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[Cahier Technique] Les interfaces cerveau-machine dessinent la médecine du futur

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[Cahier Technique] Les interfaces cerveau-machine dessinent la médecine du futur

En 2019, un patient tétraplégique de l’essai clinique mené par le CEA Clinatec a réussi à piloter un exosquelette à partir de signaux ECoG captés à l’aide d’un implant.

Apparus dans les années 1950, les systèmes interfaçant le cerveau humain et la machine avaient tout d’une expérience de savant fou. Depuis, des applications prometteuses ont émergé grâce aux progrès de la miniaturisation associée au machine learning. Parmi elles, des prothèses robotiques pouvant redonner leur mobilité aux personnes atteintes de handicap.

Linterface cerveau-machine (ICM) est une technologie révolutionnaire qui pourrait ouvrir la voie à de nombreuses applications dans le secteur de la santé, en particulier pour les personnes souffrant d’un handicap moteur sévère. Les ICM motrices suscitent en effet l’espoir d’une récupération de la mobilité des membres, afin d’aider ces patients à retrouver une certaine indépendance et améliorer leur qualité de vie. Si l’idée de capter l’activité électrique dans des zones précises du cerveau pour la traduire en un signal pouvant être interprété par une machine remonte aux années 1950, nous assistons depuis quelque temps à une accélération des progrès dans ce domaine. La miniaturisation des dispositifs d’acquisition de l’activité cérébrale a fait avancer grandement la recherche.

Auparavant, celle-ci se focalisait sur les méthodes non invasives, permettant de récupérer certaines informations à l’aide d’un casque équipé d’électrodes. Avec les techniques semi-invasives et invasives, s’insérant directement dans le cerveau, il est possible de s’approcher davantage des neurones et d’améliorer la qualité du signal reçu. Ces techniques, associées à des algorithmes de machine learning, laissent entrevoir des perspectives prometteuses.

1. Principe

Les mécaniques du cerveau

Les ICM motrices offrent une alternative aux patients atteints d’un handicap moteur sévère, qui peut être dû à la lésion partielle ou complète de la moelle épinière (tétraplégie, paraplégie…). L’ICM crée une liaison directe entre le cerveau et un système de suppléance fonctionnelle motrice, permettant à un individu de contrôler ce dernier sans passer par le système nerveux périphérique ou les muscles. Lorsque le handicap moteur n’est pas lié à une dégénérescence ou à un traumatisme des neurones du cortex impliqués dans le contrôle moteur des membres, l’activité cérébrale motrice est intacte.

De plus, le fait d’imaginer ou d’exécuter un mouvement provoque approximativement la même activité électrique au niveau du cortex moteur. Cette activité cérébrale peut ainsi être mesurée et analysée pour décoder les intentions de mouvement de l’individu. Celui-ci pourra, après réalisation de tâches mentales d’imagination de mouvement, contrôler un effecteur, par exemple un bras robotique, un exosquelette ou un stimulateur électrique des muscles ou de la moelle épinière (fig. 1).

Les défis technologiques pour concevoir une ICM motrice sont multiples. Il faut d’abord développer une solution de mesure de l’activité cérébrale liée à une intention de mouvement, puis réaliser un décodage précis et robuste de cette activité cérébrale pour prédire les mouvements tels qu’ils ont été imaginés et souhaités par le patient. Enfin, il faut mettre au point des effecteurs adaptés aux besoins de suppléance fonctionnelle motrice du patient.

 

FIG.1: Un dialogue entre le cerveau et la machine


L’activité cérébrale de l’utilisateur est numérisée, puis interprétée par un système informatique qui envoie la commande à un effecteur pour le mettre en mouvement. Cette action est perçue par l’utilisateur qui générera une nouvelle activité cérébrale en réponse.
 

2. Mesure

Au plus près du signal

La première gageure est de réaliser une mesure de l’activité cérébrale correspondant aux intentions de mouvement du patient. Il existe pour cela différentes techniques directes : l’électroencéphalographie, qui consiste à mesurer l’activité électrique des neurones, et la magnétoencéphalograpie (MEG), qui s’intéresse à l’activité électromagnétique du cerveau. Il y a aussi des techniques indirectes : l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) ou l’imagerie par spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle (fNIRS), qui permettent de mesurer l’activité cérébrale liée au taux d’oxygénation du sang.

