Una vez que aprende una habilidad como atar sus zapatillas de deporte, puede realizarla constantemente a lo largo de los años. Esto sugiere que la actividad neuronal en el cerebro asociada con la habilidad se mantiene estable con el tiempo.
Hasta ahora, sin embargo, ha sido imposible encontrar esta señal neural estable, porque los electrodos necesarios para monitorear la actividad cerebral ven un conjunto de neuronas en constante cambio.
Los hallazgos de New Northwestern Medicine proporcionan una forma inmediata de compensar este cambio en las neuronas registradas. Ocultos en los patrones de actividad, los científicos descubrieron un pequeño conjunto de "conversaciones" neuronales subyacentes a la actividad de las neuronas individuales que describían los movimientos de una manera notablemente estable durantemuchos meses o años
Los científicos del noroeste pudieron registrar, decodificar y reconstruir patrones de actividad preservados para las habilidades de movimiento comunes de estas neuronas en constante cambio en las áreas motoras y sensoriales de la corteza cerebral.
Los hallazgos tienen implicaciones inmediatas para las neuroprótesis, dispositivos que evitan las lesiones neurológicas al inferir acciones motoras intencionadas del cerebro de un paciente, luego usan esta información decodificada para proporcionar al paciente el control voluntario de un cursor de computadora, una extremidad de robot o incluso su propia extremidad reanimada.
"El estudio es significativo porque es el primero en extraer o 'decodificar' un patrón estable de información de muchas neuronas en las diferentes áreas del cerebro que trabajan juntas para crear un movimiento", dijo el autor principal Lee Miller, profesor de fisiología enEscuela de Medicina Feinberg de la Universidad de Northwestern. "Los estudios anteriores se centraron en las neuronas individuales, cuya actividad no se puede registrar típicamente durante más de unas pocas horas, e informaron hallazgos algo contradictorios".
El desafío que resolvieron los científicos es un poco como asistir a un cóctel en el que muchas personas hablan entre sí sobre política, religión y el clima. Las voces combinadas son imposibles de seguir, y escuchar a una sola persona solo funciona hasta que deambulanSin embargo, al monitorear a algunas personas representativas y extraer la información relacionada con estos tres temas diferentes, uno podría salir de la noche con un muy buen comentario de los eventos actuales.
Tal es el caso en la corteza cerebral: se pueden muestrear varios cientos de neuronas de muchos millones para encontrar las "conversaciones" neurales dominantes. Al combinar las grabaciones simultáneas de muchas neuronas, es posible extraer patrones estables de actividad distribuidos a través detoda la población, lo que potencialmente permite un control constante de una neuroprótesis durante largos períodos de tiempo.
El estudio fue publicado el 6 de enero Neurociencia de la naturaleza .
Aunque ha habido demostraciones preclínicas de neuroprótesis que intentan abordar múltiples comandos de movimiento, todas tienen la misma limitación, dijo Miller. Las neuronas individuales que conducen las neuroprótesis cambian a lo largo de los días. Esta inestabilidad en las señales que se graban hace que sea difícilpara interpretar los comandos de movimiento, y requiere que el paciente y la neuroprótesis vuelvan a aprender cómo moverse casi todos los días.
Otros grupos han desarrollado métodos para acelerar este proceso, pero los resultados del Noroeste sugieren que puede no ser necesario si uno se enfoca en las conversaciones neuronales en lugar de en las neuronas individuales.
"Nuestro estudio respalda un modelo reciente de cómo funciona el cerebro: mediante el uso de patrones de actividad altamente distribuidos a través de las neuronas para generar comportamiento, en lugar de ajustar cuidadosamente la actividad de cada neurona individual", dijo el primer autor Juan Gallego, un ex postdocen el laboratorio de Miller, que ahora es profesor asistente en el Imperial College de Londres.
El objetivo final de Miller es tener una neuroprótesis que traduzca las señales cerebrales la actividad de decenas a cientos de neuronas en una variedad de movimientos durante un largo período de tiempo. Las neuroprótesis actuales solo funcionan particularmente bien para las tareas en las que han estadoentrenado.
"Al predecir con precisión cómo el sujeto quiere activar sus músculos individuales, esta neuroprótesis futura debería, en principio, permitir al usuario realizar cualquier movimiento que desee", dijo Miller.
Pero aún quedan desafíos para lograr esto. Los científicos actualmente pueden construir un modelo matemático que predice la actividad muscular durante una tarea determinada y el equipo de Miller lo ha hecho para varias tareas, o incluso durante una tarea ligeramente diferente.
"Sin embargo, estos modelos matemáticos fallan cuando los prueba en una tarea muy diferente", dijo Miller. "En otras palabras, con los métodos actuales, un modelo de 'clavos martillados' puede no funcionar bien cuando el sujeto está 'aplicando lápiz labial'."
El equipo de laboratorio de Miller está trabajando para superar este desafío. En estudios preclínicos, están realizando grabaciones inalámbricas de señales cerebrales, actividad muscular y datos de movimiento. Están explorando métodos de inteligencia artificial para construir un modelo que funcione para una variedad mucho más amplia demovimientos que anteriormente ha sido posible.
"Si tiene éxito, esta investigación abrirá nuevas vías emocionantes para llevar neuroprótesis del laboratorio a los hogares de los pacientes", dijo Miller.
Los coautores del artículo fueron Matt Perich en la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai y Raeed Chowdhury en la Universidad de Pittsburgh.
El trabajo fue apoyado en parte por las subvenciones F31-NS092356 y NS053603 del Instituto Nacional de Trastornos Neurológicos y Accidentes Cerebrovasculares y la subvención T32-HD07418 del Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano, todos los Institutos Nacionales de Salud, el NationalFundación de la ciencia.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad del Noroeste . Original escrito por Marla Paul. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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