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Controlando robôs com a mente

Pacientes com problemas nos nervos e membros talvez consigam, no futuro próximo, comandar cadeiras de rodas e próteses, além de braços e pernas paralisados, usando a força do pensamento

Belle, nossa macaquinha, estava sentada em sua cadeira especial dentro de um quarto à prova de som em nosso laboratório na Duke University. Sua mão direita empunhou um joystick enquanto acompanhava uma série horizontal de luzes que aparecia num visor. Ela já havia aprendido que se uma luz piscasse de repente e ela movesse o joystick para a esquerda ou para a direita, de acordo com sua posição, ganharia uma gota de suco de frutas, que seria liberada em sua boca. Ela adorava esse jogo. E jogava muito bem.

Belle usava uma espécie de chapéu colado à cabeça. Sob o chapéu estavam quatro conectores de plástico. Os conectores ligavam conjuntos de microfios a diversas regiões do córtex motor de Belle, o tecido do cérebro que planeja os movimentos e envia instruções para as células nervosas da espinha. Cada um dos cem microfios mais finos que uma linha de costura estava colocado junto a um neurônio motor. Quando um dos neurônios produzia uma descarga elétrica – um “potencial de ação” – o microfio ao seu lado capturava a corrente e a transmitia por um pequeno feixe de fios, que ia do chapéu de Belle a uma caixa de equipamentos eletrônicos ligada a dois computadores, um numa sala ao lado, o outro a centenas de quilômetros.

Numa sala cheia, do outro lado de um salão, nossa equipe estava cada vez mais nervosa. Após meses de trabalho duro, íamos finalmente testar a idéia de que era possível traduzir confiavelmente a atividade elétrica bruta do cérebro de um ser vivo – os pensamentos de Belle – para sinais capazes de dirigir as ações de um robô. Sem que Belle soubesse, nessa tarde, tínhamos montado um braço-robô com diversas juntas nessa sala, fora de sua visão. Se tudo desse certo, ele iria controlar o robô pela primeira vez.

Logo que o cérebro de Belle percebesse um piscar de luz no visor, os dispositivos eletrônicos da caixa, operando com dois modelos matemáticos em tempo real, analisariam rapidamente os potenciais de ação produzidos por suas células cerebrais. O computador do laboratório transformaria então os padrões elétricos em instruções para o robô. Cerca de 1.300 quilômetros ao norte, em Cambridge, outro computador transmitiria os mesmos comandos a outro braço-robô, construído por Mandayam Srinivasan, chefe do Laboratório de Interface Táctil para Humanos e Máquinas, o Touch Lab do Massachusetts Institute of Technology. Este, pelo menos, era o projeto.,Se tudo desse certo, os dois robôs executariam exatamente os mesmos movimentos do braço de Belle, ao mesmo tempo. Para isso, seria necessário traduzir as atividades dos seus neurônios em comandos para o robô em exatamente 300 milissegundos, o tempo gasto naturalmente entre o momento em que o córtex da macaquinha planejasse como deveria mover o membro e o envio de instruções aos seus músculos. Se o cérebro de um ser vivo conseguisse controlar com segurança dois robôs diferentes, apesar do ruído nas comunicações e dos atrasos de transmissão inerentes à rede do laboratório e da possibilidade de falhas na Internet, talvez conseguíssemos, um dia, controlar um dispositivo mecânico ou mesmo os próprios membros de uma maneira útil para muitas pessoas.

O momento chegou. Ligamos aleatoriamente as luzes na frente de Belle e ela imediatamente moveu o joystick para frente e para trás, com o objetivo de acompanhá-las. Nosso braço-robô moveu-se de forma semelhante ao braço de Belle. O mesmo aconteceu com o de Srinivasan. Belle e os robôs se moviam em sincronia, como dançarinos seguindo a coreografia dos impulsos elétricos faiscando no cérebro da macaquinha. Apesar dos gritos de alegria no nosso laboratório em Durham, Carolina do Norte, e em Cambridge, Massachusetts, sabíamos que era só o início de uma jornada promissora.