Dans le cadre d’une ICM motrice, l’objectif est de mesurer l’activité cérébrale résultant de la planification et de l’exécution de mouvements. Le cortex moteur primaire du cortex somatosensoriel est associé à cette activité motrice. Plus précisément, les muscles de la partie gauche du corps sont contrôlés par le cortex moteur de l’hémisphère droit, et les muscles de la partie droite du corps le sont par le cortex moteur de l’hémisphère gauche. Les potentiels d’action (résultant de la création ou de la modulation de courants ioniques) qui parcourent l’ensemble des neurones du cortex moteur engendrent une activité électrique de l’ordre de quelques dizaines de microvolts.

Celle-ci peut être mesurée grâce à une électrode située à la surface du crâne (électroencéphalogramme, ou EEG), ou à la surface du cortex (électrocorticogramme, ou ECoG), ou directement dans le cortex au plus proche des neurones (activité unitaire de neurones et potentiels de champs locaux) (fig. 2). Cette mesure électrophysiologique de l’activité électrique est réalisée grâce à une électronique d’amplification différentielle reliée à une électrode de mesure et une électrode de référence (de plus grande surface). En fonction de la taille et de la position des électrodes par rapport aux neurones, l’amplitude et le contenu fréquentiel des signaux peuvent être plus ou moins riches.

 

FIG 2 : : Trois méthodes d’acquisitions de l’activité neuronale


Le procédé le plus ancien est la mesure de l’électroencéphalogramme (EEG) qui s’effectue au moyen d’un casque posé sur le crâne. L’électrocorticogramme (ECoG) est un implant semi-invasif, constitué d’électrodes posées sur ou sous la dure-mère. Enfin, le réseau de microélectrodes est un implant fin inséré dans le cortex pour s’approcher au plus près des neurones. Il permet de mesurer le signal avec le plus de précision.

 

La mesure d’un électroencéphalogramme (EEG) nécessite que l’utilisateur porte un casque EEG muni d’électrodes d’environ 1 cm de diamètre placées sur le cuir chevelu. Chaque électrode associée à une électronique d’amplification et de numérisation peut mesurer un signal électrique de très faible intensité, de l’ordre de quelques dizaines de microvolts. Ce signal, provenant de l’activité électrique des neurones, est atténué par la distance et les barrières de l’os du crâne et de la peau. La plage des fréquences mesurées avec cette méthode va de 1 à 70 Hz environ.

La mesure EEG est la méthode la plus courante pour observer l’activité corticale chez l’homme, car elle a l’avantage d’être non invasive et facile d’utilisation. Cependant, elle ne permet pas d’obtenir une qualité de signal suffisante pour certaines des applications visées par les ICM motrices, en raison de la limitation de la bande passante fréquentielle et de la résolution spatiale et d’une sensibilité importante aux artefacts de mouvement. De plus, cette solution nécessite le repositionnement et la recalibration quotidienne de l’ICM, ce qui est difficilement envisageable pour un usage quotidien.

La mesure de l’activité cérébrale peut également être réalisée grâce à l’usage de matrices de micro-électrodes (ou MEA, pour microelectrode arrays). Ces dispositifs enregistrent des potentiels de champs locaux provenant des neurones au voisinage de l’électrode. Plus l’électrode est petite, plus le signal capté est précis, ce qui augmente les chances d’enregistrer l’activité d’un seul neurone. La plage des fréquences enregistrées avec cette méthode est comprise entre 300 et plus de 5 kHz.

Les matrices de micro-électrodes nommées Utah arrays ont été développées et testées lors d’un essai clinique lancé en 2004 dans le cadre du projet BrainGate mené par la Brown University. Ces MEA permettent de mesurer, sur une centaine d’électrodes pénétrantes en silicium (un pas inter-électrodes de 400 µm, 1 mm de hauteur), les potentiels d’action et les potentiels de champ locaux issus de l’activité unitaire des neurones. Ces micro-électrodes extrêmement sensibles évitent les faibles rapports signal sur bruit et les impédances élevées rencontrées avec l’EEG. Cependant, elles nécessitent d’être implantées dans le cortex, avec le risque de créer des lésions et de présenter des problèmes de robustesse après plusieurs mois ou années d’utilisation. De plus, elles sont reliées à un connecteur transcutané, permettant de les relier à un système d’amplification et de[…]

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