Какие бывают нейроинтерфейсы и как они работают?

Как появились нейроинтерфейсы

Его эксперименты были революционными и сомнительными, но именно  немецкому физиологу и психиатру Гансу Бергеру первому удалось зафиксировать электрическую активность мозга. Это произошло больше ста лет назад. Учёный вставлял серебряные провода под кожу головы пациентов, чтобы считывать электрические сигналы головного органа. Бергер был одержим идеей доказать, что мозг обладает электрической активностью. Первые приборы были настолько слабыми, что почти ничего не показывали, но врач не сдавался. Переломный момент наступил, когда он сменил неточный капиллярный электрометр на очень чувствительный для своего времени струнный гальванометр компании Siemens. Этот прибор был способен уловить крошечное напряжение в десятки микровольт.

Ганс Бергер — немецкий физиолог и психиатр, один из отцов метода электроэнцефалографии  Фото: © public domain

Когда Бергер подключил электроды (уже в виде прижатых к голове серебряных пластин) к этому прибору, он наконец увидел долгожданное доказательство. На ленте самописца появился устойчивый ритмический рисунок. Это были колебания электрической активности мозга, а точнее — альфа-ритм. Теперь его называют «волна Бергера». Альфа-ритм возникает в состоянии спокойного бодрствования с закрытыми глазами. Убедительным доказательством этой связи стало то, что колебания мгновенно исчезали, когда человек открывал глаза. Такой была основа для появления современных нейроинтерфейсов, позволяющих силой мысли управлять компьютерами и протезами.

Откуда термин «нейроинтерфейс»?

В 1973 году французский информатик Жак Видаль опубликовал фундаментальную статью под названием «К прямой связи мозг — компьютер». Именно он впервые чётко сформулировал концепцию и ввёл в научный оборот термин Brain-Computer Interface (BCI) — интерфейс «мозг — компьютер». Он же предложил первые строгие критерии, чтобы считать систему настоящим BCI: она должна осуществлять двустороннюю связь и обучаться в процессе работы (то есть адаптироваться как под пользователя, так и под обратную связь от компьютера). 

Сегодня учёные часто используют термин «мозг — компьютерные интерфейсы», имея в виду устройства, способные читать сигналы мозга и превращать их в команды для техники. Хотя не стоит забывать, что человеческая нервная система включает не только головной, но и спинной мозг. Например, интерфейсы типа Brain-Spinal Interface (BSI) — интерфейс «мозг — спинной мозг» тоже являются частью данной концепции, помогая восстанавливать утраченную связь между этими частями тела и давая людям возможность вновь двигаться после травм позвоночника и спинного мозга. Поэтому современные нейробиологи предлагают перейти к более широкому понятию — «нейрокомпьютерные интерфейсы», которое охватывает взаимодействие всех отделов нервной системы с техникой.

Как фиксируют электрические импульсы мозга?  

Информацию об активности мозга можно получить несколькими способами. Один из наиболее распространённых — электроэнцефалография (ЭЭГ). Это неинвазивный подход (без проникновения). Речь идёт о шлеме или шапочке с датчиками, регистрирующими электрические импульсы мозга.  Так же к ним относятся:

• магнитоэнцефалография (МЭГ) — бесконтактно и с высочайшей точностью измеряет магнитные поля, возникающие от естественных токов в нейронах, что позволяет локализовать активность мозга с исключительным временным разрешением. Чтобы уловить сверхслабые магнитные поля, необходимы не обычные датчики, а так называемые сквиды (SQUID — Superconducting Quantum Interference Device) — сверхпроводящие квантовые интерферометры. Это самые чувствительные детекторы магнитных полей в мире. Для работы они должны быть охлаждены до близких к абсолютному нулю температур. Для этого используют жидкий гелий, требующий громоздких и дорогих криогенных систем. Кроме того, аппарат МЭГ — это стационарный научно-исследовательский комплекс, требующий специально построенной экранированной комнаты и сложного программного обеспечения;
• функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS) — измеряет, насколько активно кровь снабжается кислородом в разных участках мозга. Когда нервные клетки работают, они потребляют больше кислорода, и прибор фиксирует эти изменения. Таким образом, можно увидеть, какая область мозга активизируется при выполнении тех или иных действий — например, при чтении, речи или движении рук.

