Giao diện não bộ - cột sống kết hợp machine learning giúp chàng trai liệt 12 năm lấy lại khả năng đi bộ

    Kim, Phụ nữ số 

    Thiết bị có thể giải mã tín hiệu não bộ để truyền xuống chân.

    Sau 12 năm chung sống với xe lăn, anh Gert-Jan Oskam hồ hởi trước cơ hội được bước đi một lần nữa. Nhóm các nhà khoa học thần kinh công tác tại Viện Công nghệ Lausanne (EPFL), Thụy Sĩ đã giúp anh Oskam quay trở lại với chiều cao năm xưa.

    Oskam gặp chấn thương cổ và cột sống sau một vụ tai nạn xe đạp, và đã may mắn có lại được khả năng kiểm soát chân nhờ cống hiến của một nhóm các nhà khoa học của trung tâm nghiên cứu NeuroRestore trực thuộc EPFL. Nghiên cứu có tiềm năng lớn được dẫn dắt bởi giáo sư ngành kỹ thuật khoa học cuộc sống, ông Grégoire Courtine.

    Để làm nên điều kỳ diệu, giáo sư Courtine và các cộng sự đã gắn vào người Oskam một thiết bị có thể thay thế chức năng của cột sống đã bị tổn thương.

    Giao diện não bộ - cột sống kết hợp machine learning giúp chàng trai liệt 12 năm lấy lại khả năng đi bộ - Ảnh 1.

    Trong báo cáo khoa học đăng tải hôm 24/5 trên tạp chí Nature, Courtine và nhóm nghiên cứu đã công bố khả năng phục hồi của anh Oskam. Những chấn thương dạng này thường tới từ việc tổn thương mô cột sống, khiến tín hiệu không được truyền từ não bộ xuống cơ thể. Nếu không có mối liên kết não bộ - cơ bắp này, một người sẽ khó lòng điều khiển tứ chi. 

    Trong trường hợp của anh Oskam, tai nạn đã khiến chân của anh mất kết nối hoàn toàn với não bộ, anh không thể đi lại được nữa. Nghiên cứu của giáo sư Courtine cho thấy tác dụng của một giao diện não bộ - cột sống (BSI - brain-spine interface) có thể giải quyết vấn đề của những bệnh nhân như anh Oskam. 

    BSI hoạt động theo hai bước: Đầu tiên, BSI sẽ đo đạc tín hiệu não từ những điện cực đặt trên đầu anh Oskam. Tiếp theo, tín hiệu não liên quan tới cử động chân sẽ được phân tích bởi một mô hình machine learning chuyên đọc tín hiệu não dạng này. Sau đó tín hiệu sẽ được truyền tới những điện cực đặt tại xương sống của Oskam, kích thích những nhóm neuron vốn giữ trách nhiệm điều khiển chân.

    Nói theo cách khác, thiết bị là cầu nối liên kết những khoảng hở trong hệ thần kinh của anh Oskam, giúp tín hiệu có thể truyền từ não bộ xuống những neuron đảm nhiệm khả năng điều khiển chân. Kết quả nghiên cứu rất khả quan: hiện Oskam đã có thể đi được 200 mét và đứng liên tục trong 3 phút mà không cần tới khung tập đi.

    Trước đây, Oskam đã tham gia vào một nghiên cứu tương tự nhằm phát triển công nghệ “kích thích cột sống” tương tự. Thành quả hôm nay là kết quả của những thử nghiệm trước đây: những thiết bị tiền nhiệm vốn đã có thể giúp anh Oskam thực hiện chuyển động chân để đi lại, phối hợp các nhóm cơ ở hông, đùi, bắp chân và bàn chân. Lần này, BSI đạt được hiệu năng cao hơn trước.

    Việc kết hợp giao diện não bộ - máy tính vào để hoàn thiện hệ thống BSI giúp người bệnh chuyển động chân thêm phần tự nhiên. Tại buổi gặp mặt báo giới, anh Oskam khẳng định hệ thống mới cải thiện cảm giác di chuyển của mình: “Trước đây hệ thống kích thích điều khiển tôi, giờ đây tôi mới là người nắm quyền kiểm soát”.

    Giao diện não bộ - cột sống kết hợp machine learning giúp chàng trai liệt 12 năm lấy lại khả năng đi bộ - Ảnh 3.

    Chưa hết, BSI còn mang đến một lợi ích bất ngờ khác là hồi phục mô cột sống đã bị hư hại của anh Oskam. Sau khi học cách sử dụng hệ thống BSI được vài tháng, các nhà nghiên cứu nhận thấy anh Oskam đã lấy lại được một phần khả năng cử động chân mà không cần đến thiết bị. 

    Theo các nhà khoa học, khả năng hồi phục này tới từ việc thiết bị đã tái dựng được hành vi từng có của cụm neuron không còn kết nối với hệ thần kinh trung ương. Khi hai nhóm neuron nằm gần nhau được kích hoạt cùng một lúc, hệ thần kinh của con người thường có xu hướng liên kết chúng lại.

    Cụ thể, trong trường hợp của anh Oskam, hệ thống BSI chỉ kích thích neuron trong khu vực cột sống bị tổn thương, nhưng neuron ở vùng lân cận - những neuron vẫn còn liên kết với não và hiểu tín hiệu vận động chân - vẫn được kích hoạt. “Chúng tôi không rõ chi tiết cơ chế này hoạt động như thế nào, nhưng tổng quan mà nói là mạch cảm nhận và vận động đã đóng thành một vòng kín”, giáo sư Grégoire Courtine nhận định.

    Ông Courtine nói anh Oskam đã cố tác động tới khu vực neuron đã mất kết nối với não, và chúng cũng hoạt động cùng lúc với phần neuron được kích thích bằng hệ thống BSI. “Rất có thể khả năng phối hợp, giữa hai đường truyền tín hiệu thần kinh tự nhiên và kỹ thuật số, đã đẩy nhanh tốc độ hồi phục”, giáo sư nói thêm.

    Giao diện não bộ - cột sống kết hợp machine learning giúp chàng trai liệt 12 năm lấy lại khả năng đi bộ - Ảnh 4.

    Các nhà nghiên cứu nhận định kết quả của nghiên cứu là bằng chứng tiềm năng cho thấy khả năng của thiết bị BSI, và họ đang tìm cách mở rộng quy mô nghiên cứu nhằm giúp những bệnh nhân chấn thương cột sống khác. Hiện họ đã hợp tác với Onward Medical để phát triển một thiết bị nhỏ gọn hơn, nhằm mục đích thử nghiệm lâm sàng. 

    Bên cạnh đó, giáo sư Courtine và đội ngũ của ông đang tìm thêm những tác dụng khác của hệ thống BSI, bao gồm hồi phục chuyển động tay cho người mất khả năng lao động. “Không có lý do gì mà không thể áp dụng cơ chế này vào việc hồi phục chức năng cánh tay và bàn tay”, ông Courtine nói. “Chúng tôi đã được [các cơ quan có thẩm quyền] cho phép thử nghiệm cầu nối kỹ thuật số này trong việc hồi phục chức năng tay, và hiện đang mời thêm bệnh nhân tới thử nghiệm”.

    Theo Viện Kỹ sư Điện và Điện tử (IEEE)

    Tin cùng chuyên mục
    Xem theo ngày