Amélioration du contrôle de main prothétique : avancées précises de l'interface cerveau-ordinateur

Design du mouvement INSIDER

Dans une étude avec des macaques rhésus, des neuroscientifiques du Centre allemand des primates ont étudié comment la fonctionnalité des interfaces cerveau-ordinateur et donc aussi la motricité fine des neuroprothèses peut être améliorée. (Image : Andres Agudelo-Toro)

Un nouveau protocole d'entraînement

Des chercheurs du Centre allemand des primates, Institut Leibniz de recherche sur les primates à Göttingen, ont développé un nouveau protocole d'entraînement pour les interfaces cerveau-ordinateur dans une étude avec des macaques rhésus. La méthode permet un contrôle précis de mains prothétiques en utilisant uniquement des signaux provenant du cerveau. Les chercheurs ont pu montrer que les signaux neuronaux qui contrôlent les différentes postures de la main dans le cerveau sont principalement importants pour ce contrôle, et non, comme on le supposait auparavant, les signaux qui contrôlent la vélocité du mouvement. Les résultats sont essentiels pour améliorer le contrôle fin des prothèses de main neurales, ce qui pourrait redonner aux patients paralysés une partie ou la totalité de leur mobilité.

L'importance de la main au quotidien

Porter des sacs de courses, enfiler un fil dans le chas d'une aiguille — les préhensions de force et de précision font partie de notre vie quotidienne. Nous ne réalisons à quel point nos mains sont importantes que lorsque nous ne pouvons plus les utiliser, par exemple en raison de paraplégie ou de maladies comme la SLA, qui provoquent une paralysie musculaire progressive.

Pour aider les patients, les scientifiques recherchent des neuroprothèses depuis des décennies. Ces mains, bras ou jambes artificiels pourraient redonner aux personnes handicapées leur mobilité. Les connexions nerveuses endommagées sont comblées via des interfaces cerveau-ordinateur qui décodent les signaux du cerveau, les traduisent en mouvements et peuvent ainsi contrôler la prothèse. Jusqu'à présent, cependant, les prothèses de main manquaient des compétences motrices fines nécessaires pour être utilisées dans la vie quotidienne.

Signaux de posture vs signaux de vélocité

« La façon dont une prothèse fonctionne dépend principalement des données neuronales lues par l'interface informatique qui la contrôle », a déclaré Andres Agudelo-Toro, scientifique au Laboratoire de neurobiologie du Centre allemand des primates et premier auteur de l'étude. « Les études précédentes sur les mouvements du bras et de la main se sont concentrées sur les signaux qui contrôlent la vélocité d'un mouvement de préhension. Nous voulions découvrir si les signaux neuronaux représentant les postures de la main pourraient être mieux adaptés pour contrôler les neuroprothèses. »

Méthodologie de l'étude

Pour l'étude, les chercheurs ont travaillé avec des macaques rhésus (Macaca mulatta). Comme les humains, ils ont un système nerveux et visuel hautement développé ainsi qu'une motricité fine prononcée. Cela les rend particulièrement adaptés à la recherche sur les mouvements de préhension.

Pour se préparer à l'expérience principale, les scientifiques ont entraîné deux macaques rhésus à déplacer une main d'avatar virtuelle sur un écran. Pendant cette phase d'entraînement, les singes effectuaient les mouvements de la main avec leur propre main tout en voyant simultanément le mouvement correspondant de la main virtuelle sur l'écran. Un gant de données avec des capteurs magnétiques, que les singes portaient pendant la tâche, enregistrait les mouvements de la main des animaux.

Une fois que les singes avaient appris la tâche, ils ont été entraînés à contrôler la main virtuelle à l'étape suivante en « imaginant » la préhension. L'activité de populations de neurones dans les zones corticales du cerveau spécifiquement responsables du contrôle des mouvements de la main a été mesurée. Les chercheurs se sont concentrés sur les signaux qui représentent les différentes postures de la main et des doigts et ont adapté l'algorithme de l'interface cerveau-ordinateur, qui traduit les données neuronales en mouvement, dans un protocole correspondant.

« En déviant du protocole classique, nous avons adapté l'algorithme pour que non seulement la destination d'un mouvement soit importante, mais aussi la façon dont on y arrive — le chemin d'exécution », a expliqué Andres Agudelo-Toro. « Cela a finalement conduit aux résultats les plus précis. »

Résultats et implications

Les chercheurs ont ensuite comparé les mouvements de la main d'avatar avec les données de la main réelle qu'ils avaient enregistrées précédemment et ont pu montrer qu'elles étaient exécutées avec une précision comparable.

« Dans notre étude, nous avons pu montrer que les signaux qui contrôlent la posture d'une main sont particulièrement importants pour contrôler une neuroprothèse », a déclaré Hansjörg Scherberger, chef du Laboratoire de neurobiologie et auteur principal de l'étude. « Ces résultats peuvent maintenant être utilisés pour améliorer la fonctionnalité des futures interfaces cerveau-ordinateur et ainsi aussi pour améliorer la motricité fine des prothèses neurales. »

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