Ar įmanoma sujungti smegenis ir kompiuterį: kaip veikia Neuralink? (Konkursinis straipsnis)

Žinoma, vizionierius E. Muskas tikrai nėra pirmasis, pasišovęs sukurti smegenų ir kompiuterio sąsają (SKS), o pirmieji bandymai pradėti prieš daugiau nei pusę amžiaus. 1998 m. Džonui Rėjui (JAV), patyrusiam smegenų kamieno insultą, medikai pasiūlė SKS implantą. Po kelių mėnesių praktikos visiškai paralyžiuotas vyras mintimis gebėjo judinti pelės žymeklį kompiuterio ekrane, rašyti žodžius ir taip bendrauti su aplinkiniais.

Kaip veikia neuronas?

Pagrindinė nervų sistemos ląstelė – neuronas, jų galvos smegenyse yra 86 milijardai. Pats neuronas yra apvilktas riebaline plėvele – plazmine membrana.

Žiūrint pro mikroskopą galima pamatyti, kad ląstelė yra sudaryta iš kūno ir daugybės mažų ataugų – dendritų, per kuriuos informacija patenka į kūną, bei dažniausiai vieno aksono, kuriuo informacija perduodama tolyn (2 pav.). Ilgiausias aksonas mūsų kūne, perduodantis jutimų informaciją iš kojos nykščio, yra net 1,5 metro ilgio!

Aksoną galime įsivaizduoti tarsi daugybę mažų elektrinių kondensatorių, sujungtų į vieną grandinę (3 pav.). Kai neuronas yra sujaudinamas, per membraną pradeda tekėti jonai. Tai yra įmanoma, nes skiriasi ląstelės viduje ir išorėje esančio skysčio sudėtis. Pastarasis yra labai panašus į jūros vandenį, iš kurios, manoma, kilo visa gyvybė. Plūstant jonams aksono „kondensatoriai“ paeiliui išsikrauna – tuomet per visą neurono ilgį nuvilnija nervinis impulsas. Taip gimsta elektra biologiniuose audiniuose.

Smegenų bangos

Suprantama, uždėjus ant galvos odos elektrodus, šį smegenų elektrinį aktyvumą galima užregistruoti. Šis metodas vadinamas elektroencefalografija (EEG) ir dažnai naudojamas medicinos praktikoje – pavyzdžiui, galima stebėti epilepsijos priepuolį ar narkozės gylį (4 pav.).

Vieno neurono aktyvumo neinvaziniu būdu matyti neįmanoma, o EEG mes stebime tūkstančius maždaug sinchroniškai sujaudinamų neuronų. Šie daugiausia yra piramidės formos ir įsitaisę didžiųjų galvos smegenų žievėje. Kai kada grupiniai nerviniai impulsai kyla periodiškai ir sukuria EEG teigiamus bei neigiamus nuokrypius – smegenų bangas, kurios tradiciškai žymimos graikiškomis raidėmis.

Smegenų bangų intensyvumas ir struktūra labai kinta priklausomai nuo fiziologinės būklės ar įvairių ligų. Ramybės metu, užsimerkus gumburo (smegenų dalis, apsupta pusrutulių) neuronuose kyla savaiminiai impulsai, kurie plačiu skaidulų pluoštu išplinta po visą smegenų žievę, tai – alfa bangos, geriausiai matomos pakaušio srityje. Ir atvirkščiai – intensyviai galvojant įvyksta EEG desinchronizacija – bangų amplitudė smarkiai sumažėja, o dažnis padidėja (beta bangos). Tai nereiškia sumažėjusio smegenų aktyvumo, bet kaip tik priešingai, tiesiog nerviniai impulsai plinta ne viena, o įvairiomis kryptimis ir suminis efektas yra mažas.

Giliai miegant, smegenų žievėje kyla didelės amplitudės lėtos delta bangos, kurių atsiradimas žvaliam suaugusiam žmogui gali rodyti sunkias smegenų ligas, nors vaikams tai yra normalus fiziologinis reiškinys. Gilią miego fazę pakeičia kita – paradoksinio miego. Įdomu, kad tuomet EEG matomos beta bangos, taigi, jis primena aktyvų mąstymą būdravimo metu! Šioje miego fazėje didėja kraujospūdis, širdies susitraukimų, kvėpavimo dažnis, stebimi greiti akių judesiai, o žmogus raiškiai sapnuoja.

