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Brain Computer Interfaces: il cervello che si mette in moto

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Scritto da Lorenzo Morelli

“Ho perso un po’ la vista, molto l’udito. Alle conferenze non vedo le proiezioni e non sento bene. Ma penso più adesso di quando avevo vent’anni. Il corpo faccia quello che vuole. Io non sono il corpo: io sono la mente.”

Così dichiarava Rita Levi Montalcini in una delle sue ultime interviste rilasciata alla rivista statunitense Wired, il 21 aprile 2010. Lei che era testimonianza vivente del fatto che il cervello umano è arte e artefice del nostro destino. (Eric Anselmo, uno dei partecipanti alla Brain-Computer Interface Race )

cybathlon

Oggi, delle potenzialità del nostro cervello, ne abbiamo una dimostrazione tangibile: il 6 ottobre 2016 si è svolto a Zurigo il Cybathlon, la prima “Olimpiade bionica” al mondo. Alla competizione hanno partecipato 66 squadre di tecnici, ingegneri, sviluppatori e “piloti”, ovvero gli atleti in gara. A farla da protagonisti braccia bioniche, gambe robotiche, esoscheletri e sedie a rotelle sovralimentate. Tra i partecipanti alla competizione, persone che hanno perso gli arti, con diversi tipi di lesioni del midollo spinale. Ma per alcuni di questi la gara olimpionica si è spinta oltre.

I partecipanti affetti da tetraplegia si sono sfidati in una Brain-Computer Interface Race (BCIR), ossia una gara in cui a correre erano avatar virtuali, controllati dal cervello.

Ovviamente, lo scopo della competizione organizzata non è stato puramente volto all’aspetto sportivo dell’evento, ma in particolare all’applicabilità nella vita quotidiana dei dispositivi utilizzati dai partecipanti. In particolare, l’attenzione si è rivolta proprio all’utilizzo delle BCI (Brain Computer Interface) in grado di riprodurre o meglio decodificare e modellare, digitalmente e non, il pensiero umano.

Cosa è una Brain-Computer Interface

Una BCI è un’interfaccia neurale basata su una elettroencefalografia (EEG) che è in grado di far comunicare, attraverso appositi elettrodi, il Sistema Nervoso Centrale (SNC) con una periferica esterna. In ambito biomedicale questa “periferica” assume svariate connotazioni: dai sistemi protesici articolari, fino al controllo remoto di sedie a rotelle alimentate e dispositivi in grado di elaborare parole e immagini virtuali. Ne esistono di due tipologie, differenziate dalla metodologia di applicazione: non invasive ed invasive.

brain computer interface
Esempio di BCI non invasiva

Le invasive, come si evince dal nome, richiedono l’intervento chirurgico per l’installazione a livello sottocutaneo di una matrice di elettrodi di diverso tipo rispetto a quelli usati nella non invasiva, in grado di sopperire ad altri tipi di problematiche. Lo scopo di queste ultime non è quello di coadiuvare l’interazione tra SNC e periferiche, ma la sostituzione vera e propria di alcune funzionalità cerebrali, in caso di aree lesionate o parzialmente inattive a livello sinaptico. Sono impiegate perlopiù negli USA e meno nell’UE, per motivi etico-giuridici. Analizziamo quindi nello specifico le funzionalità delle non invasive poiché di uso “meno sperimentale” rispetto a quelle invasive.

Alla prima categoria di BCI appartengono quelle usate nel Cybathlon: su una cuffia di materiale isolante sono posti degli elettrodi che vengono a contatto superficialmente con l’epidermide del soggetto. Sono indicate e vengono perlopiù usate da persone affette da tetraplegia grave o di forma più lieve, per il controllo delle periferiche di sostegno sopracitate e per l’interazione tramite movimento oculare. Questo genere di BCI sono quelle di uso più comune nei paesi europei, sia a livello di “Assistive Technologies” che a scopo di ricerca.

