O primeiro teste de BCI invasiva da China permite que um amputado controle jogos por meio de sinais neurais

A Ladder Medical, sediada em Xangai, trabalhando com o Huashan Hospital da Universidade de Fudan, realizou https://news.mydrivers.com/1/1048/1048056.htm o primeiro teste clínico do país de uma interface cérebro-computador (BCI) invasiva de longo prazo. O estudo permitiu que um amputado dirigisse um jogo de corrida usando apenas a atividade neural e estabeleceu uma plataforma doméstica para futuras pesquisas neuroprotéticas.

Os pesquisadores enfrentaram dois desafios principais: sinais instáveis e alto risco cirúrgico. Microeletrodos ultraflexíveis, cada um com aproximadamente um centésimo do diâmetro de um fio de cabelo humano, são integrados ao tecido cortical com resposta imunológica mínima, mantendo registros neurais claros ao longo do tempo. Os cirurgiões substituíram a craniotomia tradicional por uma punção craniana de 3 a 5 mm, reduzindo drasticamente o trauma e o tempo de recuperação. Três semanas após o implante, o participante obteve um controle de cursor comparável a um touchpad convencional.

As aplicações clínicas vão além dos testes básicos de interface. Em pacientes com lesões na medula espinhal ou perda de membros, os sinais intactos do córtex motor podem ser decodificados para operar dispositivos externos, como exoesqueletos ou braços robóticos, restaurando os principais movimentos e melhorando a independência.

A pesquisa de BCI também visa à comunicação e à neuromodulação. A decodificação da atividade cortical relacionada à fala poderia oferecer "digitação mental" para os cerca de 50 milhões de pessoas que vivem com afasia em todo o mundo, inclusive pacientes com ELA em estágio avançado. A estimulação elétrica precisa, por sua vez, pode suprimir padrões neurais aberrantes envolvidos no mal de Parkinson, na depressão ou na epilepsia, superando potencialmente as terapias baseadas em medicamentos.

O processamento de sinais continua sendo o principal desafio técnico. As matrizes implantadas capturam os padrões de disparo de um único neurônio; os algoritmos de aprendizado de máquina traduzem esses padrões em comandos digitais; o hardware externo executa as instruções resultantes. À medida que os algoritmos avançam, os pesquisadores preveem ligações bidirecionais mais ricas que poderiam aprimorar a memória, controlar ambientes inteligentes ou combinar-se com a inteligência artificial para uma colaboração perfeita entre homem e máquina.