Neuralink

Smegenų elektrinis aktyvumas užrašomas ir Neuralink sukurtoje sistemoje. Tik joje elektrodai nėra dedami ant galvos, o implantuojami tiesiai į smegenis – taip gaunama detalesnės informacijos ir mažiau trikdžių, pavyzdžiui, akių judėjimo, mirksėjimo, net kraujagyslių pulsavimo. Be to, smegenų skystis, dangalai, kaukolė veikia kaip izoliatoriai, o tai silpnina signalus apie tūkstantį kartų. Užtikrinant tikslumą ir saugumą buvo sukurtas neurochirurginis robotas (5 pav.), kuris geba pragręžti kaukolę ir greitai implantuoti elektrodus. Nors operacija atliekama automatiškai, chirurgai ją prižiūri ir gali bet kada koreguoti roboto veiksmus.

Tradiciškai SKS buvo naudojamos elektrodų gardelės iš metalo ar puslaidininkių, bet Neuralink pasuko kitu keliu. Jie sukūrė lanksčias polimero gijas, kurių viduje yra labai plonas aukso sluoksnis, o ant kiekvienos gijos yra po 32 auksinius elektrodus. Šios gijos yra pranašesnės, nes sukelia silpnesnį imuninį atsaką, be to, mažiau žalojamos kraujagyslės ir kiekviena gija implantuojama atskirai, todėl atsiveria prieiga prie didesnės smegenų dalies. Senieji elektrodai buvo standūs, trindavosi į smegenų audinį, galiausiai aplinkinis audinys imdavo randėti, kol elektrodai nebegalėdavo registruoti neuronų signalų, net nekalbant apie toksinį poveikį pačioms smegenims. Tikimasi, kad dabar šių problemų pavyks išvengti. Visas implantas sveria keliolika gramų, o gijų storis yra apie 5 μm, palyginimui – neurono kūno skersmuo svyruoja tarp 10-25 μm.

Kad suprastumėte, ką tiksliai aptinka Neuralink, turite žinoti keletą dalykų. Pirma, signalai gali būti aukšto dažnio( > 300 Hz), kuriuos sukuria atskiras neuronas (veikimo potencialai – VP), ir žemo – šie formuojasi už ląstelės ribų ir yra daugelio neuronų aktyvumo rezultatas. Nors jie yra labai panašūs į anksčiau minėtas smegenų bangas, bet jų biologinė prigimtis, kaip manoma, šiek tiek skirtinga. Iš šių signalų gaunama informacija viena kitą papildo, o Neuralink sistema geba užrašyti abu signalų tipus (6, 7 pav.). Anksčiau buvo manoma, kad žemesnio dažnio signalai yra mažiau specifiški ir negali tiksliai apibūdinti judesio, bet naujesni tyrimai rodo, kad iš jų galima gauti ne mažiau informacijos nei iš pavienių neuronų aktyvumo. Pagal šiuos signalus galima numatyti, kokius judesius žmogus planuoja atlikti. Pavyzdžiui, įsivaizduodami, kad judinate dešinę ranką, iš tiesų galite judinti pelės žymeklį ekrane arba roboto galūnę.

Antra, sudirgintas neuronas sukuria VP pagal dėsnį „viskas arba nieko“ – tai patogu koduojant signalą dvejetainėje sistemoje, nes VP susidaro (1) arba ne (0). Vadinasi, svarbus tik pats VP atsiradimo faktas, o ne amplitudė ar trukmė. Tada problema yra klaidingai teigiami VP, kuriuos aptikti sudėtinga. Vis dėlto, Neuralink inžinieriai pastebėjo, jog nustačius filtrą, kuris leistų maždaug 1 klaidingą teigiamą VP per 5 sekundes, pasiekiama geresnių rezultatų, nes nėra atmetami tikri VP, nepasiekiantys nustatyto slenksčio.

Tikimasi, kad maždaug monetos dydžio implantas realiu laiku galės registruoti, stiprinti ir analizuoti informaciją iš tūkstančių elektrodų, kuri į išorinius įrenginius būtų perduodama „Bluetooth“ ryšiu. Baterijos turėtų užtekti visai dienai, o ją pakrauti galima naktį indukciniu (bevieliu) būdu. Be abejo, yra ir sunkumų. Bet kokia invazija į žmogaus organizmą kelia infekcijos grėsmę, taip pat bendrosios anestezijos, kraujavimo, nors ši ir sumažinta dėl itin plonų gijų.

Smegenų signalus galima ne tik aptikti, bet ir sukelti, stimuliuojant elektrodais. Visi mūsų pojūčiai, emocijos, mintys yra tik silpnos elektros srovės smegenyse, kurias teoriškai įmanoma sukelti išoriniais metodais. Kita vertus, kol bus sukurti kokybiški dirbtiniai pojūčiai – dar tolimas kelias, nors, tarkim, stimuliuojant pakaušinę skiltį, imituoti pavienius šviesos blyksnius nėra sudėtinga.