Nos dois anos seguintes, a partir dessa segunda metade de 2000, nossos laboratórios e diversos outros avançaram nas neurociências, ciências da computação, microeletrônica e robótica, criando formas pelas quais ratos, morcegos e, afinal, seres humanos conseguem controlar objetos mecânicos e eletrônicos com “ordens pelo pensamento”, ou imaginando os movimentos. Nosso objetivo imediato é auxiliar pessoas que ficaram paralíticas em conseqüência de distúrbios neurológicos ou lesões na espinha, sem afetar o córtex motor, a operar cadeiras de rodas ou um membro robótico. Mas pode ser que um dia a pesquisa também ajude esse paciente a voltar a controlar um braço ou perna natural, com a ajuda de comunicações sem fio entre implantes no cérebro e no membro e que ela leve a mecanismos capazes de aumentar ou restaurar outras funções motoras, sensoriais ou cognitivas.

Naturalmente, a grande questão é a de se podemos construir um sistema prático e confiável. Num futuro distante, é possível que os neurocientistas consigam regenerar neurônios lesionados ou programar células-tronco (capazes de se diferenciarem células de diversos tipos) para sua substituição. Mas, no futuro próximo, as interfaces cérebro-máquina (ICM), ou neuropróteses, parecem ser a opção mais viável para a restauração de funções motoras.,Os últimos avanços nas interfaces cérebro-máquina têm como base, em parte, descobertas feitas em cerca de 20 anos. No início da década de 1980, Apostolos Georgopoulos, da Johns Hopkins University, gravou a atividade elétrica de neurônios isolados do córtex motor de macacos. Descobriu que as células nervosas normalmente reagiam de maneira mais intensa quando o macaco movimentava o braço numa certa direção. Mas, quando o braço se movia num ângulo diferente da direção preferencial da célula, a atividade do neurônio não cessava. Ela diminuía em proporção ao coseno do ângulo. Esta descoberta demonstrou que os neurônios motores estão mais ou menos afinados com um certo espaço de movimentos e que o cérebro, provavelmente, depende da atividade coletiva de populações dispersas de neurônios isolados para gerar um comando motor.

O quadro, porém, não estava completo. Georgopoulos gravou as atividades dos neurônios um de cada vez e de apenas uma área motora. Dessa maneira, não era possível comprovar a hipótese subjacente de que algum tipo de esquema de código emerge da atividade simultânea de muitos neurônios distribuídos através de diversas áreas do córtex. Os pesquisadores já sabiam que os lobos frontal e parietal, situados, respectivamente, na frente e no fundo do cérebro, interagem para planejar e gerar comandos motores. Mas havia problemas tecnológicos impedindo que os neurofisiologistas fizessem registros amplos de uma vez só. Além disso, a maioria dos cientistas acreditava que catalogando as propriedades dos neurônios individualmente conseguiriam construir um mapa completo do funcionamento do cérebro – como se fosse possível revelar a estrutura ecológica de uma floresta por meio do mapeamento das propriedades de cada árvore!

Felizmente, nem todos concordavam com essa tese. Quando nós dois nos conhecemos, 14 anos atrás, na Hahnemann University, conversamos sobre os problemas do registro simultâneo do funcionamento de diversos neurônios. Em 1993, tínhamos feito avanços tecnológicos que nos permitiram registrar 48 neurônios espalhados pelas cinco estruturas que formam o sistema sensorimotor de um rato – as regiões do cérebro que percebem e usam informações sensoriais para dirigir movimentos.

Foram cruciais para nosso sucesso na época, como vêm sendo até agora, novos conjuntos de eletrodos com microfios de aço inoxidável revestidos de teflon, que podem ser implantados nos cérebros de animais. Os neurofisiologistas vinham usando até essa época eletrodos comuns, que lembram agulhas rígidas, para registrar neurônios individualmente, mas eles só funcionavam bem por algumas horas. Além disso, como o cérebro do animal move-se ligeiramente em sua atividade normal, as agulhas rígidas danificavam os neurônios. Os microfios que projetamos em nosso laboratório (e que passaram a ser produzidos mais tarde pela NBLabs, de Denison, Texas, EUA) têm pontas mais rombudas, cerca de 50 micra de diâmetro e são muito mais flexíveis. As substâncias celulares não isolam suas pontas e a flexibilidade reduziu bastante os danos aos neurônios. Essas propriedades permitiram que produzíssemos registros de até alguns meses.,Com o engenheiro eletricista Harvey Wiggins, agora presidente da empresa Plexon, e Donald Woodward e Samuel Deadwyler, da Faculdade de Medicina da Wake Forest University, projetamos a Harvey Box, uma caixinha com dispositivos eletrônicos como a colocada junto ao quarto de Belle. Essa caixa foi o primeiro aparelho capaz de obter, filtrar e amplificar sinais neurais de muitos eletrodos de maneira apropriada. Softwares especiais nos permitiam discriminar as atividades elétricas de até quatro neurônios por microfio, por meio da identificação das características individuais da descarga elétrica de cada célula.

