Lorsque Nathan Copeland a subi un accident de voiture en 2004, des dommages à sa moelle épinière au niveau C5/C6 ont entraîné une paralysie tétraplégique. Cela l’a laissé initialement à l’âge de 18 ans pour envisager une vie sans l’utilisation de ses bras ou de ses jambes, jusqu’à ce qu’il soit sélectionné en 2014 pour une étude à l’Université de Pittsburgh impliquant le contrôle d’un membre robotique en utilisant uniquement son esprit. et un BCI.

Bien que cette approche, telle que répliquée dans diverses autres études, fonctionne assez bien pour des tâches simples, elle s’accompagne d’une mise en garde majeure selon laquelle, bien qu’il soit possible de contrôler ce membre robotique, il n’y a aucun retour d’information. Normalement, lorsque nous essayons par exemple de saisir un objet avec notre main, nous sommes conscients du mouvement de notre bras et de notre main, jusqu’au moment où nos doigts touchent l’objet que nous atteignons.

Dans le cas de ces membres robotisés, la seule forme de rétroaction était de type visuel, où l’utilisateur devait regarder le bras et corriger son action en fonction de l’observation de sa position. Évidemment, c’est loin d’être idéal, c’est pourquoi Nathan n’avait pas seulement été implanté avec des réseaux Utah qui lisent son cortex moteur, mais aussi des réseaux qui se connectaient à son cortex somatosensoriel.

Comme indiqué dans un article de Flesher et al. dans la Nature, en stimulant le cortex somatosensoriel, Nathan a retrouvé ces dernières années une grande partie de la sensation dans son bras et sa main en arrière, même s’il s’agit désormais d’un membre robotisé. Cela soulève la question de savoir à quel point cette approche est compliquée et si nous pouvons nous attendre à ce qu’elle devienne une caractéristique commune des membres prothétiques avant longtemps.

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Tableau Utah tiré du brevet de Richard Normann. Cette partie va dans votre cerveau.

Au cœur de ces prothèses contrôlées par le cerveau, nous trouvons l’interface cerveau-ordinateur (BCI). Il s’agit essentiellement de l’interface entre les neurones du cerveau et l’électronique qui interagit avec ces neurones, soit en lisant les signaux captés par le dispositif capteur implanté dans le cerveau, soit en lui envoyant des signaux. Ici, le type le plus couramment utilisé est le réseau dit Utah. Il s’agit d’un réseau de microélectrodes comportant de nombreuses petites électrodes, dont chacune capture une partie de l’activité électrique dans le cerveau, ou permet la stimulation des neurones à proximité de cette électrode spécifique.

Bien qu’il soit possible de capturer l’activité du cerveau à travers le crâne sans l’ouvrir, la règle générale ici est que pour la meilleure résolution de signal, il faut se rapprocher le plus possible de l’action. Une deuxième règle est que des électrodes plus nombreuses et plus petites (généralement) équivalent à un meilleur signal et à une meilleure résolution, nous donnant une meilleure idée de ce qui se passe dans une partie spécifique du cerveau.

De toute évidence, le simple fait de coincer des électrodes dans le cerveau et de les connecter à de l’électronique ne produira probablement pas de résultats très significatifs : pour ces minuscules électrodes, le cerveau est un très grand monde, avec d’innombrables impulsions électriques qui vont et viennent. Une étape cruciale consiste à discerner le signal dans ces modèles de bruit qui sont lus pour pouvoir dire quand, par exemple, le patient désire soulever le bras prothétique, ou ouvrir ou fermer la main.

De même, alors que l’on peut totalement injecter du courant dans des parties aléatoires du cerveau, l’objectif général est de provoquer une sensation spécifique au lieu de frapper les neurones qui se trouvent à proximité. Dans le cas de Nathan, l’objectif était de relier idéalement par exemple la pression exercée sur le doigt gauche de la main robotique à la zone « doigt gauche » dans la région somatosensorielle du cerveau de Nathan.