Neuronai smegenų žievėje yra išsidėstę ne chaotiškai, bet sudaro tam tikrą struktūrą. Pavyzdžiui, motorinę (raumenų judėjimo) funkciją atliekantys neuronai randami momeninės skilties priešcentriniame vingyje. Raumenys, kurių judesiai yra preciziški, užima santykinai didesnę žievės dalį – toks iškreiptas žmogaus vaizdas pagal užimamą žievės plotą vadinamas homunkulu – jame plaštakos ir veidas yra neproporcingai dideli. Taigi, pagal neuronų lokalizaciją galime pasakyti, kurias raumenų grupes jie valdo. Be to, SKS „mokosi“ – uždėjus jutiklius ant gyvūno galūnių galima susieti judesius su specifinių neuronų aktyvumu – taip pasiekiamas didelis tikslumas.

Kam to reikia?

Idėja paprasta – dėl ligos prarastą elektrinę smegenų funkciją pakeisti dirbtine elektronika. Tai palengvintų paralyžiuotų pacientų bendravimą, o su egzoskeletu galbūt net pavyktų atkurti judėjimo funkciją. Stimuliuojant nugaros smegenis pacientams, patyrusiems stuburo lūžį nardant ar autoavarijoje, būtų galima „aplenkti“ pažeidimo vietą. Panašiai tai padėtų ir akliesiems, kurtiesiems.

Įprastai įvairios smegenų žievės sritys yra sujungtos tarpusavyje. Patyrus insultą per kelias valandas dalis nervinio audinio žūva, o aplinkinė sritis (penumbra) pažeidžiama. Kadangi jungtys tarp penumbros ir sveikos žievės zonos gali eiti per insulto sritį, jos prarandamos. Elektrodais aptinkant sveiko audinio signalus ir koordinuotai stimuliuojant penumbrą, ilgainiui tikimasi atkurti jungtis, nes padidėjusi sąveika tarp neuronų sustiprina jų tarpusavio ryšius. Nors potencialus pritaikymas medicinoje beribis, pats E. Muskas neslepia ambicijų taikyti Neuralink ir sveikiems žmonėms, taip smarkiai išplėsdamas jų intelektines galimybes.

A. Sidaras

Šaltiniai:

1. Prieiga internete: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6914248/
2. Chaudhary, U., Mrachacz‐Kersting, N. and Birbaumer, N. (2021), Neuropsychological and neurophysiological aspects of brain‐computer‐interface (BCI) control in paralysis. J Physiol. https://doi.org/10.1113/JP278775
3. Miller, K. J., Hermes, D., & Staff, N. P. (2020). The current state of electrocorticography-based brain–computer interfaces, Neurosurgical Focus FOC, 49(1), E2. Retrieved Mar 10, 2021, from https://thejns.org/focus/view/journals/neurosurg-focus/49/1/article-pE2.xml
4. Physiological properties of brain-machine interface input signals, Marc W. Slutzky and Robert D. Flint, Journal of Neurophysiology 2017 118:2, 1329-1343
   Prieiga internete: https://journals.physiology.org/doi/full/10.1152/jn.00070.2017
5. https://archive.nytimes.com/www.nytimes.com/library/magazine/home/20000611mag-mind.html
6. https://neuralink.com/
7. Neuralink Progress Update, Summer 2020: https://www.youtube.com/watch?v=DVvmgjBL74w
8. John E. Hall. Guyton and Hall textbook of medical physiology/ Thirteenth edition.Elsevier, 2016.
9. Duane E. Haines. Fundamental neuroscience for basic and clinical applications. Elsevier, 2013.
10. Todd W. Vanderah, Douglas J. Gould. Nolte’s The human brain: an introduction to its functional anatomy —Seventh edition.Elsevier, 2016.
11. Siuly S, Li Y, Zhang Y. EEG Signal Analysis and Classification. Techniques and Applications. Springer International Publishing AG, 2016.
12. Nam C. S, Nijholt A, Lotte F. Brain–Computer Interfaces Handbook. Technological and Theoretical Advances.Taylor & Francis Group, 2018.

Paveikslėlių šaltiniai (eilės tvarka)

1. 
   „Neuralink Wafer of Flexible Electrodes“ by jurvetson is licensed with CC BY 2.0. To view a copy of this license, visit https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/
2. By ZivileeeZ – Mano darbas, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=30159074
3. Michael KlausenVector: Smedlib – Own work based on: NeuronResistanceCapacitanceRev.jpg by Michael Klausen, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=60327166
4. By Andrii Cherninskyi – Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=44035074
5. – 7. Elon Musk, Neuralink. Originally published in the Journal of Medical Internet Research (http://www.jmir.org), 31.10.2019. doi: 10.2196/16194