O rato controla a alavanca

Em nossas experiências seguintes em Hahnemann, em meados da década de 1990, ensinamos um rato, colocado dentro de uma gaiola, a controlar uma alavanca com a mente. Primeiro, treinamos o rato para empurrar uma barra com uma pata dianteira. A barra estava ligada eletricamente a uma alavanca situada fora da caixa. Quando o rato empurrava a barra, a alavanca acionava um dispositivo que liberava uma gota d\’água para o animal.

Colocamos na cabeça do rato uma versão menor da interface cérebro-máquina que Belle usaria mais tarde. Cada vez que ele comandava sua pata dianteira para empurrar a barra, gravávamos simultaneamente os potenciais de ação produzidos por 46 neurônios. Programamos resistores no que chamamos de um integrador para pesar e processar os dados dos neurônios, a fim de gerar uma saída analógica única que previa muito bem a trajetória de sua pata. Ligamos o integrador ao controlador da alavanca-robô, de maneira que o aparelho pudesse controlar a alavanca. Quando o rato se acostumou a empurrar a barra para conseguir água, desligamos a barra da alavanca. O rato empurrava a barra, mas a alavanca ficava parada. Frustrado, ele começou a pressionar repetidamente a barra, sem resultado. Até um momento em que a alavanca se inclinou e liberou a água. O rato não sabia disso, mas seus 46 neurônios exprimiram o mesmo padrão de acionamento usado antes, quando a barra ainda estava ligada à alavanca. O padrão levou o integrador a movimentar a alavanca.

Depois de algumas horas o rato compreendeu que não precisava mais acionar a alavanca. Bastava olhar para a barra e imaginar sua pata dianteira empurrando a área. Seus neurônios exprimiam o padrão de disparo que nossa interface cérebro-máquina interpretava como o comando motor para acionar a alavanca. Repetimos o teste com outros ratos. De seis, quatro chegaram ao mesmo resultado, aprendendo que podiam “usar a força do pensamento” para acionar a alavanca. Não é nada místico como pode parecer. Você mesmo pode imaginar que está apanhando um objeto, sem exercer realmente a ação. De maneira semelhante, uma pessoa com um braço machucado ou amputado pode aprender a controlar um braço-robô ligado a seu ombro.,O macaco controla o robô

Ficamos entusiasmados com nosso sucesso. Ele nos inspirou a dar mais um passo e a tentar reproduzir num membro robótico os movimentos de braço em três dimensões feitos por macacos, animais de cérebros parecidos com os dos seres humanos. A primeira etapa foi a de desenvolver uma tecnologia capaz de prever como o macaco pretendia movimentar seu braço.

Nessa época, um de nós (Nicolelis) transferiu-se para a Duke University e formou um laboratório de neurofisiologia nessa instituição. Juntos, montamos uma interface capaz de monitorar simultaneamente perto de cem neurônios, distribuídos pelos lobos frontal e parietal. Começamos os testes com diversos macacos-coruja. Escolhemos os macacos-coruja porque suas áreas corticais motoras estão situadas na superfície do cérebro, diminuindo as dificuldades cirúrgicas do implante dos conjuntos de microfios. Os conjuntos de microfios nos permitiram registrar os potenciais de ação do cérebro de cada animal por diversos meses.

Nas primeiras experiências, ensinamos aos macacos, incluindo Belle, a mover um joystick para a esquerda ou para a direita quando uma luz aparecia no lado esquerdo ou direito de uma tela. Mais tarde, colocamos os animais sentados numa cadeira de frente para uma barreira opaca. Quando a barreira era levantada, eles viam um pedaço de fruta numa travessa. Os macacos tinham que movimentar o braço, apanhar a fruta e pôr a mão outra vez em posição de repouso. Medimos a posição do pulso de cada macaco ligando uma fibra óptica ao local. Definimos assim, a trajetória seguida pelo pulso.

