Vers une navigation hippocampique pour le cerveau

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 14021 (2023) Citer cet article

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Des fauteuils roulants automatiques directement contrôlés par l’activité cérébrale pourraient offrir une autonomie aux personnes gravement paralysées. Les approches actuelles reposent principalement sur des mesures non invasives de l’activité cérébrale et traduisent les commandes individuelles en mouvements de fauteuil roulant. Par exemple, un mouvement imaginaire de la main droite dirigerait le fauteuil roulant vers la droite. Aucune recherche n’a étudié le décodage des processus cognitifs d’ordre supérieur permettant de contrôler le fauteuil roulant. Nous envisageons une prothèse neuronale invasive qui pourrait fournir une entrée pour le contrôle du fauteuil roulant en décodant l'intention de navigation à partir des signaux de l'hippocampe. La navigation a été largement étudiée dans les enregistrements hippocampiques, mais pas pour le développement de prothèses neurales. Nous montrons ici qu'il est possible d'entraîner un décodeur pour classer les vitesses de mouvement virtuel à partir des signaux hippocampiques enregistrés lors d'une tâche de navigation virtuelle. Ces résultats représentent la première étape vers l’exploration de la faisabilité d’un BCI hippocampique invasif pour le contrôle des fauteuils roulants.

Des millions de personnes souffrent de paralysie : incapacité de bouger une partie de leur corps1. Dans les formes de paralysie les plus graves, par exemple la tétraplégie, les individus perdent le contrôle de leurs bras, de leurs jambes et de leur torse. La paralysie peut résulter de plusieurs maladies telles que les lésions de la moelle épinière, la myélite transverse, la sclérose en plaques, la polio et la sclérose latérale amyotrophique (SLA). Ces patients ont besoin de l’aide des membres de leur famille et des professionnels de la santé. Étant donné que la capacité d’interagir de manière indépendante avec l’environnement est positivement associée à la satisfaction de vivre2, il est impératif de développer des solutions pour assurer l’indépendance des personnes gravement paralysées.

Les interfaces cerveau-ordinateur (BCI) permettent la communication entre les humains et les ordinateurs sans nécessiter de mouvements musculaires en décodant les signaux neuronaux3. Ces dernières années, les chercheurs ont démontré le potentiel du BCI pour aider plusieurs groupes de patients4. Une étude menée auprès de personnes atteintes de SLA a révélé que le contrôle des bras robotisés et des fauteuils roulants était la priorité absolue en matière de développement du BCI5. De grands progrès ont été réalisés dans le développement de prothèses de bras robotisées6. Le contrôle des fauteuils roulants, en revanche, a reçu moins d'attention de la part des chercheurs, notamment en utilisant des mesures invasives de l'activité cérébrale.

Les approches BCI non invasives, telles que celles utilisant l'électroencéphalographie (EEG), bénéficient d'un faible risque car elles enregistrent l'activité cérébrale de l'extérieur du cuir chevelu. Cependant, ce faisant, ces approches compromettent considérablement la qualité du signal, la résolution spatiale et/ou la résolution temporelle7. En raison de ces limitations, le BCI basé sur l'EEG pour le contrôle des fauteuils roulants n'a pas fait de progrès majeurs ces dernières années.

De nombreuses approches utilisant l’EEG dépendent directement ou indirectement du mouvement oculaire et du clignement8,9,10, les traduisant en commandes directionnelles simples. Le mouvement des yeux et le clignement des yeux ne sont pas réalisables pour de nombreux patients SLA4. De plus, limiter les mouvements oculaires pendant la navigation serait gênant et entraverait les interactions sociales. D'autres méthodes reposent sur le décodage de tâches mentales ou d'images pour indiquer le mouvement prévu11,12,13,14. Par exemple, imaginer une rotation mentale ou un mouvement de la main gauche pour tourner à gauche. Bien que l’utilisation de cette méthode puisse fournir une grande précision, la vitesse à laquelle les informations sont transférées est trop lente pour une utilisation sûre en fauteuil roulant. Un BCI invasif tirant parti d’une intention de navigation orientée vers un objectif peut fournir les informations nécessaires à un contrôle précis, sûr et intuitif du fauteuil roulant. Les interfaces cerveau-ordinateur qui décodent les processus cognitifs d’ordre supérieur peuvent fournir aux personnes paralysées une entrée intuitive pour contrôler des appareils externes, favorisant ainsi l’indépendance.

Le rapport signal/bruit, la résolution temporelle et la précision spatiale plus élevés des signaux enregistrés de manière invasive peuvent permettre le développement d'un contrôle amélioré du fauteuil roulant. Jusqu’à présent, toutes les recherches de ce type dont nous avons connaissance ont été menées sur des primates non humains. Certaines études ont utilisé des paradigmes BCI basés sur un joystick pour le contrôle du fauteuil roulant15,16. Les mouvements des mains ont été décodés à partir des neurones du cortex moteur primaire tandis que le singe utilisait un joystick pour contrôler un fauteuil roulant. Rajangam et al.17, d'autre part, ont montré la capacité des singes rhésus à contrôler un fauteuil roulant sur la base de signaux neuronaux invasifs sans utiliser le paradigme du joystick. Il s'agit d'une étape importante car de nombreuses personnes paralysées ne pourront pas utiliser un joystick pour entraîner les classificateurs BCI. Grâce à des enregistrements d'ensemble dans les zones prémotrices et sensorimotrices, les singes ont pu contrôler le mouvement de rotation et de translation d'un fauteuil roulant pour atteindre leur objectif. Cette approche est prometteuse car elle repose sur des populations de neurones réglés pour le déplacement de l’ensemble du corps. Cependant, cette approche décodait les commandes de mouvement individuelles émises en continu, au lieu de décoder les trajectoires planifiées de haut niveau.