingegneria ci avverte sull’interazione fra il dispositivo e il tessuto biologico. Le neuroscienze computazionali e l’informatica creano un vocabolario intelligente dal segnale alla risposta desiderata. L’ingegneria meccanica lavora su protesi e bracci robotici. I dottori valutano la capacità del dispositivo di riabilitare i pazienti, i suoi effetti collaterali e le operazioni chirurgiche necessarie. Collaborare significa essere capaci di trovare un linguaggio comune fra esperti che provengono da una formazione molto diversa.

 

Cosa ci sta fermando, quindi?
Potremmo ingenuamente chiederci quanti di noi sarebbero disposti a farsi operare al cervello per avere un dispositivo elettronico impiantato dentro. La nostra risposta dipenderebbe dalla nostra situazione attuale e dalla consapevolezza dei rischi che tale operazione comporta. Vediamo quali sono gli attuali limiti di questa tecnologia. Anzitutto, il nostro tessuto biologico reagisce al contatto con materiale esterno, specialmente a lungo termine. Per esempio, alcune cellule presenti nel nostro sistema nervoso, le cellule gliali, creano tessuto cicatrizzato quando il tessuto nervoso è danneggiato. La ricerca al momento sta cercando di rimpicciolire questi dispositivi e di ricoprirli con materiali inerti [9]Prima di basarci sulla chirurgia dobbiamo valutare efficacia, costi e miglioramenti nella qualità di vita del soggetto. Occorre, ad esempio, migliorare l’acquisizione del segnale, qualsiasi sia il metodo di misurazione o l’algoritmo utilizzato [7]. Per il momento sono stati riportati risultati positivi da un soggetto con tetraplegia che ha fatto uso del dispositivo per tre anni [10]. Gli studi per validare le BCI e paragonarle ai metodi convenzionali sono infatti appena iniziati [11]. Al momento solo un piccolo gruppo di persone con disabilità molto importanti può effettivamente trarre un beneficio effettivo dall’uso di questa tecnologia [7]. I costi per impianto e manutenzione possono essere molti alti, mentre per le BCI non invasive l’ammontare totale si aggira sui $5,000-$10,000 [7]. Devono poi ancora essere definiti i rimborsi da parte di compagnie assicurative e gli incentivi dei governi. È improbabile che questo accada fino a quando le BCI non diventeranno un prodotto economicamente attraente per un gruppo di utenti più ampio. Al contempo, gruppi diversi di utenti potrebbero necessitare BCI diverse, con tempi e tipi di sviluppo diversi, considerando in modo sensibile anche la cultura di questi gruppi [12].

Alle BCI mancano ancora altre funzioni importanti. In alcune condizioni di disfunzione motoria infatti, le funzioni sensoriali e autonome possono risultare altrettanto danneggiate. L’ambiente circostante presenta situazioni che evolvono continuamente, portandoci ad aggiornare le nostre intenzioni sulla base delle informazioni sensoriali. Inoltre, il nostro movimento effettivo potrebbe non rispecchiare l’azione che desideravamo, richiedendoci di stimare e ridurre l’errore fra i due. Il nostro sistema nervoso fa tutto questo simultaneamente. La mancanza di sensazioni, come il tocco, la pressione, l’allungamento muscolare e la consapevolezza della posizione dei propri muscoli nello spazio (propriocezione), rende più difficile ottenere feedback in tempo reale sul movimento che il soggetto o la protesi sta eseguendo. Il soggetto può basarsi solo su ciò che vede (feedback visivo), aggiustando il suo movimento molto più lentamente. La maggior parte dei progressi per tocco e pressione sono stati fatti su dispositivi prostetici per mutilati [13-15]. Infine, riguardo funzioni autonome, a questi soggetti manca il controllo della vescica, dei reni e degli organi sessuali. Un fenomeno principale da considerare è poi la plasticità neurale, l’abilità del nostro sistema nervoso di connettersi in nuovi modi a seconda della sua attività. I ricercatori stanno investigando questo aspetto, che diventa ancora più importante se le BCI stimolano il sistema nervoso per fornire feedback sensoriale.

Infine, a questi dispositivi occorre energia e hanno dei cavi. Le batterie devono essere ricaricate a un certo punto, e il loro uso e ricarica può aumentare la temperatura del tessuto circostante. Dispositivi wireless, quindi senza cavi, devono invece basarsi su bande di frequenza che possono essere intercettate o disturbate da altre onde elettromagnetiche presenti nell’ambiente, aprendo le porte a scenari inquietanti. Tutti questi aspetti rappresentano grandi ostacoli sui quali ricercatori, ingegneri e dottori stanno lavorando.