Análises posteriores revelaram que um cálculo linear simples da atividade elétrica dos neurônios do córtex motor previa a posição da mão do animal com algumas centenas de milissegundos de antecedência. Esta descoberta foi feita por Johan Wessberg, então em Duke, agora na Gotemburgo University, Suécia. O ponto principal foi fazer o computador combinar continuamente a atividade dos neurônios produzida em até um segundo antes, para prever melhor os movimentos em tempo real.,Conforme o trabalho prosseguia, adquirimos uma Harvey box mais avançada da Plexon. Usando a caixa e alguns algoritmos preparados especialmente, de tempo real, o computador tomava amostras e integrava os potenciais de ação em intervalos de entre 50 e 100 segundos. Softwares traduziam os resultados em instruções capazes de dirigir as ações de um braço-robô no espaço tridimensional. Depois, passamos para a fase de tentar usar uma interface cérebro-máquina para controlar um dispositivo robótico. Quando observamos nosso braço-robô imitar os movimentos do braço de Belle, foi difícil não deixar de pensar como aquilo parecia quase impossível. Apenas entre 50 e 100 neurônios escolhidos ao acaso, entre dezenas de milhões, estavam fazendo todo o trabalho.

CENÁRIO DO GRANDE DIA DE BELLE

No dia em que Belle moveu pela primeira vez um braço-robô com o pensamento, estava usando uma espécie de chapéu colado à cabeça. Sob o chapéu, quatro conectores de plástico ligavam um feixe de microfios muito finos ao seu córtex. Quando Belle viu luzes piscando e decidiu mover o joystick para a direita ou para a esquerda, a fim de acompanhá-lo, os microfios detectaram os sinais elétricos produzidos pelos neurônios ativados do córtex e os transmitiram a uma harvey box de dispositivos eletrônicos.

A caixa recebeu, filtrou e amplificou os sinais, que foram transmitidos a um computador servidor numa sala ao lado. Os sinais recebidos pela caixa podem ser mostrados como um raster plot. Cada fileira representa a atividade de um neurônio durante o processo e as barras coloridas indicam o momento em que o neurônio emitiu uma descarga elétrica.

O computador previu a trajetória que o braço de Belle seguiria e converteu a informação em comandos para que o mesmo movimento fosse produzido por um braço-robô. O computador servidor então enviou os comandos ao computador que operava o robô, num aposento do outro lado de um salão. Ao mesmo tempo, transmitiu os comandos para outro computador situado a centenas de quilômetros de distância. Os dois braços-robô se moveram em sincronia com o braço de Belle.,Análises matemáticas posteriores revelaram que a exatidão dos movimentos do robô era mais ou menos proporcional ao número de neurônios registrados. Essa relação linear, no entanto, começava a desaparecer com o aumento do número. Com cem neurônios, podíamos criar trajetórias de mão para o robô semelhantes em 70% às produzidas pelos macacos. Mais tarde, descobrimos que para conseguir um índice de exatidão de 95% na previsão de movimentos de mão unidimensionais, seriam suficientes apenas entre 500 a 700 neurônios, dependendo da região do cérebro de onde saía a amostragem. Estamos agora calculando o número de neurônios necessários para movimentos tridimensionais com alto índice de exatidão. Suspeitamos que o total ainda estará na casa das centenas, não de milhares.

Esses resultados sugerem que a “mensagem” definidora de um determinado movimento de mão está amplamente disseminada no interior de cada área do córtex. Esta descentralização é muito benéfica para o animal, pois, em caso de danos, ele tem uma ampla reserva de substitutos. Para nós, pesquisadores, isso quer dizer que uma neuroprótese ICM destinada a pacientes paralisados pode exigir menos neurônios que se pensava.

