זרועות רובוטיות,
ללא שתלים מוחיים

חוקרים מאוניברסיטת קרנגי מלון, בשיתוף פעולה עם אוניברסיטת מינסוטה, הגיעו לפריצת דרך בתחום שליטה לא-פולשנית על התקנים רובוטיים: הזרוע הרובוטית שפיתחו היא הראשונה בעולם שיכולה לעקוב ברציפות אחרי סַמָן של מחשב, ללא שתזדקק לשתלים בתוך המוח.

התקנים רובוטיים שאפשר לשלוט בהם באופן מדויק מסייעים לחולים משותקים ולמי שסובלים מהפרעות תנועה בביצוע מגוון מטלות יומיומיות. השליטה הזאת נעשית באמצעות ממשק מוח-מחשב (Brain Computer Interface, או BCI) – ערוץ תקשורת דו-כיווני בין מוח לבין התקן חיצוני - בדרך כלל מחשב אבל יכול להיות גם התקן  אחר, אפילו קטן יותר - שלומד את דפוסי פעילות המוח. כך הוא יכול לייצר בעצמו דפוסים דומים, שמאפשרים לחולים להזיז בעזרת אותות מהמוח סמן על מחשב או אפילו זרוע רובוטית.

הממשק הזה הוכח כבעל ביצועים טובים כאשר הוא משתמש באותות שמתקבלים משתלי מוח: מכשירים המוכנסים אל תוך המוח עצמו ומקבלים אותו חשמליים ישירות מתאי העצב. אבל שתלים כאלה דורשים התערבות פולשנית, והתקנתם והפעלתם דורשות מומחיות רפואית וניתוחית, שלא לדבר על מחירם הגבוה ועל הסיכון למושתלים. מסיבות אלו, השימוש בהם היה מוגבל למקרים בודדים בלבד עד כה.

קיים אפוא צורך בפיתוח טכנולוגיה פחות פולשנית, או לא-פולשנית לחלוטין, שתאפשר לחולים משותקים לשלוט על סביבתם או על הגפיים ה"רובוטיות" שלהם ללא שתל מוח. טכנולוגיה שכזאת תוכל להועיל לא רק לחולים רבים, אלא גם לאוכלוסייה הכללית. אך פיתוח ממשקים כאלה הוא משימה מאתגרת, כיוון שהאותות המתקבלים מחוץ למוח, למשל ממכשירי EEG שמודדים גלי מוח בעזרת אלקטרודות המוצמדות לגולגולת, הם "מלוכלכים" ו"רועשים" יותר מאלו שמתקבלים בממשקים פולשניים. האותות הרועשים מובילים לרזולוציה נמוכה ולשליטה פחות מדויקת. קבוצת המחקר של בין הֶה (He), פרופסור וראש המחלקה להנדסה ביו-רפואית באוניברסיטת קרנגי מלון, הצליחה להתמודד עם האתגר ולבנות ממשק לא-פולשני מדויק, במחקר שתוצאותיו פורסמו ב-19 ביוני בכתב העת Science Robotics.

בעזרת טכניקות חדשניות, הצליחו הֶה וצוותו לגשת לאותות בעומק המוח, וכך להשיג רזולוציה גבוהה בשליטה על זרוע רובוטית, מבלי להזדקק לאמצעים פולשניים כמו שתלי מוח. הם השתמשו בממשק לא-פולשני שנקרא ESI (Electrical Source Imaging), ומנצל את התכונות החשמליות והגאומטריות של הראש כדי להפחית רעשים בפענוח אותות ה-EEG כך שיהיה מדויק יותר, ובעקבותיו תשתפר השליטה הדו-ממדית על הזרוע הרובוטית. ממשק זה נמצא בעבר כבעל יכולת למידה גבוהה של דפוסי הפעילות של המוח, אבל לא נבדקה השפעתו על ביצוע מטלות בזמן אמת. ,   "היו התקדמויות חשובות בשליטה על התקנים רובוטיים על ידי שתלים במוח, אבל המטרה הסופית שלנו היא שליטה באמצעים לא-פולשניים"' אומר הֶה. "התקדמויות בפענוח של אותות המוח, ובמקביל התועלת המעשית הרבה שיש לשליטה לא-פולשנית, יאיצו את הפיתוח של רובוטיקה לא-פולשנית".

איזו מטלה לבחור לאימון הממשק?

