Читаючи мозок ззовні

 

Ліва рука Патріка Кайфоша лежить на столі біля нього. Інколи його пальці посіпуються або долоня легенько підіймається. Здається, немає ніякого зв’язку між цими рухами і тим, що відбувається на екрані планшета напроти нього, де він майстерно керує віртуальним зорельотом, який оминає астероїди, рухається вперед, убік або стріляє.

Робити йому це дозволяє обруч посередині лівого передпліччя з золотими пластинами, облицьований електродами. Кожна пластина містить дюжину електродів, які вловлюють електричні сигнали моторних одиниць (комбінація мотонейрона і м’язового волокна, яке він контролює). Ці сигнали опрацьовують алгоритми машинного навчання і транслюють в рухи в грі. Др. Кайфош, співзасновник стартапу CTRL-Labs, навчився здійснювати дивовижний контроль над цими сигналами без практично жодного видимого руху.

 

Утім, багато хто скептично оцінює те, що Др. Кайфош і співзасновник Томас Рірдон створили нейрокомп’ютерний інтерфейс. Обруч з електродами розташований зовсім не біля мозку, а сигнали, які він опрацьовує, породжуються не активізацією нейронів, а електричною активністю м’язів. «Якщо це вважати нейрокомп’ютерним інтерфейсом, то рух моїх пальців, коли я друкую по клавіатурі, слід також вважати аналізом мозкової активності», – невдоволено каже один дослідник. Але Крішна Шеной, який очолює Лабораторію дослідження нервового протезування у Стенфордському університеті, вважає інакше.  За його словами, «аналіз руху м’язевих тканин – це, по суті, аналіз нервової активності, що зумовлює цю активність, підсилену м’язами».

 

Як би не обґрунтовувалась семантика цих сигналів, цікавою є логіка компанії, яка вирішила аналізувати активність мозку за периферійною нервовою системою замість того, щоб прямо зазирнути всередину голови. Стартап CTRL-Labs хоче створювати продукт на продаж. Нелогічно, що його покупці погодяться, щоб їм свердлили голову і вводили якісь імплантати. Натомість сучасні неінвазивні методи сканування активності мозку підхоплюють нечіткі сигнали, які важко читати і інтерпретувати. «Для людей, які працюють з технологією машинного навчання, немає питання, якому набору даних надати перевагу – кортикальним чи моторним нейронам», – каже Др. Рірдон.

 

Компроміс між ступінню інвазивності та якістю сигналів мозку є великою проблемою для тих, хто хоче створити нейрокомп’ютерний інтерфейс. Науковці б’ються над тим, як навчитися «читати думки», не відкриваючи черепа.

 

Найпростіший спосіб дізнатися, що відбувається в голові людини, – це провести електроенцефалограму (ЕЕГ). Для цього потрібна «шапка» з безліччю електродів, які облягають поверхню черепа. Щоб підсилити якість сигналу, часто використовують провідний гель (тож після сеансу потрібно помити голову), а шкіру голови інколи навмисне роблять шорсткуватою. Це не менш «приємна» процедура, ніж візит до стоматолога.

 

Кожен електрод в шоломі ЕЕГ фіксує струми, породжені активізацією тисяч нейронів, але тільки в ділянці, яку він покриває. Активність нейронів глибоко в мозку за допомогою ЕЕГ детектувати неможливо. Сам сигнал спотворений шарами шкіри, кістки та мембраною електрода. Натомість м’язева активність, яку детектують в лабораторії CTRL-Labs, дає набагато чіткіші дані, ніж ЕЕГ.

 

Деякі сигнали ЕЕГ, однак, все-таки достатньо сильні. Це, зокрема, електричні сигнали, які видає мозок у відповідь на конкретні зовнішні стимули. Серед них виділяють сигнал Errp (error-related potential – «потенціал, пов’язаний з помилкою»), який настає тоді, коли людина помічає якусь помилку. Дослідники з МІТ пов'язали людину, якій одягнули електроенцефалограф, з промисловим роботом, названим Baxter, який виконував завдання з сортування. Якщо Baxter робив помилку, сигнал Errp у мозку спостерігача сповіщав його про це. Якщо Baxter не реагував, мозок видавав навіть сильніший сигнал.

 

Інший комерційний стартап Neurable розробив шолом з лишень сімома сухими електродами, які розпізнають сигнал під назвою P300, за допомогою якого споживачі можуть грати в гру-аркаду у віртуальній реальності. Цей сигнал є маркером здивування або розпізнавання. Якщо ви подумаєте про слово «мозок», а згодом побачите на екрані низку літер. Якщо серед них буде літера «м», ваш мозок напевне видасть сигнал P300. У грі, яку розробляє Neureble, потрібно концентруватися на об’єкті (наприклад, м’ячі) і можна подумки наблизити його до себе. Рамзес Алкейд, засновник Neurable, вважає, що їхня розробка має потенціал для індустрії розваг, зокрема в тематичних парках та іграх-аркадах.

