Az agy-számítógép összeköttetés ma már valóság
Mélytanulásos (deep-learning) algoritmust használva egy olyan páciens agyi aktivitását elemezték amerikai kutatók, aki egyik végtagját sem tudta mozgatni.
Illusztráció: Profimedia
Stimulálták a páciens alsókarjának izmait és helyre tudták állítani a kar mozgási képességeit. A krónikus bénulással együtt élő emberek életminőségét jelentősen javítani lehet agy-számítógép interfészek (csatlakozók) segítségével. Ezek átjárót jelentnek a központi idegrendszer mozgásirányító területei és emberek által készített segítő eszközök között. Az utóbbiak lehetnek például számítógépes kurzorok, vagy robotikai eszközök. A közelmúltban már használtak agy-számítógép interfészeket arra, hogy helyreállítsák a gerincoszlop sérülése nyomán megszakadt kapcsolatokat. Ezen kísérletek során az izmok közvetlen stimulálásával sikerült visszaállítani a lebénult végtag mozgását. Bár ezek biztató fejlemények, továbbra is vannak akadályok a valós helyzetekben történő alkalmazások során. Idetartozik a pontos és gyors válasz, a többféle funkció, és a napi szintű pontos beállítás szükségessége.
Michael A. Schwemmer és kollégái a Nature Medicine 2018. szeptember 24-én megjelent számában az alábbi kutatásukról számolnak be. Két éven keresztül gyűjtöttek agykéreg-aktivitási mintázatokat egy olyan páciens agyából, akinek mind a négy végtagja mozgásképtelen volt. Ezen mintázatokat akkor rögzítették, amikor elképzelt mozdulatokat tett az alsókarjával és a kezével. Az agyi aktivitást egy, a mozgató kéregbe hosszú távra beépített mikroelektróda áramkörrel gyűjtötték. Az elektródák közvetlenül mintavételezték az agyi aktivitást, nagy térbeli és időbeli felbontással. Az így keletkezett nagy adatbázis alapján a kutatók mélytanulási módszerrel egy agy-számítógép csatlakozót készítettek. A csatlakozó pontos, gyors és hosszan tartó teljesítményt nyújt, emellett új funkciókat is képes megtanulni. Mindezt úgy, hogy kevés újratanítási munkára van szükség. A kutatók arról is beszámolnak cikkükben, hogy a dekóder egy elektromos ingerlő eszközt is tud irányítani, amivel újraélesztették és valós időben mozgatták a páciens lebénult alsókarját. A páciens a készülék segítségével meg tudta fogni a tárgyakat.
Az adatgyűjtés első szakasza: az agyhullámok rögzítése
Ugyanakkor a kutatók szerint még további munkára van szükség ahhoz, hogy egy hasonló elven, de valós helyzetekben (nem csak laboratóriumi körülmények között), más pácienseken is működő dekódert készítsenek.
A fentiekhez hasonló kutatások nagymértékben javíthatják bénulással küzdő embertársaink életét. Ugyanakkor, ha jobban belegondolunk, egy ember-gép hibrid, azaz cyborg jön létre ilyenkor. Ha a tudomány tovább halad ezen az úton, sokak számára taszító alkalmazások is létrejöhetnek, amelyek komoly etikai aggályokat vetnek majd fel. Szabad-e egy kutatónak Istent játszani? Milyen mértékben szabad „feljavítani” egy-egy ember képességeit? Felgyorsult világunkban érdemes időnként lassítani és ilyen kérdéseken is elgondolkozni. Az állami és nemzetközi szabályozó szervezeteknek pedig felelősségük van a megfelelő szabályozás megalkotásában.