Инвазивный подход — это когда датчики вживляют в мозг. Такая операция очень сложна и зачастую несёт в себе множество рисков, зато сигнал очень точный. Подобные имплантаты позволяют парализованному человеку управлять разнообразными устройствами.

Кохлеарный имплант — инвазивный нейропротез, который хирургически вживляется во внутреннее ухо и напрямую стимулирует слуховой нерв, давая возможность слышать Фото: © dpa/picture-alliance

Основные виды инвазивных интерфейсов «мозг — компьютер»:

• BrainGate — одна из первых систем, которые позволяют пациентам управлять протезами рук и другими устройствами с помощью сигналов мозга;
• Neuralink — современный интерфейс от компании Илона Маска с тысячами электродов, способных считывать и записывать нейронную активность;
• Paradromics — мощные нейроинтерфейсы с большим количеством каналов для улучшенной передачи сигналов.

Полуинвазивный интерфейс — это датчики, размещённые внутри черепной коробки, но не в самом веществе мозга. Это компромисс между качеством сигнала и безопасностью. Сигнал намного чётче, чем у неинвазивных методов, но риски ниже, чем у полностью инвазивных. Из минусов — требуется операция, хоть и менее травматичная, чем в предыдущем подходе. Примеры полуинвазивных интерфейсов:

• электрокортикография (ЭКоГ) — электроды в виде сетки размещаются на поверхности мозга. Система позволяет с высокой точностью управлять экзоскелетами, инвалидными колясками. Используется для восстановления движений у пациентов с травмами спинного мозга;
• стентроды (stentrode) — прорывная технология. Электрод в виде стента (как в кардиологии) вводится через кровеносный сосуд (яремную вену) и подводится к коре мозга. Не требует трепанации черепа. Пациенты с боковым амиотрофическим склерозом используют такие системы для общения, работы на компьютере и управления устройствами.

Несмотря на то что все виды устройств улавливают сигналы, генерируемые мозгом, качество исходного сигнала всё же страдает от наличия большого количества помех. Они могут появиться из-за моргания глаз, сокращения мышц, изменения пульса и прочих факторов.

Выбор технологии — это всегда компромисс. Для повседневного использования или исследований подходят неинвазивные методы, а когда на кону стоит качество жизни парализованного человека и требуется максимальная точность, оправданны риски инвазивных или полуинвазивных имплантатов. 

Режимы управления нейроинтерфейсами

Сегодня самые продвинутые нейроинтерфейсы работают только в одну сторону — от мозга к компьютеру. Учёные разделяют их на три основных типа в зависимости от того, как именно человек отдаёт мысленные команды.

Активно. Человек сознательно представляет какое-то действие — например, движение правой рукой, не двигаясь при этом. Интерфейс улавливает паттерн мозговой активности, связанный с этим образом, и преобразует его в команду — курсор мыши передвигается на экране или роботизированная рука поднимается. Интерфейсы на основе представленного движения часто используются для реабилитации после инсультов или для управления протезами.

Реактивно. Система считывает непроизвольную реакцию мозга на внешний стимул. Например, на экране несколько значков мигают с разной частотой. Если человек сосредотачивается на значке «Кофе», мозг генерирует особый электрический отклик именно на частоту его мигания. Компьютер распознает эту вспышку активности и поймёт, что нужно выбрать кофе.

Изображение из статьи «Нейронно-компьютерные интерфейсы: теория, практика, перспективы», опубликованной в научном журнале Applied Sciences российскими учеными под руководством Павла Мусиенко © Фото: © mdpi.com / Валентина Межецкая / «Сириус(Журнал»

Реактивные интерфейсы

P300 Speller — позволяет набирать текст, концентрируясь на буквах на экране.

SSVEP (Steady State Visually Eevoked Potentials) — позволяет управлять инвалидной коляской или дроном с помощью «ритмичного ответа» мозга на объект. Допустим, человек видит на экране несколько кнопок, мигающих с разной частотой. Концентрируя взгляд на одной из них, человек заставляет нейроны в зрительной коре резонировать, то есть синхронно активироваться с той же частотой, с которой мигает кнопка. ЭЭГ-шапка считывает эту электрическую активность, а настроенный на неё алгоритм выполняет соответствующую команду — например, «вперёд». 