במאמרם הצביעו החוקרים על מגבלה נוספת של הממשקים הקיימים, מלבד הפולשנות שלהם: המטלה שעליה מאמנים אותם. המטלה שמשמשת כיום לאימון ברוב הממשקים, אשר פותחה כבר ב-2004, היא הזזת סמן מנקודה אחת לנקודה אחרת על מסך מחשב (Discrete Trial ,DT) באמצעות "דמיון מוטורי" (Motor Imagination, או MI). כלומר, הנבדקים מדמים במוחם כיצד הם מזיזים את הסמן והמחשב לומד אילו דפוסי פעילות של המוח, שנמדדים ב-EEG, נוצרים תוך כדי כך. בהמשך, אותם דפוסים יאפשרו למשתמש להזיז זרוע רובוטית שמחליפה איבר קטוע. לטענת החוקרים, המטלה הזאת מתאימה לבדיקת אלגוריתמים חדשים לפענוח אותות של המוח, אבל אינה משקפת הפרעות אקראיות שנתקלים בהן במטלות יומיומיות, למשל יד לא יציבה. לשם כך הם פיתחו מטלה שדורשת מעקב רציף אחר סַמָן על מסך מחשב (Continuous Pursuit, CP) ולא רק תזוזה ממקום אחד למקום שני. זוהי מטלה רלוונטית יותר, שמציבה אתגרים דומים לאלו שנתקלים בהם חולים עם הפרעות תנועה בחיי היומיום – כמו חולי פרקינסון שסובלים מרעד ומתנועה לא-רציפה של היד.

בשלב הראשון של המחקר, החוקרים ביקשו לבדוק את יכולת הלמידה של הממשק כתלות במטלה שהוא מתאמן עליה – מטלת DT המסורתית או מטלת CP החדשה יותר שפיתחו לצורך המחקר. 22 נבדקים בריאים התבקשו לבצע את שתי המטלות באמצעות ממשק לא פולשני שכולל השתלת חיישנים בקרקפת (ללא כניסה למוח), ולפי תוצאותיו חולקו לשתי קבוצות שוות בגודלן ועם יכולת ביצוע דומה של שתי המטלות. כך הם הבטיחו שכל הבדל שייראה אחר כך בין הקבוצות ינבע מתנאי הניסוי בלבד. לאחר מכן, כל קבוצה אומנה רק על אחת משתי המטלות כמאה פעמים; אך לאחר האימון, הביצוע של הנבדקים בכל אחת מהקבוצות נמדד בשתי המטלות, והושווה לביצוע לפני האימון כדי לבדוק את השפעת האימון. הנבדקים שאומנו במטלת CP השתפרו הן בביצוע של מטלה זו והן בביצוע של מטלת DT, שלא אומנו עליה. לעומת זאת, הנבדקים שאומנו במטלת DT השתפרו במטלה זו במידה מועטה יותר מאשר אלו שאומנו ב-CP (אף שאומנו במטלה זו עצמה) ולא השתפרו כלל בביצוע של מטלת CP. 

זאת ועוד, החוקרים מדדו את תנועות מצמוץ העיניים, שידוע שהן פוחתות ככל שהקשב של הנבדק רב יותר, ומצאו שנבדקים שביצעו את מטלת ה-CP מצמצו בתדירות נמוכה יותר. ממצא זה מעיד כי הנבדקים במטלת CP הגיעו לרמה גבוהה יותר של קשב ומעורבות במטלה שביצעו, ויכול להסביר מדוע האימון במטלה זו שיפר במידה רבה יותר את הביצוע של הנבדקים בשתי המטלות.

שליטה על זרוע רובוטית

לבסוף, החוקרים ביקשו לדעת אם הממשק עשוי לסייע גם לחולים, למשל פגועי גפיים או בעלי הפרעות תנועה. לשם כך בדקו את יכולתו לשלוט בזרוע רובוטית. טיב הביצוע של הממשק במטלת CP היה דומה בין שהמטלה בוצעה באמצעות סמן מחשב או באמצעות הזרוע הרובוטית, ונתן מקום לתקווה שהממשק יוכל להיות שימושי גם ב"עולם האמיתי". 

אילו תכונות של הממשק החדש מסבירות את יעילותו? הייחוד שלו הוא בכך שלעומת ממשקי מוח-מחשב קודמים, האינטראקציה בין מרכיבי ה"מוח" וה"מחשב" שלו היא טובה יותר, הן בזכות מעורבות ותרגול גדולים יותר מצד המשתמש בממשק ("מוח"), והן בזכות שיטת הדמיה שמשפרת את הרזולוציה של ה-EEG במרחב, כך שגם המחשב "לומד" טוב יותר את דפוסי הפעילות של המוח. בעתיד, הצוות מתכנן לערוך ניסויים קליניים בחולים. "למרות האתגרים הטכניים הכרוכים בשימוש באותות לא-פולשניים, אנו מחויבים באופן מלא להביא את הטכנולוגיה הבטוחה והזולה הזאת לאנשים שהיא יכולה להועיל להם," אומר הֶה. "העבודה הזאת היא צעד חשוב בקידום ממשקים לא-פולשניים בין מוח למחשב, טכנולוגיה שיום אחד תסייע לכל אחד, כמו טלפון חכם".