 

brain computer interface
Impianto sottocutaneo per una BCI invasiva

Come funziona una Brain-Computer Interface

Come precedentemente detto, le BCI hanno come principio di base di funzionamento il rilevamento del segnale bioelettrico di natura sinaptica, tramite l’uso di un EEG i cui elettrodi sono posti superficialmente allo scalpo come mostrato in figura.

bci - how it works
Funzionamento di una BCI

Il segnale che ricevono viene elaborato e analizzato da un calcolatore elettronico, il quale a sua volta è deputato al controllo delle periferiche ad esso collegato. Tale segnale rilevato non porta con sé tutto il contenuto informativo utile alla sua trasduzione da parte del calcolatore. Attraverso l’analisi grafica dell’EEG, si nota che una forte componente dell’impulso ricevuto è sotto forma di disturbo o “rumore”; quest’ultimo è derivante proprio dal cervello. Ciò è dovuto al fatto che il segnale in entrata è dato dai neuroni corticali, posti perpendicolarmente alla superficie cutanea, mentre gli altri neuroni in qualche modo “interferiscono” nella ricezione del biosegnale. L’EEG, quindi, va a registrare la risultante dei potenziali elettrici generati prima e dopo il neurone (potenziali pre e post-sinaptici).

Tra le varie tipologie di potenziali generati, la BCI si occupa di analizzare in particolare gli ERP o “Evented-Rated Potentials”, vale a dire tutte quelle risposte cerebrali derivanti da stimoli di natura elettrofisiologica, sia interni che esterni, che sono il risultato della produzione di tale potenziale da parte dei neuroni corticali in gruppo e in modo sincrono. Interessa particolarmente lo studio di una componente (di natura ondulatoria) di questi ERP chiamata “P300”, definita così poiché si presenta a 300ms dalla ricezione dello stimolo ed è responsabile della contrazione volontaria muscolare. Per il rilevamento e classificazione delle P300 all’interno del tracciato EEG, è necessario isolare la componente data dal rumore di sottofondo, ripulirla dai disturbi (attraverso opportuni filtri passa-basso o passa-alto in modo tale da non danneggiare il contenuto informativo che l’onda stessa porta) e classificarla. A valle va condotto un addestramento del software di analisi (Rete Neurale Artificiale) che, per ogni porzione di tracciato analizzata, deve identificare se si tratta di una componente P300 oppure no. Ciò avviene sulla base della conoscenza accumulata in precedenza, attraverso una fase di training del software in una serie di misurazioni, al fine di tarare il rapporto riconoscimento P300-risposta digitale (o protesica).

In base alla periferica connessa al calcolatore e al suo utilizzo, si possono caratterizzare varie tipologie di BCI.

La polivalenza delle BCI: quante e quali problematiche possono essere risolte?

Come abbiamo detto precedentemente, le periferiche alle quali sono connesse le BCI, hanno il compito di caratterizzare questi strumenti verso i relativi campi di applicazione ai quali sono rivolti. Abbiamo parlato delle BCI collegate ad EEG, ma se ne stanno sviluppando altre sulla base di altri sistemi diagnostici come: fMRI (Risonanza Magnetica funzionale), NIRS (Spettroscopia nel vicino Infrarosso) e MEG (Magneto Encefalografia). Si possono individuare 3 macrocategorie di BCI che variano in funzione dell’interesse applicativo.

BCI per la comunicazione

Il paziente, quando intende comunicare, focalizza la propria attenzione su un carattere alfanumerico contenuto in una matrice 6×6 le cui righe e colonne si illuminano in maniera casuale circa 5-8 volte al secondo. Una riga e una colonna individuano univocamente il carattere desiderato, in corrispondenza delle quali si presenterà il P300 nel tracciato EEG. L’elaboratore effettua una media sulle risposte ottenute e successivamente il software, tramite classificatori, determina il carattere desiderato. Nonostante non richieda quasi nessun tipo di addestramento da parte dello paziente, è efficace solo se abbinata a stimoli visivi e richiede un notevole grado di attenzione anche prolungata nel tempo che può far calare sensibilmente l’accuratezza dell’applicazione.

bci - matrice alfanumerica
Matrice alfanumerica

Una delle maggiori applicazioni di questa interfaccia è tutt’oggi usata per consentire una comunicazione con pazienti affetti da SLA ed ha riscosso un notevole successo con numerosi pazienti disabili. Occorre menzionare che nel 2007 ci fu un raro caso di comunicazione con pazienti in stato  tetraplegico, tramite un sistema BCI basato sul sistema NIRS. I pazienti venivano interrogati con semplici domande che prevedevano una risposta “Sì/No”, associate rispettivamente ad un aumento/diminuzione dell’ossigenazione del sangue; alcuni di questi pazienti sembrano essere stati in grado di superare la soglia del 70% di risposte corrette. La grande diffusione delle applicazioni BCI per la comunicazione ha permesso la comparsa dei primi prodotti accessibili a tutti.

Futuri sviluppi prevedono implementazioni di funzionalità come: gestione di email, social network e navigazione internet.