 

На думку Торстена Зандера з Технічного університету в Берліні, «пасивні» сигнали ЕЕГ, які не утворюються у відповідь на жоден зовнішній стимул, також можна корисно використовувати. З попередніх досліджень відомо, що активність мозку змінюється залежно від того, наскільки сконцентрованою, сонною чи притомною є людина. Якщо ЕЕГ може це достовірно зафіксувати, то у такий спосіб можна ідентифікувати хірургів, пілотів чи водіїв вантажівок, у чиїй професії втома пов’язана з небезпечними наслідками. Інше дослідження показало зв’язок між ментальним станом людей, який фіксує ЕЕГ, і їхньою здатністю помічати зброю і небезпечні предмети у рентгенівських сканах багажу.

 

Однак використання ЕЕГ залишається досить обмеженим. В реальному житті, наприклад, в кабіні пілота, в автомобілі чи аеропорту, активність м’язів та довколишня електрика спотворюють сигнали електродів. Інші неінвазивні технології також мають свої недоліки. Магнітна енцефалографія вимірює магнітні поля, які утворює електрична активністю в мозку. Це можна робити лише в спеціальній кімнаті, яка нейтралізує вплив магнітного поля Землі. Функціональне магнітно-резонансне знімання помічає зміни в ступені окисленні крові, які є точним індикатором нервової активності, і може сконцентровуватися на дуже невеликій ділянці мозку. Але ця технологія потребує великого і дорого обладнання. Крім того, існує певна прогалина між активністю мозку і циркуляцією у ньому крові.

 

Є, щоправда, одна технологія, яка теоретично може стати проривом в неінвазивному скануванні мозку. Мовиться про варіацію fNIRS – технології на основі інфрачервоних променів, яку використовують для того, щоб комунікувати з паралізованими пацієнтами. По суті, череп просвітлюють інфрачервоним світлом, яке або поглинається, або відбивається назад на детектори, даючи картину того, що відбувається в мозку. Техніка не потребує громіздкого обладнання і, на відміну від ЕЕГ, не вимірює електричної активності, тож її сигнали не сплутуються з сигналами м’язів. Facebook та Openwater вже активно досліджують цю техніку.

 

З нею, однак, пов’язані величезні труднощі. Сучасні інфрачервоні технології вимірюють епіфеномен – окиснення крові, що впливає на ступінь поглинання світла. Світло, як правило, проникає лише на кілька міліметрів в кору. Оскільки воно розсіюється в тканині (подумайте хоча б про кінчик пальця, який увесь світиться червоним, коли ви прикладете до нього ліхтарик), точне джерело сигналу буває дуже важко ідентифікувати.  

 

Facebook воліє приховувати те, що робить. Зусиллля компанії у цьому напрямку очолює Марк Шевільє з Університету Джона Гопкінза. Щоб вирішити проблему розсіювання, команда Шевільє прагне ідентифікувати як фотони, які проходять крізь тканину по прямій лінії, які називають «балістичними», так і ті, які відхиляються від прямої траекторії («квазібалістичні»). Др. Шевільє має ще річ із дворічної програми, протягом якої він повинен продемонструвати, що її ціль – друкування не менш як 100 слів за хвилину, контрольоване самим мозком, – досяжна з використанням неінвазивних технологій сканування мозку.   

 

Openwater приховує набагато менше. Цей стартап у Сан-Франциско використовує голографію для реконструкції того, як світло розсіюється в тканих, що дозволяє нейтралізувати цей ефект. Openwater стверджує, що вже створив технологію, яка має у мільярд разів кращу роздільну здатність, ніж машина фМРТ, може проникати в кору на глибину 10 см і збирати дані за мілісекунди. Тепер компанії потрібно продемонструвати технологію, щоб довести ці твердження. Публічна демонстрація має відбутися вже цього року.  

 

У той час як одні компанії хочуть навчитися читати думки безпосередньо з мозку, інші використовують для цього периферійну нервову систему. CTRL-Labs вже показала один спосіб, як це можна зробити. Інший підхід запропонував нейрофізіолог Цю Вен з Колумбійського університету, який вивчає роль блакитної плями (locus coeruleus) – ядра глибоко в стовбурі мозку, що відіграє роль в модулюванні тривоги і стресу. Др. Вен шукає спосіб стимуляції блукаючого нерва, який проходить під шкірою від мозку до живота, щоб за його допомогою вплинути на блакитну пляму.  

 

Інших науковців цікавлять інвазивні методи, які не передбачають свердління черепної коробки. Компанія під назвою SmartSten запропонувала технологію, яка полягає у використанні стентоподібного пристрою, названого стентродом, який вводиться в тіло пацієнта через невеликий надріз на шиї і потрапляє через кровоносні судини в мозок, який облягає своїми електродами. Клінічні випробування стентроду мають розпочатися вже наступного року. Інший підхід полягає в тому, щоб помістити електроди під скальп, а не під череп. Максим Бод, невролог з Wyss Centre, хоче використовувати його для моніторингу нервових сигналів, які передують нападу епілепсії.

 

Reading the brain from the outside

The Economist, 4/01/2018

Зреферував Євген Ланюк

21.01.2018