Le (immancabili) implicazioni etiche
Le implicazioni etiche degli studi di ricerca sulla BCI si possono distinguere in due categorie: alcune riguardano l’individuo, come l’autonomia e la privacy, mentre altre riguardano la società. Come per ogni altra tecnologia, ci potremmo chiedere quali siano gli effetti di tutti i suoi possibili usi. Inoltre, durante il processo di sviluppo della BCI potrebbe accadere che i volontari diano il loro consenso per la sperimentazione medica [16], ma il dispositivo diventi più redditizio per scopi ludici, come i videogiochi. I volontari possono aver rischiato cambiamenti permanenti o anche il decesso, quindi dovremmo chiederci chi benefici veramente da questi investimenti. Chi dovrebbe assumersi il carico di sperimentare per questa ricerca? Come dovrebbe essere distribuito? Quali dovrebbero essere gli obblighi verso i soggetti o i gruppi che si offrono volontari per studi ancora alle prime fasi? Una volta che il dispositivo viene utilizzato, chi è il responsabile se l’azione che tu stai eseguendo, o meglio, che il dispositivo ti sta facendo eseguire, ferisce qualcuno o danneggia qualcosa? Il dispositivo stava realizzando un’azione che non intendevi svolgere? O è un’azione a cui hai pensato, ma che non intendevi eseguire? È il dispositivo a comportarsi nel modo sbagliato o sta semplicemente funzionando nel modo in cui è stato programmato? Fino a che punto sono responsabili gli ingegneri e i ricercatori che hanno sviluppato quel dispositivo? Come si può capire, le perplessità in materia sono molte. 

Riguardo della privacy, i ricercatori potrebbero chiedere di avere accesso continuo all’attività cerebrale di una persona, per paragonarla con altri utenti e apportare migliorie al dispositivo. D’altra parte, l’accesso a quelle informazioni potrebbe potenzialmente dare l’opportunità di decifrare quali prodotti commerciali preferiscano, per esempio. Occorre quindi definire la privacy cognitiva e capire dove andrebbero a finire i dati raccolti. Inoltre, alcune persone alle quali sono stati impiantati nel cervello dispositivi di stimolazione, come il Deep Brain Stimulation (DBS), o i loro familiari notano cambiamenti di personalità e di comportamento dopo l’impianto. Ci chiediamo: stimolare il nostro sistema nervoso, o semplicemente impiantare un dispositivo a lungo termine, cambia chi siamo, il nostro carattere, il nostro modo di percepire il mondo? Riguardo ciò, dobbiamo considerare che stiamo costantemente cambiando come persone, che noi vestiamo dispositivi stravaganti o meno. Cambiamo a seconda delle esperienze che facciamo e delle circostanze attorno a noi. I nostri gusti per la musica, il cibo e i vestiti cambiano. Potremmo quindi porci piuttosto la domanda: i cambiamenti, nella personalità, nel comportamento e nei gusti, che possono verificarsi dopo aver impiantato una BCI, sarebbero diversi o più preoccupanti di quei cambiamenti che fanno parte della vita di ogni giorno? Questi sono solo alcuni dei punti da considerare e discutere mentre questa tecnologia viene sviluppata.

Stringi, stringi, in breve?
C’è grande fervore a spingere avanti la ricerca in questo campo, che al momento ha raggiunto risultati promettenti. Ci sono tuttavia molte problematiche da risolvere e implicazioni che possono avere riscontri notevoli. Queste possono sembrare frasi trite e ritrite, ma la scienza lavora in questo modo: passo dopo passo, per ampliare la conoscenza umana e per migliorare le nostre condizioni di vita.

Testo a cura di: Stefano Vrizzi
Revisione: Pietro Sottile
Editor: Stefano Bertacchi

Riconoscimenti

Si ringrazia l’Istituto di Neuroingegneria presso l’Università di Washington (University of Washington Institute for Neuroengineering, UWIN) e il Centro di Ingegneria Neurale Sensomotoria (Center for Sensorimotor Neural Engineering, CSNE), entrambi a Seattle (USA), per le opportunità di formazione offertemi in questo campo.

In particolare, desidero fare un ringraziamento speciale al Prof. Eran Klein, dal CSNE, per aver messo a disposizione il suo tempo su base completamente volontaria per discutere il materiale presentato, e alla Prof. Sara Goering, per lo stimolante dibattito di neuroetica che ha condotto alla conferenza Ingegneria e Computazione Neurali 2016 al CSNE.

Infine, mi preme ringraziare Pietro Sottile e Stefano Bertacchi, per aver revisionato l’articolo con la loro esperienza, ma anche Alberto Corredig, Davide Raciti, Elena Paiani e Francesco Imbriaco per avermi aiutato con i loro consigli.

Bibliografia

1. Anderson, Kim D.TargetingRecovery: Priorities of the SpinalCord-InjuredPopulation. Journal of Neurotrauma .[Online] October 2004. http://online.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/neu.2004.21.1371.