Пассивно. Интерфейс в фоновом режиме анализирует активность мозга, чтобы определить уровень сосредоточенности, стресса или усталости. Эти данные используются, чтобы автоматически подстроиться под конкретного пользователя. Можно сказать, что система «подслушивает» общее состояние человека и адаптирует под него интерфейс, не выполняя при этом прямых команд. Так работает система самолёта во время перегрузки — она временно может упростить управление. Или в видеоигре — сложность может динамически меняться в зависимости от вовлечённости игрока.

Зависимые и независимые нейроинтерфейсы

Некоторые интерфейсы могут использовать остаточную мышечную активность. Например, интерфейсы «глаз — мозг — компьютер» (EBCI) отслеживают движение глаз, чтобы помочь в управлении компьютером. Это не считается чистым управлением мыслью, но очевидно полезно для пользователей.

Идеально, когда интерфейсы вообще не зависят от мышц. Они работают, даже если человек полностью парализован, декодируя намерения напрямую из мозга. Как отмечают разработчики, будущее — за комбинацией этих двух подходов, создающих по-настоящему интуитивный симбиоз человека и машины.

Шапочка для электроэнцефалографии считывает активность мозга. Тип управления — активный, реактивный или пассивный — определяет не шапочка, а алгоритм, который интерпретирует эти сигналы Фото: © Эргардт Евгений / Медиадом «Сириус»

        Сложности работы с нейроинтерфейсами

1. Интерпретация. Нейронные сигналы — это не чёткие команды, а сложный «шум», выделить из которого какое-то действие (например, «поднять руку») очень трудно. Это как пытаться разобрать слова одного человека в шумной толпе.
2. Отторжение имплантатов. Если вживлять чипы прямо в мозг, со временем вокруг имплантатов образуется рубцовая ткань, и сигнал ухудшается. Учёные пытаются создать такие материалы, которые тело будет воспринимать как «свои» на протяжении многих лет. 
3. Взаимодействие. Задача не просто в том, чтобы команда мозга выполнялась, а в том, чтобы процесс был интуитивно понятным и не требовал сверхусилий.
4. Этические вопросы. Кто будет владеть данными нашего мозга? Как защититься от взлома нейроинтерфейса? Ведь это не кража кредитной карты, а прямая угроза физическому и психическому здоровью человека. Злоумышленник может перехватывать сырые данные с датчиков для анализа, чтобы завладеть паролями или выяснить коммерческую тайну. Самый опасный сценарий — подмена данных. Хакер может не только считывать конфиденциальную информацию, но и вмешиваться в работу интерфейса, посылая в мозг ложные сигналы. Например, вызывать зрительные и слуховые галлюцинации, фантомную боль, панические атаки. Или заставить бионический протез ударить кого-то или выбросить ценный предмет. Если интерфейс управляет инвалидной коляской или автомобилем — спровоцировать аварию. Или подсознательно склонить человека к определённому выбору, вызвав ложное чувство уверенности или тревоги.

Как «обучают» нейроинтерфейсы

Нейроинтерфейс — это не готовый гаджет, а сложный инструмент, требующий точных настроек. Мозг каждого человека уникален — как отпечаток пальца. Поэтому сначала алгоритм нужно «познакомить» с особенностями нейронной активности конкретного пользователя. Для этого используются специальные программные платформы — фреймворки (например, BCI2000 или OpenViBE). Это готовые «конструкторы» со всеми нужными инструментами. Их главное преимущество — режим эмуляции. Как виртуальный тренажёр, такая система может работать с заранее записанными или искусственными данными, имитирующими сигналы мозга. Благодаря этому разработчики могут тестировать и отлаживать программы без участия человека, безопасно обучать новые алгоритмы, настраивать параметры перед настоящим экспериментом. Проще говоря, это позволяет провести тест-драйв всего интерфейса, прежде чем подключать к нему человека.

Исследователи использует заранее записанные данные мозга человека. Система прогоняет их через весь конвейер обработки (фильтрацию, расшифровку паттернов), позволяя тонко настроить алгоритмы, не подвергая пользователя утомительным сеансам вживую. Система обрабатывает сигналы с минимальной, но всё же заметной для высокоскоростной электроники задержкой — в десятки или сотни миллисекунд. Требуется, чтобы сигнал проходил почти мгновенно, несмотря на всю последовательность действий: очистку от шума (моргания глаз, сердцебиения или движений), обнаружение полезных признаков и расшифровку намерений. Скорость этой цепочки зависит от трёх факторов:

• сложность алгоритмов — более умные алгоритмы точнее, но требуют больше вычислений;
• уровень оптимизации кода — программист должен сделать ПО быстрым и эффективным;
• аппаратные ускорители — использование мощных видеокарт или специализированных чипов требуется для быстрых расчётов.