BCI per il controllo motorio di periferiche

Questa tipologia è stata pensata e sviluppata con l’intento di riuscire a comandare periferiche atte a sostituire o aiutare il soggetto in movimenti che non è più in grado di compiere, attraverso un braccio robotico ad esempio.

Interessanti risultati sono stati conseguiti nel 2004 dal centro di ricerche IDIAP in Svizzera, che hanno dimostrato la possibilità di controllare i movimenti di un piccolo robot attraverso acquisizione EEG dei segnali; ciò apre all’impiego (come già accade in alcuni paesi) di piccoli automi di uso domestico per svolgere le più semplici azioni di uso quotidiano. Ad oggi la principale destinazione d’uso rimane il controllo del movimento di una sedia a rotelle elettrica con acquisizione EEG che richiede un periodo di addestramento effettuato impartendo comandi direzionali a puntatori su schermo.

BCI per il controllo di una sedia a rotelle alimentata
BCI per il controllo di una sedia a rotelle alimentata
BCI per la riabilitazione motoria

Oltre alle periferiche esterne che sostituiscono il movimento del paziente affetto da disabilità motorie, i sistemi BCI sono stati inoltre sfruttati al fine di controllare dispositivi in grado di aiutare la persona nel movimento dei propri arti paralizzati. Sfruttando la plasticità cerebrale della corteccia motoria, che possiede grandi capacità di recupero a seguito di paralisi parziali o totali, per un paziente tetraplegico è stato possibile controllare (con l’ausilio di un sistema BCI basato su ritmi di onde cerebrali ben precisi) i muscoli della mano; si sono quindi rivelate come possibili dispositivi per la riabilitazione. Anche le invasive, sono state successivamente sperimentate per la riabilitazione motoria.

Risultati incoraggianti a seguito di alcuni studi hanno evidenziato uno spostamento dell’attività MEG (Magneto Encefalografia) durante l’allenamento, a conferma del fatto che l’uso di una BCI può avere effetto sulla riorganizzazione corticale.

Il futuro “possibile” delle BCI

Ora la vera domanda da porsi, rispetto al futuro dei sistemi BCI, non è riguardo a quale approccio sia da preferire, ma quale tipo di combinazione può portare alla realizzazione di un’interfaccia definitiva. Le BCI non invasive per ora risolvono, o meglio riducono, il problema dei pazienti.

Il futuro sembra essere l’integrazione di metodiche sia invasive che non invasive. Acquisizioni invasive mirate per informazioni di alto livello, accompagnate dalla lettura di stati cognitivi più generalizzati  tramite EEG ad alta risoluzione, e dalla microstimolazione intracorticale (ICMS) per un feedback sensoriale di eventuali protesi, sembrano essere l’approccio vincente su cui investire per ottenere risultati consistenti. Al momento è ancora necessario approfondire ed acquisire una più robusta conoscenza di ogni singola modalità e sviluppare nuovi algoritmi di estrazione delle informazioni e modalità di acquisizione invasive (perché più accurate) e più sicure.

Un altro problema principale dei sistemi BCI, ad oggi, è infatti la scalabilità ossia la capacità di “crescere” in funzione della complessità del problema da risolvere. La tecnica che dimostrerà la maggior adattabilità alla complessità del problema sarà probabilmente la migliore per realizzare le interfacce. Le BCI si stanno evolvendo verso sistemi di controllo che condividono le informazioni neurali con conoscenza a priori del problema e verso segnali acquisiti direttamente dall’ambiente in modo da ridurre il carico cognitivo per la persona. In particolare, i sistemi realizzati dovranno essere di semplice uso, compatti e portatili in modo da non interferire con le normali attività quotidiane, non affetti da consistenti disturbi elettrici (che si possono ritrovare sia negli ospedali sia nelle abitazioni) e dovranno rispecchiare le esigenze del paziente. Quest’ultimo è il vero fine e obbiettivo delle BCI e di tutte le “Assistive Technologies“.

Un qualsiasi dispositivo di assistenza non potrà mai sostituire quella della persona, ma almeno potrà alleviare l’obbligo di una costante presenza attorno al paziente, il quale vedrebbe aumentare la propria autonomia e la propria indipendenza.

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Informazioni autore

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Lorenzo Morelli

Studente e laureando in Ingegneria Clinica presso l’università “La Sapienza” di Roma. Ambiti di interesse: le neuroscienze e tecnologie chirurgiche innovative.

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