Roteiro Vídeo Aula Substituição e Restauração das Funções Sensoriais e Motoras

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1 Roteiro Vídeo Aula Substituição e Restauração das Funções Sensoriais e Motoras Ana Carolina Cardoso de Sousa [hh:mm:ss] [Slide 01] Substituição e Restauração das funções sensoriais e motoras [00:00:03]. Olá, meu nome é Blá, e nós vamos continuar o curso de Neuro Engenharia, conversando sobre Substituição e Restauração das funções Sensoriais e Motoras. [Slide 02] Introdução [00:00:16]. A perda de um membro ou uma paralisia causada por uma lesão medular causam graves consequências na qualidade de vida. E uma atual proposta para restaurar habilidades sensoriais e motoras perdidas nesses pacientes são: implantes que fornecem uma interface direta com o sistema nervoso central. Essas Interfaces Cérebro-Máquina permitem que o paciente exerça controle voluntário sobre uma prótese ou sobre contrações voluntariamente induzidas nos músculos paralisados. Mas essas interfaces possuem várias limitações, geralmente, elas envolvem apenas interfaces neurais eferentes, ou seja, apenas decodificam informações motoras das atividades medidas pelo cérebro e o feedback é guiado apenas visualmente, sem um feedback somatossensorial. [00:01:07]. Interfaces aferentes seriam capazes de fornecer paralelamente informações aos pacientes sobre as consequências desses movimentos. Por exemplo, algumas interfaces estão em desenvolvimento para restaurar o sentido do toque, decodificando as intenções motoras das atividades neurais e fornecendo o feedback sensitivo de volta para o paciente.

2 [Slide 03] Interface Homem-Máquina [00:01:32]. Para interagir com o cérebro, certamente apenas a anatomia não é suficiente, a anatomia é estática. Ela até pode alterar sua estrutura com o aprendizado, devido a plasticidade, mas isso não é suficiente, em termos de informação sendo processada. Para interagir com o cérebro, é necessário ler seus os sinais elétricos. Então, uma Interface Homem- Máquina online requer uma leitura das atividades elétricas em regiões funcionais bem definidas. [00:02:06]. Então, do cérebro para a máquina, a ideia é a seguinte: a partir de uma região do cérebro, que nós sabemos (por estudos anteriores) ser responsável por um movimento, se nós nos aproximarmos dessa região, veremos redes neurais anatômicas com muitos neurônios. Você pode implantar um eletrodo muito fino para gravar uma célula específica, e com essa gravação, nós lemos a atividade neural dessa célula. Quando o paciente realiza um movimento específico, essa célula ativa menos ou mais. Com vários eletrodos formando uma Matriz de Eletrodos, é possível desenvolver um decodificador que lê o código dos neurônios para um código de movimento.

3 [00:02:47]. Uma diferenciação feita é entre Brain Computer Interfaces (BCIs) e Brain Machine Interfaces (BMIs). Chamamos de Brain Computer Interfaces, uma comunicação direta entre o cérebro e um dispositivo externo de forma não invasiva, como eletrodos superficiais. O exemplo mais comum é utilizando a Eletroencefalografia (EEG). Normalmente os BCIs são mais complicados de se obter níveis mais finos de observação, pois não tem a capacidade de distinguir individualmente as atividades dos neurônios. [00:03:23]. Já os BMIs não envolvem eletrodos apenas superficiais, são medidas mais invasivas, capazes de encontrar os spikes de cada neurônio individualmente. [Slide 04] Decodificador Neural [00:03:35]. Neurônios emitem potenciais de ação, ou spikes, que são eventos discretos cujas taxas e tempos carregam informações. Como dito anteriormente, um decodificador é um conjunto de funções usado para transformar um grande número de spikes em um pequeno número de sinais de controle. É comum que o formato de onda de neurônios sejam diferentes,

4 logo os decodificadores, podem também classificar esses sinais em clusters, separando-os para melhorar o controle. [00:04:06]. Existem diversos métodos de aprendizagem de máquina que podem ser utilizados (análise discriminatória linear, máquina de vetores de suporte, classificadores bayesianos, etc.). Por exemplo, um decodificador linear é apenas uma média ponderada dos históricos de taxas de disparos dos neurônios gravados, com diferentes variáveis de controle determinadas por diferentes combinações lineares de entradas. Ou seja, uma simples abordagem para construir um decodificador é colocar o paciente para realizar uma determinada tarefa por um tempo, gravar essas informações (spikes) da região do cérebro responsável pela tarefa e então aplicar uma regressão de mínimos quadrados entre os sinais neurais e a cinética do membro, encontrando os coeficientes dos pesos. [00:04:56]. Um processo similar pode ser utilizado no caso de um paciente com paralisia se a atividade neural é medida enquanto o paciente apenas imagina o movimento. Esse processo é denominado Imagética.