Continuamos a trabalhar com Belle e os outros macacos depois do sucesso da primeira experiência. Descobrimos que as propriedades dos neurônios mudavam conforme eles executavam melhor suas tarefas, no prazo de alguns dias ou mesmo numa sessão diária de registros de duas horas. A contribuição de cada neurônio mudava com o tempo. Para compensar esse “aprendizado”, agregamos uma rotina simples pela qual nosso modelo recalculava periodicamente a contribuição individual dos neurônios. As células do cérebro que deixavam de influenciar significativamente as previsões foram retiradas do modelo e as que davam maiores contribuições foram somadas. Em resumo, projetamos uma forma de extrair do cérebro um output neural para trajetórias de mão. Essa codificação e nossa capacidade de medir os neurônios com o passar do tempo permitiram que nossa ICM representasse, com exatidão, as intenções de movimentos de Belle durante vários meses.

Belle provou que uma ICM pode trabalhar no cérebro de um primata. Mas será possível adaptar a interface a cérebros mais complexos? Iniciamos estudos em 2001 com três macacos do tipo macaque. Os cérebros desses macacos têm fissuras e circunvoluções, como os dos humanos.,Usamos a mesma ICM empregada em Belle com uma alteração muito importante: os macacos agora podiam explorar o feedback visual e determinar por si mesmos se a ICM estava imitando corretamente seus movimentos de mão. Deixamos que os macacos movimentassem o joystick aleatoriamente, dirigindo um cursor numa tela de computador. Um alvo redondo aparecia de repente em algum lugar da tela. Para ganhar seu gole de suco, o macaco precisava colocar muito depressa o cursor dentro do alvo – no prazo de meio segundo – movimentando o joystick.

O primeiro animal a dominar a tarefa foi Aurora, uma fêmea elegante que claramente adorava mostrar ser capaz de acertar o alvo em mais de 90% das oportunidades. Durante um ano, dois colegas em pós-doutorado, Roy Crist e José Carmena, registraram as atividades de até 92 neurônios em cinco áreas frontais e parietais do córtex de Aurora.

Depois que Aurora dominou a brincadeira, começamos a fase seguinte. Em cerca de 30% dos testes, desligávamos a conexão entre o joystick e o cursor. Para mover o cursor com velocidade suficiente para acertar o alvo, Aurora só podia contar com a atividade do cérebro, processada por nossa ICM. Primeiro, ela ficou confusa. Depois, foi mudando a estratégia. Continuou a movimentar as mãos, mas logo aprendeu que podia controlar o cursor em 100 usando apenas o cérebro. Em alguns poucos testes por dia, nas semanas seguintes, Aurora não usou as mãos. Movia o cursor apenas pensando no trajeto que ele deveria seguir.

Isso não foi tudo. Como Aurora podia ver os resultados na tela, a ICM foi fazendo previsões cada vez melhores, apesar de estar trabalhando com os mesmos neurônios. Precisamos de mais análises para entender esse resultado, mas uma explicação é a que o feedback visual ajudou Aurora a obter uma melhor reação da ICM, acompanhando o aprendizado do cérebro e da máquina.,Observamos outro resultado estimulante. Quando escrevemos este artigo, completou-se um ano desde que implantamos os microfios no cérebro de Aurora e continuamos a registrar entre 60 e 70 neurônios por dia. Esse prazo significa que mesmo em primatas com cérebros com circunvoluções, nossos feixes de microfios podem oferecer sinais multicanais de alta qualidade a longo prazo. Embora a amostragem seja menor que os 92 neurônios usados no princípio, a performance de Aurora com a ICM continua nos níveis mais altos por ela obtidos.

Vamos aumentar a dificuldade das tarefas de Aurora. Em maio, começamos a modificar a ICM, para dar a Aurora também feedback táctil. Essa capacidade será usada em novas experiências, que estamos iniciando. A ICM controlará um braço-robô equipado com uma garra que simulará a capacidade de agarrar da mão. Sensores de força indicarão quando a garra encontrar um objeto e qual a força necessária para segurá-la. Esse feedback táctil, indicando se o objeto é pesado, leve, macio ou pegajoso, por exemplo, será enviado a um implante na pele de Aurora, equipado com pequenos vibradores. Variações na freqüência das vibrações poderão ajudá-la a determinar a força que deve ser empregada pelo robô para apanhar, por exemplo, um pedaço de fruta, segurá-lo, e até trazê-lo à boca. Esta experiência poderá nos dar uma prova mais concreta sobre a possibilidade de um paciente de paralisia grave recuperar os movimentos básicos do braço, por meio de um implante no cérebro que se comunica, com ou sem fios, a geradores de sinais colocados no membro.