Une approximation imparfaite

Lorsque nous parlons de « toucher », il existe pour les humains quatre types différents de mécanorécepteurs intégrés dans la peau qui sont responsables de toute la gamme des sensations liées au toucher :

  • corpuscules de Pacini (toucher grossier, distinction surfaces douces/rugueuses).
  • Corpuscules tactiles (toucher léger et vibration modérée (10-50 Hz)).
  • Cellule de Merkel terminaisons nerveuses (toucher statique profond, vibrations 5-15 Hz).
  • Corpuscules bulbeux (réponse lente, par exemple étirement de la peau et objet glissant).
Diagramme schématique retraçant les chemins empruntés par différents types de toucher jusqu’à des points d’extrémité possibles dans le cerveau humain.

Cette gradation des différents types de capteurs montre la complexité de la restauration de quelque chose comme le sens du toucher – idéalement, on voudrait non seulement reproduire ces différents types de perceptions sensorielles, mais aussi les transmettre au cortex somatosensoriel d’une manière qui lui permet de s’adapter dans les voies de traitement existantes.

Comme indiqué dans le communiqué de presse de l’Université de Pittsburgh sur les résultats les plus récents, l’objectif était de fournir un retour somatosensoriel lorsqu’il y avait contact entre la main robotique, pour permettre au sujet de ressentir le moment du contact, en plus de confirmer l’action visuellement. Comme Nathan lui-même l’a décrit après les expériences, cela ressemblait plus à une pression et à un picotement qu’à la sensation naturelle de « toucher » dont il se souvient d’avant l’accident qui a causé sa paralysie. Malgré cela, il a pu utiliser ce nouveau retour d’information et l’utiliser pour améliorer ses performances sur les tests standard par rapport à l’époque où aucun retour d’information somatosensoriel n’était fourni.

Un testament à l’adaptabilité du cerveau

Nathan Copeland (à droite) rencontre le président Obama en 2016.

Bien que l’entrée sensorielle ressentie par le cerveau de Nathan n’était manifestement pas ce qu’il avait reçu à l’origine avant l’interruption permanente des années auparavant, elle était néanmoins « assez bonne » pour permettre à Nathan de ressentir une nette amélioration de la qualité de vie simplement en éprouvant une sensation à peu près dans la zone « main » de son cortex somatosensoriel qui pourrait être liée à l’action du cortex moteur lors du déplacement du membre robotique.

Cela corrobore avec des études antérieures sur, par exemple, le sentiment de propriété du corps, ainsi que le rôle du cortex insulaire dans le suivi de ses membres et la facilité avec laquelle une extension de membre supplémentaire peut être ajoutée, comme par exemple l’art du «troisième pouce». projet (que nous avons couvert précédemment) où un deuxième pouce a été ajouté à une main et que les utilisateurs ont appris à contrôler de manière assez naturelle. Essentiellement, il semble que l’on puisse soumettre le cerveau humain à de nombreuses situations « non naturelles », et qu’il trouvera un moyen de s’adapter et de tirer le meilleur parti des choses.

Sur la base des résultats obtenus jusqu’à présent, nous pouvons raisonnablement émettre l’hypothèse que l’ajout de capteurs tactiles, même simplistes, à des membres prothétiques contrôlés par le cerveau pourrait donner un coup de pouce très apprécié à la qualité de vie de ceux qui se trouvent dans la position d’utiliser ces prothèses sur une base quotidienne. Il pourrait même un jour constituer la base de BCI facultatifs, à utiliser pour faire fonctionner certains types de machines et d’outils avec une précision qui va au-delà de la manipulation de commandes comme les manettes et les boutons.

Bien sûr, rien de tout cela n’a d’importance si nous ne pouvons pas résoudre le problème de la biocompatibilité, ce qui est la raison pour laquelle, pour Nathan, son BCI devra peut-être bientôt être retiré, lorsque la durée de vie prévue de cinq ans des implants de la matrice Utah expirera.