Разработчики постоянно ищут оптимальный баланс. Небольшая задержка в обмен на высочайшую точность может быть оправданна в интерфейсе для управления протезом руки, но для управления курсором на экране скорость отклика становится ключевой. Если система работает с ошибками и задержками, мозг быстро распознаёт сбой. Возникает когнитивный диссонанс: команда была отдана, а результат не совпал с ожиданием. А если мозг видит, что курсор сдвинулся именно в тот момент и именно так, как было задумано, это укрепляет нейронные связи и усиливает ощущение завершённости.

Техническая настройка нейроинтерфейса создаёт основу для психологического комфорта пользователя, без чего технология никогда не станет по-настоящему полезной Фото: © AnnaStills / Shutterstock / FotoDom

Как будут развиваться нейрокомпьютерные интерфейсы?

Современные методы воздействия на мозг вызывают у пользователей дискомфорт, и учёные стремятся это исправить. Такая работа ведётся и в Научно-технологическом университете «Сириус» совместно с коллегами из ведущих научных центров России.

Имплантируемый нейропротез для биомиметической стимуляции большеберцового нерва, устройство крепится к нерву и передаёт в мозг электрические сигналы, имитирующие естественные ощущения, возникающие при ходьбе. Статья Павла Мусиенко о биомиметической связи компьютера с мозгом опубликована в Nature, в 2024 году Изображение: © Springer Nature

«Будущее за так называемыми биомиметическими интерфейсами, которые максимально приближены по своим физическим, биологическим свойствам и функциональности к нервной системе. Мы уже более десяти лет занимаемся разработкой таких нейроинтерфейсов для нейропротезирования после повреждения спинного мозга. Удалось создать уникальную технологию «мягких нейропротезов» для лечения больных с травмами и заболеваниями головного и спинного мозга, основанную на биомиметических подходах мультисистемной нейрореабилитации и применении гибких, растяжимых мультимодальных нейрональных интерфейсов. Технология расширяет показания к применению нейроимплантатов, делает их более безопасными, адаптивными и эффективными», — рассказывает профессор и научный руководитель направления «Нейробиология» Научного центра генетики и наук о жизни  Университета «Сириус» Павел Мусиенко.

Нейробиологи продолжат совершенствовать оптические и акустические методики, позволяющие значительно повысить точность считывания и стимуляции активности нейронов. Кроме того, технологии со временем перейдут к автономным и беспроводным устройствам, которые будут питаться энергией организма и смогут длительное время функционировать без замены батарей. 

«Кошачий» эксперимент

Кошки помогли международной группе учёных во главе с Павлом Мусиенко расшифровать принцип координации ходьбы на уровне спинного мозга. Исследователи привлекли животных к занятиям на беговой дорожке. Учёные фиксировали электрическую активность мозга пушистых участников эксперимента. Оказалось, что одни нервные клетки управляют вертикальным компонентом шага (подъём/опускание тела), а другие — горизонтальным (продвижение вперёд). Нейронная сеть работает в тесной связи с сигналами от мышц и суставов, обеспечивая точную координацию.

Это открытие позволит создать более совершенные компьютерные модели спинного мозга, улучшить алгоритмы нейромодуляции и разработать эффективные методы реабилитации. В перспективе это приведёт к созданию более совершенных нейропротезов и экзоскелетов, помогающих восстановить двигательные функции после травм спинного мозга. Исследование опубликовано в European Journal of Neuroscience.

Продолжится и совершенствование методов обработки данных, и создание специализированных нейроморфных чипов, способных быстро анализировать нейронные сигналы и поддерживать постоянное взаимодействие с мозгом. В будущем химические и электрические сигналы будут интегрированы в единых интерфейсах, повысится точность декодирования намерений, интерфейсы будут понимать желания пользователя на глубоком уровне, освобождая его от необходимости постоянного осознанного контроля.

Главные задачи ближайших лет — сделать интерфейсы более простыми в установке, долговечными и безопасными, чтобы эффективно помогать миллионам людей, потерявших зрение, слух или подвижность.