Se as sensações visuais e tácteis imitarem as informações que fluem normalmente entre o braço e o cérebro de Aurora, é possível que a interação a longo prazo com uma ICM estimule o cérebro a incorporar o robô às representações do animal sobre seu corpo – um esquema que sabemos existir na maior parte das regiões do cérebro. Ou seja, o cérebro de Aurora pode passar a perceber o mecanismo artificial como uma parte do corpo. É possível até que tecidos neuroniais do cérebro sejam dedicados a operar o robô e a interpretar as informações que chegam por ele.

Para testar essa hipótese pretendemos realizar experiências semelhantes às já realizadas com Aurora, mas, desta vez, com o braço do animal temporariamente anestesiado, para impedir a aquisição de informações por meios naturais. Acreditamos que o primata será capaz de interagir muito bem com a ICM, depois de um período inicial de ajuste. Se o cérebro do animal realmente incluir o robô em suas representações do corpo, será razoável esperar que o mesmo ocorra no cérebro de um paraplégico, encaminhando neurônios que antes serviram um membro natural para a operação de um artificial.,Cada progresso mostra como o cérebro é capaz de se transformar. Mas sempre haverá limites. Não parece provável, por exemplo, que a vítima de um derrame possa ter controle completo sobre um membro-robô. Os danos causados por derrames são normalmente muito amplos e atingem uma parte tão grande da substância branca do cérebro – as fibras pelas quais as regiões do cérebro se comunicam – que a destruição ultrapassa a capacidade de adaptação do órgão. É por isso que vítimas de derrames que perdem o controle sobre membros não danificados raramente conseguem recuperá-lo.

INTERROMPENDO ATAQUES

Experiências recentes apontam para a possibilidade de que interfaces cérebro-máquina consigam ajudar a evitar no futuro os ataques em pessoas que sofrem de epilepsia grave crônica. Pessoas nessa situação sofrem dezenas de ataques por dia. O paciente perde praticamente toda a qualidade de vida e a situação pode levar a danos permanentes no cérebro. Para piorar, os pacientes normalmente deixam de responder à terapia tradicional com drogas depois de algum tempo.

Uma ICM para controle dos ataques funcionaria de forma semelhante à de um marca-passo cardíaco, acompanhando permanentemente a atividade elétrica do cérebro. Quando surgissem padrões indicando a proximidade de um ataque, a ICM transmitiria um estímulo elétrico ao cérebro ou a um nervo periférico, que controlaria o acesso ou liberaria um medicamento.

Já demonstramos a possibilidade desse conceito na Duke University, em colaboração com Erika Fanselow e Ashlan Reid. Fizemos um implante com feixes de microfios em ratos que receberam PTZ, droga que induz uma forma leve mas repetitiva de epilepsia. Quando começa um ataque, neurônios do córtex disparam em conjunto, em jatos sincronizados. O “marca-passo cerebral” detecta o padrão e aciona um estímulo elétrico do grande nervo trigeminado cranial. O estímulo, apesar de curto, interrompe a atividade epiléptica de forma rápida e eficiente, sem danificar o nervo. Além disso, sua aplicação diminuiu a ocorrência e a duração dos ataques.,Esperança e realidade
As notícias são boas, mas nós, pesquisadores, precisamos ter muita cautela com relação à possibilidade de dar falsas esperanças a pessoas com problemas de saúde sérios. Precisamos ultrapassar muitos obstáculos antes que a ICM possa ser incluída na lista de opções terapêuticas seguras, confiáveis e eficientes. Teremos que demonstrar em testes clínicos que um ICM poderá oferecer chances muito maiores de bem-estar, sem constituir um risco de novos danos neurológicos.

O implante cirúrgico dos feixes de eletrodos será sempre uma preocupação médica, por exemplo. É necessário que os pesquisadores determinem se feixes bastante densos de microfios podem oferecer registros viáveis sem criar o perigo de danos a tecidos ou infecções em seres humanos. Já estamos progredindo no caminho para feixes densos. Gary Lehew, técnico em eletrônica da Duke University, projetou maneiras de aumentar de maneira significativa o número de microfios colocados num feixe leve e que pode ser implantado com facilidade. Podemos agora implantar feixes múltiplos com 160 microfios medindo apenas 5 por 8 milímetros, menos que uma unha. Recentemente implantamos 704 microfios em oito áreas do córtex de um macaco do tipo macaque e gravamos 318 neurônios simultaneamente.

