Interface neuronale directe - Définition

Historique

La recherche sur les IND a commencé dans les années 1970 à l'Université de Californie à Los Angeles (UCLA) grâce à une dotation de la National Science Foundation et suivie d'un contrat avec la Defense Advanced Research Projects Agency. Les publications scientifiques concernant ces recherches mentionnent pour la première fois l'expression « brain-computer interface ».

D'autres travaux, réalisés en groupe sous la direction de Schmidt, Fetz et Baker dans la même période établirent que, par une méthode d'entraînement par punition et récompense, des singes pouvaient rapidement apprendre à contrôler par la volonté la fréquence de neurones individuels du cortex moteur primaire.

Premiers travaux

L'étude de conditionnement réalisée par Fetz et ses collègues a tout d'abord démontré que le singe peut apprendre à contrôler la réponse d'un équipement de biofeedback par sa simple pensée. Ce travail a permis, dès les années 1970, de démontrer que le singe est capable de contrôler l'activité individuelle des neurones ou de groupes de neurones dans le cortex moteur primaire, lorsque l'expérimentateur le récompense s'il utilise un chemin neuronal déterminé. De cette époque datent aussi les premières études visant à comprendre les algorithmes qui régissent le cheminement neuronal menant à une action.

Dans les années 1980, Apostolos Georgopoulos, de l'Université Johns Hopkins, trouva, chez le macaque rhésus, une loi mathématique expliquant la direction de déplacement de son bras en fonction de l'activité électrique d'un simple neurone de son cortex moteur. Cette fonction était essentiellement une cosinus. Il découvrit aussi que ce sont des groupes de neurones dispersés dans plusieurs régions du cerveau qui contrôlent le mouvement. Malheureusement son équipement ne lui permit pas d'enregistrer l'activité dans toutes ces zones en même temps.

Á partir des années 1990, la recherche sur les IND a progressé rapidement. Plusieurs équipes de recherche, dont celles de Richard Andersen, John Donoghue, Phillip Kennedy, Miguel Nicolelis et Andrew Schwartz ont réussi à capturer les ondes provenant de centre moteurs du cerveau et a les utiliser pour contrôler des équipements.

Les recherches les plus fructueuses

C'est Phillip Kennedy et ses collègues qui fabriquèrent la première interface cerveau-ordinateur intracorticale. Elle fut connectée par implantation d'électrodes dans le cerveau d'un singe.

En 1999 une équipe de chercheurs, menée par Yang Dan à l'Université de Californie, Berkeley, réussit à décoder l'activité neuronale afin de reproduire les images vues par des chats. L'équipe utilisa pour cela un réseau d'électrodes implantés dans le Thalamus (qui est le point d'entrée de tous les influx nerveux de perception). Plus précisément, ils visèrent 177 cellules cérébrales de la zone du noyau géniculaire latéral du Thalamus, qui décodent les signaux en provenance de la rétine. Huit courts films furent projetés au chats alors que l'activité de leurs neurones était enregistrée. Par l'utilisation de traitements mathématiques des signaux, les chercheurs purent décoder les signaux enregistrés et reconstruire ce que les chats avaient vus. Des recherches similaires ont depuis été menées par des chercheurs japonais.

Miguel Nicolelis a promu l'utilisation massive d'électrodes sur de larges zones du cerveau dans le but d'obtenir un signal très complet permettant de piloter une IND. On considère que ce type de dispositif permet de réduire la variabilité des résultats qui sont obtenus avec un plus petit nombre d'électrode. Ayant conduit plusieurs études sur le rat dans les années 1990, Nicolelis et ses collègues développèrent un IND capable de décoder l'activité neuronale chez le singe nocturne. Ils utilisèrent ce dispositif pour reproduire les mouvements du singe avec un bras robotisé. Les singes furent choisis pour leur très grande dextérité, ce qui rendait le champ d'investigation très étendu.

