Mappare le colonne corticali del cervello per sviluppare interfacce cervello-computer innovative
La risonanza magnetica funzionale (fMRI) a livello della colonna ha già contribuito e continuerà a contribuire a una migliore comprensione di come il cervello e la mente lavorano zoomando nell’organizzazione funzionale dettagliata dentro zone specializzate del cervello. Concentrandosi su questo, il progetto ha stimolato una nuova linea di ricerca dell’imaging “mesoscopico” che sta guadagnando terreno nel campo della neuroscienza cognitiva e computazionale umana. Questo nuovo campo integra il tradizionale imaging macroscopico del cervello che misura l’attività in zone del cervello e reti su larga scala. Misurare le colonne corticali Le colonne corticali sono un gruppo di neuroni del cervello che vanno dall’apice alla base della corteccia e rispondono alla stessa proprietà stimolante. Per esempio, le colonne corticali visuali primarie estraggono piccolo barre con una specifica orientazione, che sono caratteristiche elementari per analizzare la forma degli oggetti. Una singola colonna corticale contiene migliaia o persino decine di migliaia di neuroni che corrispondono a poche decine di micrometri e fino a 1-2 millimetri per strutture colonnari aggregate più grandi. “È stato difficilissimo misurare in modo affidabile le colonne corticali con un imaging funzionale del cervello non invasivo negli esseri umani, ma COLUMNARCODECRACKING ha fatto progressi sostanziali in questo senso,” ha spiegato il prof. dott. Goebel. "Abbiamo spinto più in là i limiti della tecnologia e abbiamo sviluppato nuovi paradigmi, metodi di analisi e strumenti di modellazione… Abbiamo raggiunto una gamma sub-millimetrica di risoluzione speciale che ci permette di “vedere” colonne più grandi ma dobbiamo aumentare ancora la risoluzione per cogliere organizzazioni colonnari più dettagliate.” Dopo aver usato un MRI da 7 Tesla, il progetto ha cominciato a usare uno dei pochi scanner da 9,4 Tesla al mondo. Potenti interfacce cervello-computer Una delle applicazioni più promettenti che potrebbe venir fuori dalla ricerca svolta nell’ambito del progetto è la creazione di nuove interfacce cervello-computer, usando misurazioni di fMRI a campo ultra alto. “Da una parte, questo costituisce un impegnativo banco di prova per le conoscenze che abbiamo appena acquisito sui principi di codificazione nelle zone del cervello. Dall’altra questa ricerca potrebbe portare e nuove applicazioni per alcuni pazienti, come chi soffre della sindrome locked-in, nonostante la limitata disponibilità di scanner a campo ultra alto,” ha detto il prof. dott. Goebel. Il progetto ha condotto diversi studi con fMRI a 7 Tesla per testare se è possibile creare INTERFACCIA CERVELLO COMPUTER che sfruttino le informazioni a livello delle caratteristiche colonnari. “È molto difficile perché non ci concentriamo sull’attività cerebrale da stimolazione esterna ma studiamo le tendenze dell’attività cerebrale risultato dell’immaginazione di un partecipante, ovvero a partire da attività cerebrale auto-stimolata,” ha spiegato il prof. dott. Goebel. “Abbiamo chiesto ai partecipanti di immaginare un campo di puntini che si muovono in direzioni diverse. Con l’fMRI a 7 Tesla, abbiamo poi potuto decodificare dall’attività cerebrale generata nella corteccia visuale quale direzione di moto un soggetto ha immaginato senza mostrare alcuno stimolo visivo esterno.” È eccitante perché indica per la prima volta che le informazioni a livello delle caratteristiche (in questo esempio, diverse direzioni di moto immaginato) possono essere usate per costruire interfaccia cervello-computer a campo ultra alto basate su fMRI. Il prof. dott. Goebel riconosce tuttavia che sono necessari alcuni miglioramenti per aumentare la precisione della decodificazione prima che il sistema possa essere usato sui pazienti. In uno studio attualmente in corso, il team del progetto sta testando se è possibile costruire interfaccia cervello-computer ad alta risoluzione a 7 Tesla che permettano ai soggetti di scrivere lettere dell’alfabeto semplicemente immaginando l’aspetto delle lettere. È difficile perché per farlo è necessario districare l’attività del cervello che in gran parte si sovrappone nelle stesse zone visuali del cervello. I primi risultati con quattro lettere diverse sono promettenti ma non è ancora chiaro se questa interfaccia cervello-computer di immagine delle lettere possa raggiungere un alto livello di precisione quando si useranno tutte le lettere dell’alfabeto. Future attività di ricerca Anche se il progetto ha prodotto risultati interessanti, il prof. dott. Goebel fa presente che c’è ancora molta ricerca da fare. Il progetto ha mappato l’organizzazione colonnare in alcune zone specializzate del cervello, ma ci sono almeno 30 zone visuali, uditive, somatosensoriali e multisensoriali di medio livello nelle quali la rappresentazione dettagliata della caratteristica a livello colonnare rimane sconosciuta. Un esempio di queste sono le caratteristiche attualmente sconosciute usate dall’area visuale di formazione delle parole, una regione attiva quando si legge. “Spero che la mia ricerca attuale e futura porterà a una conoscenza più approfondita di come la percezione visiva e la cognizione emergono dalle rappresentazioni di caratteristiche e dalla loro interazione nel cervello,” ha affermato il prof. dott. Goebel. Tale conoscenza più approfondita potrebbe preparare il terreno per interfaccia computer-cervello molto avanzate che potrebbero non solo aiutare a curare i disturbi neurologici, ma anche migliorare significativamente l’abilità del genere umano di integrare e collegarsi organicamente con sistemi computerizzati molto potenti. Per maggiori informazioni, consultare: Pagina del progetto COLUMNARCODECRACKING su CORDIS
Paesi
Paesi Bassi