Além disso, deve ocorrer uma considerável miniaturização dos dispositivos eletrônicos e suas baterias. Começamos a colaborar com José Carlos Príncipe, da University of Florida, para construir dispositivos de microeletrônica implantáveis, que vão pôr no hardware o reconhecimento dos padrões de neurônios que fazemos agora com softwares. Isso pode levar no futuro a uma ICM independente do computador. Microchips poderão enviar dados de controle por comunicação sem fios para atuadores robóticos. Trabalhando com o laboratório de Patrick Wolf, em Duke, produzimos o primeiro “neurochip” sem fio, já usado num teste em versão beta em Aurora. Observar correntes de atividade neural num laptop situado a vários metros de Aurora – transmitidas pela primeira conexão sem fio entre o cérebro de um primata e um computador – foi delicioso.

Métodos não-invasivos, apesar de promissores para certas terapias, provavelmente terão utilidade limitada para o controle de próteses pelo pensamento. Um deles, o registro pelo couro cabeludo, a eletroencefalografia (EEG), porém, é uma técnica não-invasiva que pode levar a um tipo diferente de interface cérebro-máquina. Niels Birbaumer, da University of Tübingen, na Alemanha, usou com sucesso registros de EEG e uma interface de computador para ajudar pacientes paralíticos em conseqüência de distúrbios neurológicos sérios. Eles aprenderam a modular sua atividade de EEG de forma a selecionar letras na tela do computador e, assim, escrever mensagens. O processo leva tempo, mas constitui a única forma pela qual essas pessoas podem comunicar-se com o mundo. Os sinais de EEG, no entanto, não podem ser usados diretamente em próteses de membros, pois mostram a atividade elétrica média de populações amplas de neurônios. É difícil extrair desses sinais as pequeníssimas variações necessárias para codificar movimentos precisos dos braços ou das mãos.,Apesar dos obstáculos, temos muitas razões para estar otimistas. Embora ainda possa ser necessária uma década antes de testemunharmos a operação da primeira neuroprótese humana, todas as espantosas possibilidades à nossa frente cruzaram nossos pensamentos naquela tarde em Duke, ao observarmos a atividade dos neurônios de Belle num monitor de computador. Vamos sempre lembrar nossa admiração ao observar os processos pelos quais o cérebro de um primata gera pensamento. O esforço de Belle para receber seu suco foi relativamente pequeno, mas foi um pensamento e ele exerceu um comando sobre o mundo exterior para que a macaquinha alcançasse seu objetivo.,Ratos e macacos cujos cérebros foram ligados a computadores controlaram alavancas e braços robóticos simplesmente imaginando que seus membros estavam pressionando barras ou mexendo num joystick.

Isso se tornou possível pelos avanços na área de microfios que podem ser implantados no córtex cerebral e pelo desenvolvimento de algoritmos capazes de traduzir a atividade elétrica de neurônios do cérebro em comandos que controlam dispositivos mecânicos.

Os testes de interfaces cérebro-máquina aperfeiçoados em seres humanos ainda estão distantes, mas a tecnologia poderá ajudar no futuro pessoas que tenham perdido um braço a controlar um substituto robótico com a mente ou ajudar pacientes com lesões na espinha a recuperar o controle de um membro.,Real-Time Control of a Robot Arm Using Simultaneously Recorded Neurons in the Motor Cortex. J.K. Chapin, K.A. Moxon, R.S. Markowitz e M.A.L. Nicolelis, em Nature Neurosciences, Volume 2, páginas 664-670, 1999.

Real-Time Prediction of Hand Trajectory by Ensembles of Cortical Neurons in Primates. J. Wessberg, C.R. Stambaugh, J.D. Kralik, P.D.

Beck, J.K. Chapin, J. Kim, S.J. Biggs, M.A. Srinivasan e M.A.L. Nicolelis, em Nature, Volume 408, páginas 361-365, 2000.

Actions from Thoughts. M.A.L. Nicolelis, em Nature, Volume 409, páginas 403-407, 2001.

Advances in Neural Population Coding. Editado por M.A.L. nicolelis, Progress in Brain Research,

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