2. B B Lee, R A Cripps, M Fitzharris and P C Wing. The global map for traumaticspinalcordinjuryepidemiology: update 2011, global incidence rate. Nature – SpinalCord. [Online] Febbraio 26, 2013. http://www.nature.com/sc/journal/v52/n2/full/sc2012158a.html.

3. General information. International Campaign for Cures of spinalcordinjuryParalysis – ICCP. [Online] http://www.campaignforcure.org/index.php/general-information.

4. Spinalcordinjury. World Health Organization – WHO. [Online] Novembre 2013. http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs384/en/.

5. SCI info pages. SpinalCordInjuryFacts&Statistics. [Online] http://www.sci-info-pages.com/facts.html.

6. Activity Report for Acute (New) SpinalCordInjuriesduring the 2014/ 2015 Financial Year. New South Wales Agency for ClinicalInnovation. [Online] http://www.aci.health.nsw.gov.au/__data/assets/pdf_file/0019/155431/SSCIS-Minimum-Dataset-Reporting.pdf.

7. Jerry J. Shih, Dean J. Krusienski and Jonathan R. Wolpaw. Brain-Computer Interfaces in Medicine. US National Library of Medicine National Institutes of Health. [Online] Marzo 2012. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3497935/.

8. Jennifer L Collinger, Brian Wodlinger, John E Downey, WeiWang, Elizabeth C Tyler-Kabara, Douglas J Weber, Angus J C McMorland, MeelVelliste, Michael L Boninger, Andrew B Schwartz. High-performance neuroprosthetic control by an individual with tetraplegia. MotorLab – University of Pittsburgh. [Online] Dicembre 17, 2012. http://motorlab.neurobio.pitt.edu/pub/tetraplegia.pdf.

9. Thomas Webster, Michael C. Waid, J.L. McKenzie, Jeremiah U Ejiofor. Nano-biotechnology: Carbon nanofibersasimprovedneural and orthopedicimplants. ResearchGate. [Online] Novembre 2003. https://www.researchgate.net/publication/231065807_Nano-biotechnology_Carbon_nanofibers_as_improved_neural_and_orthopedic_implants.

10. Simeral JD, Kim SP, Black MJ, Donoghue JP, Hochberg LR. Neural control of cursortrajectory and click by a human with tetraplegia 1000 daysafterimplant of an intracorticalmicroelectrode array. US National Library of Medicine National Institutes of Health. [Online] Marzo 24, 2011. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21436513/.

11. Sellers EW, Vaughan TM, Wolpaw JR. A brain-computer interface for long-termindependent home use. US National Library of Medicine National Institutes of Health. [Online] Ottobre 2011. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20583947.

12. Jebari, Karim. Brain Machine Interface and Human Enhancement – an EthicalReview. KTH RoyalInstitute of Technology. [Online] Agosto 2012. https://www.kth.se/polopoly_fs/1.333040!/Menu/general/column-content/attachment/Ethentech%20Appendix%2002.pdf.

13. StanisaRaspopovic, Marco Capogrosso, Francesco Maria Petrini, Marco Bonizzato, Jacopo Rigosa, Giovanni Di Pino, Jacopo Carpaneto, Marco Controzzi, Tim Boretius, Eduardo Fernandez, Giuseppe Granata, Calogero Maria Oddo, Luca Citi, Anna Lisa Ciancio, Christian Cipriani, Maria Chiara Carrozza, Winnie Jensen, Eugenio Guglielmelli, Thomas Stieglitz, Paolo Maria Rossini and Silvestro Micera. Restoring Natural Sensory Feedback in Real-Time BidirectionalHandProstheses. Science Translational Medicine. [Online] Febbraio 5, 2014. http://stm.sciencemag.org/content/6/222/222ra19.

14. Christian Antfolkaa, Marco D’Alonzobb, Birgitta Roséncc, GöranLundborgcc, FredrikSebeliusaa& Christian Cipriani. Sensory feedback in upperlimbprosthetics. Expert Review of MedicalDevices. [Online] Gennaio 9, 2014. http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1586/erd.12.68?journalCode=ierd20.

15. GuyHotson, David P McMullen, Matthew S Fifer, Matthew S Johannes, Kapil D Katyal, Matthew P Para, Robert Armiger, William S Anderson, Nitish V Thakor, Brock A Wester. Individual finger control of a modular prostheticlimbusing high-densityelectrocorticography in a human subject. Journal of NeuralEngineering. [Online] Febbraio 10, 2016. http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2560/13/2/026017/meta.

16. Emanuel EJ, Wendler D, Grady C. Whatmakesclinicalresearchethical? US National Library of Medicine National Institutes of Health. [Online] Maggio 2000. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10819955.

Rispondi

%d blogger hanno fatto clic su Mi Piace per questo: