Люди с травмами спинного мозга часто теряют возможность двигать руками или ногами. При этом нервы в конечностях обычно остаются здоровыми, а мозг продолжает функционировать нормально. Проблема возникает из-за того, что повреждение спинного мозга блокирует передачу сигналов между мозгом и телом, что приводит к потере движений.

Этот разрыв связи стал стимулом для ученых искать способы восстановления коммуникации между мозгом и телом без необходимости ремонта самого спинного мозга. В исследовании, опубликованном в журнале APL Bioengineering, специалисты из университетов Италии и Швейцарии изучали, может ли электроэнцефалография (ЭЭГ) помочь преодолеть этот разрыв. Их задача заключалась в том, чтобы выяснить, способна ли ЭЭГ фиксировать мозговые сигналы, связанные с движением, и потенциально передавать их обратно к телу. Даже если человек пытается пошевелить парализованной конечностью, мозг все равно генерирует электрическую активность, соответствующую этому действию. Если эти сигналы удастся обнаружить и правильно интерпретировать, их можно будет передавать на стимулятор спинного мозга, который активирует нервы, отвечающие за движение конечности.

Ранее большинство подобных исследований основывались на хирургически имплантируемых электродах, которые записывают двигательные сигналы непосредственно из мозга. Хотя такие системы показали обнадеживающие результаты, команда ученых решила выяснить, может ли ЭЭГ предложить более безопасную альтернативу. ЭЭГ-системы представляют собой шапочки с электродами, которые регистрируют активность мозга с поверхности головы. Несмотря на определенные сложности в использовании, этот метод позволяет избежать рисков, связанных с размещением устройств внутри мозга или спинного мозга.

Однако использование ЭЭГ для расшифровки попыток движения ставит перед современной технологией серьезные задачи. Поскольку электроды ЭЭГ располагаются на поверхности головы, им сложно улавливать сигналы из глубоких областей мозга. Эта проблема менее выражена для движений рук и кистей, но сигналы, управляющие движениями ног и стоп, труднее обнаружить, так как они исходят из областей, расположенных ближе к центру мозга.

Для более точного анализа данных ЭЭГ исследователи применили алгоритм машинного обучения, предназначенный для работы с небольшими и сложными наборами данных. Во время тестирования пациенты носили ЭЭГ-шапочки и пытались выполнять простые движения. Команда записывала мозговую активность и обучала алгоритм различать сигналы в разные моменты времени.

Система успешно определяла, когда пациенты пытались двигаться, и когда оставались неподвижными. Однако ей было сложно различать попытки разных движений.

Ученые считают, что их метод можно усовершенствовать. Они планируют доработать алгоритм, чтобы он мог распознавать конкретные действия, такие как вставание, ходьба или подъем по лестнице. Команда также надеется изучить, как расшифрованные сигналы можно использовать для активации имплантированных стимуляторов у пациентов, восстанавливающихся после травм спинного мозга.

Если этот подход окажется успешным, неинвазивное сканирование мозга сможет приблизиться к тому, чтобы помогать людям восстанавливать движения после паралича.