5 [Slide 06] Elementos [Slide 05] Tipos de comandos [00:05:11]. Existem diversos tipos de comandos que podem ser fornecidos pelos decodificadores, desde uma comunicação simples (ligar ou desligar um botão), ou um controle intermediário de dispositivos externos (movimento de um cursor na tela) ou ainda um controle mais complexo (rastreamento contínuo de uma variável em um braço robótico). [00:05:33]. Em um sistema de controle em malha fechada comum, a entrada do sistema passa por um controlador que fornece um sinal de controle ao processo. Em seguida, sensores informam a evolução da saída, de modo que o controlador possa em seguida reagir a perturbações externas, fechando a malha. Um sistema de controle utilizando atividades neurais possui um diagrama básico semelhante: os spikes são medidos e então classificados através de um spike sorting. Esse resultado passa por um decodificador, que fornece um sinal de controle ao processo. Sensores realimentam o sistema para que o decodificador possa reagir a perturbações externas. Mas deve-se levar em conta um fator diferencial em um sistema neural: o planejamento voluntário. Pois existe um usuário (um ser humano, macaco ou rato) que faz o controle do sistema, fechando o laço e mudando o dispositivo de entrada. [Slide 07] Local de implantação [00:06:31]. O local em que os eletrodos são geralmente implantados depende da função que a interface homem máquina deve realizar. No caso, por exemplo, de uma função motora, geralmente os eletrodos são implantados no córtex motor primário (M1), pois essa é a região do cérebro relacionada a integração do planejamento de movimento e a iniciação do movimento.

6 [Slide 08] Da máquina ao cérebro [00:06:56]. Além do potencial de substituir e restaurar funções motoras, as interfaces homem máquina também possuem o potencial de restaurar funções sensoriais, através da mesma ideia, mas na direção oposta: uma máquina ativando uma região específica do cérebro. A ideia vem do mesmo conceito dos marca-passos, onde uma bateria injeta pulsos elétricos no coração. Apesar de não ter a finalidade de restaurar funções sensoriais, um exemplo comum desse tipo de máquina é o Deep Brain Stimulation (DBS). Em pacientes com Parkinson, os neurônios dos gânglios basais disparam de uma forma diferente dos outros indivíduos. Para contornar esse problema, é possível implantar no paciente uma bateria que gera pulsos elétricos com frequências e amplitudes específicas, e, através de eletrodos, injeta essa corrente nos gânglios basais, acabando quase que completamente com os tremores sintomaticamente. [Slide 09] Futuros desafios [00:07:57]. Um desafio futuro da substituição e restauração das funções, é interagir com o cérebro de modo telemétrico. Seria colocada uma sonda para gravar as atividades elétricas do cérebro, mas não com fios e sim com alguma forma de nanotecnologia que enviasse informações sem fio para fora do cérebro. A partir disso, um sistema deveria ser capaz de não só receber essas informações, decodificar e interagir com uma prótese, mas também deveria ser capaz de enviar algum tipo de estimulação para regiões específicas do cérebro. Algumas partes desse sistema até existem, mas o sistema completo ainda não. [00:08:38]. Um outro desafio é a análise do sinal elétrico em tempo real, se uma pessoa deseja mover o braço, precisa ser realizado agora e não daqui a alguns minutos ou horas. E quando nós temos milhões ou bilhões de sinais, esses sinais devem ser lidos e interpretados em tempo real, o que é um grande desafio para a comunidade de processamento de sinais. [00:09:03]. Também é um desafio desenvolver uma prótese sofisticada com graus de liberdade suficientes para imitar os vários movimentos dos braços nativos. [00:09:15]. Quando alguém toca uma garrafa, ela não apenas faz o movimento, mas também recebe informações de feedback de toque, pressão, dor, temperatura, textura, de sensores na mão. Então, deve-se colocar nessas próteses sensores que podem medir essas informações, fechando a malha. Por fim, são os principais desafios da substituição e restauração de funções motoras.

7 [00:09:43]. Referências BENSMAIA, S. J.; MILLER, L. E., Restoring sensorimotor function through intracortical interfaces: progress and looming challenges. Nature Reviews Neuroscience, Publicação Online, 15, 5, , BO, A. P. L., Sensorimotor function restoration & substitution, 20 de maio de Notas de Aula. Neuro Engenharia. SEGEV, I.; EYAL, G., Coursera course: Synapses, Neurons and Brains, Brain Excitements for the 21st Century, Lesson 1 - Brain Machine Interface BMI. Disponível em: <https://www.coursera.org/learn/synapses/outline?module=uv6zy>.

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