Une histoire de cyborgs

Nathan Copeland jouant à un jeu de Pong en utilisant son interface cerveau-ordinateur. Il a défié le singe de Neuralink à une partie de Pong. (Crédit : Nathan Copeland)

Le domaine de la cybernétique (du grec κυβερνητική (kybernētikḗ), signifiant « gouvernance ») implique l’exploration et la définition de processus, tant dans les sociétés que dans les systèmes biologiques. Dans la mesure du possible, ces processus peuvent être améliorés ou réparés, ce qui, au fil des ans, a conduit les domaines de la cybernétique médicale et de la biologie des systèmes étroitement liés à trouver des moyens de restaurer les fonctionnalités perdues du corps, y compris des éléments essentiels tels qu’un remplacement cardiaque artificiel et le clonage d’organes en utilisant les propres cellules souches d’un patient.

Les neuroprothèses telles que celles prototypées par Nathan Copeland sont des implants neuronaux cybernétiques qui cherchent à restaurer une fonctionnalité perdue en raison d’une maladie ou d’un accident. En combinant la cybernétique et l’ingénierie biomédicale, l’objectif est d’identifier et de résoudre toutes les questions biologiques et d’ingénierie fondamentales restantes qui empêchent le processus naturel d’être restauré.

Dans le cas de membres artificiels comme un bras et sa main, le nombre de problèmes restants est large. Il est difficile de battre les muscles biologiques et l’innervation du système nerveux qui relient non seulement ces muscles au cortex moteur, mais aussi les mécanorécepteurs avancés du cortex somatosensoriel avec un niveau de détail que nous ne pouvons pas encore espérer approcher.

Dans le cas du remplacement de systèmes biologiques par des systèmes artificiels, cela est communément appelé « cyborg » (organisme cybernétique), même si la cybernétique elle-même n’a aucune préférence pour les systèmes artificiels ou biologiques. Quoi qu’il en soit, les problèmes essentiels rencontrés avec la fusion des systèmes biologiques et non biologiques se situent au niveau de la couche d’interface : les systèmes biologiques ont tendance à être très hostiles aux dispositifs implantés, et les endommageront avec le temps.

Le diable est dans le rapport signal/bruit

Nous avons précédemment examiné les affirmations de la start-up Neuralink concernant les améliorations «révolutionnaires» des BCI et l’échange de données bidirectionnel entre le cerveau humain et les systèmes informatiques. En 2019, la conclusion était essentiellement que la chose la plus excitante que Neuralink avait apportée à la table était son alternative au réseau Utah, avec une structure d’électrodes tridimensionnelle qui ajoutait des enregistrements de l’intérieur du cerveau au lieu de la couche supérieure. Cela permet théoriquement d’accéder à beaucoup plus de données à l’intérieur des cortex.

Même ainsi, les données enregistrées par ces électrodes doivent encore être interprétées. Dans le cas de Nathan Copeland, les chercheurs ont utilisé un sens résiduel du toucher dans ses bras et ses mains pour localiser les zones à cibler avec une stimulation somatosensorielle, ainsi qu’un contrôle musculaire résiduel dans ses épaules. Pour les patients pour lesquels il n’y a pas de fonctionnalité résiduelle, le processus d’étalonnage requis serait beaucoup plus lent. Dans le cas de déterminer quelles parties du cortex moteur correspondent à quelque chose d’aussi complexe que les muscles du visage et ceux impliqués dans la parole, le processus serait encore plus fastidieux.

L’autre complication est de faire entrer et sortir les données du cerveau sans prise permanente sur le crâne, comme c’est le cas avec Nathan. Tout comme un piercing, il doit le garder stérile et empêcher la peau de gêner. Bien qu’intéressant dans un Matrice une sorte de mode de science-fiction dystopique, avoir constamment une prise sur la tête et des câbles allant et venant des membres prothétiques est probablement loin d’être idéal. Peut-être que le câblage interne pourrait fonctionner ici, à part le cauchemar médical évident ici, ou peut-être un émetteur-récepteur sans fil comme l’a proposé Neuralink.

En fin de compte, il semble que bien que la science offre aujourd’hui un aperçu d’un avenir meilleur à des personnes comme Nathan, nous sommes encore à plusieurs décennies d’un avenir plug-and-play des prothèses médicales.