Dès les années 2000, cette équipe fabriqua un IND reproduisant les mouvements du singe hibou lorsqu'il manipule une manette pour attraper de la nourriture. Cette IND fonctionnait en temps réel et permettait aussi de piloter un robot distant, à travers Internet. Le singe ne pouvant pas voir ce robot distant, cette expérience permit de tester un système IND à boucle ouverte (sans retour d'information).

Par la suite Nicolelis réalisa ses expériences sur des singes Rhésus, dont le cerveau est plus proche de celui des hommes. Les singes furent entrainés à atteindre et saisir des objets présentés sur un écran d'ordinateur. Leur pensée était décodée et transmise à un bras robotisé dont ils ne pouvaient voir les mouvements. Par la suite les singes apprirent à contrôler les mouvements du bras robotisé en le regardant. Le IND captait l'intention de vitesse de déplacement ainsi que la l'intention de force mise par le singe pour attraper les objets.

Plusieurs autres équipes ont développé des IND et les algorithmes nécessaires pour décoder les signaux neuronaux. Ce sont entre autres celle de John Donoghue de l'université Brown, celle de Andrew Schwartz de l'Université de Pittsburgh et celle de Richard Andersen de Caltech. Ils ont mis au point des IND basés sur le décodage de l'activité d'un plus petit nombre de neurones (15 à 30 neurones contre 50 à 200 neurones pour l'équipe de Nicolelis).

L'équipe de Donoghue's a entrainé des macaques rhésus à utiliser une IND pour suivre des cibles visuelles sur l'écran d'un ordinateur avec ou sans utilisation d'une manette (boucle fermée ou boucle ouverte). L'équipe Schwartz a créé une IND permettant de simuler des mouvements dans un monde virtuel. Ces recherches défrayèrent la chronique lorsqu'elles présentèrent un singe s'alimentant de pâtes grâce à un bras robotisé piloté uniquement par la pensée.

L'équipe Andersen à enregistré, grâce à l'IND qu'elle a mise au point, l'activité des neurones de pré-mouvement du cortex pariétal postérieur. Ces neurones produisent un signal lorsque le singe anticipe de recevoir une récompense.

Actuellement des IND sont développés pour capter les signaux à l'origine de l'intention de mouvement d'un membre. Il existe aussi des IND pour prédire l'activité électrique des muscles (électromyographie). Ce type d'IND permet de restaurer la mobilité d'un membre paralysé en stimulant artificiellement les muscles.

Miguel Nicolelis et ses collègues ont démontré que la mesure de l'activité de certains grands groupes de neurones permet de prédire la position d'un membre. Ce travail est à l'origine de la création d'interface cerveau-machine, c'est à dire d'un système électronique qui lit l'intention de déplacement d'un membre et la convertie pour actionner un membre artificiel. Carmena et ses collègues soutiennent que le cerveau du singe se réorganise afin d'inclure la représentation de bras robotisé comme une extension de son propre membre.

Le point de faiblesse de la technologie des IND est le manque de capteur permettant une perception fiable, sure et robuste des ondes cérébrales. Il est probable que ce type de capteur sera disponible dans les années à venir. Ceci augmenterai grandement le nombre d'applications fournies par les IND.

Le développement d'une IND est compliqué et prends beaucoup de temps. Afin de répondre à cette problématique, le Dr. Gerwin Schalk a développé un système polyvalent nommé IND200 , permettant de mener des recherches variées. IND2000 est développé depuis 2000(!) grâce à un projet mené par la « Brain–Computer Interface R&D Program » du Wadsworth Center au New York State Department of Health , Albany, New York, USA.

Il existe aussi une technologie de détection à distance (sans connexion physique) utilisant la mesure de l'activité des canaux ioniques comme celui de la rhodopsine pour contrôler l'activité d'ensembles de neurones qui sont génétiquement apparentés. Cette technologie a permis de capter le processus de décision de déplacement de souris.