Akıl Okuma Makineleri Nörobilimde Büyük Bir Buluşa Yol Açabilir

Akıl Okuma Makineleri Nörobilimde Büyük Bir Buluşa Yol Açabilir

Alexandre Dumas'ın klasik romanı Monte-Cristo Kontu'nda Mösyö Noirtier de Villefort adlı bir karakter, onu felç eden korkunç bir felç geçirir. Uyanık ve farkında olmasına rağmen, torunu Valentine'ın alfabeyi okumasına ve ihtiyaç duyduğu harfleri ve kelimeleri bulması için bir sözlükte gezinmesine güvenerek artık hareket edemiyor veya konuşamıyor.

Kararlı yaşlı adam, bu ilkel iletişim biçimiyle Valentine'ı üvey annesi tarafından zehirlenmekten kurtarmayı başarır ve oğlunun onu kendi isteği dışında evlendirme girişimlerini engeller.

Dumas'ın bu felaket durumu tasviri - kendi deyimiyle "ruhun artık emirlerine itaat etmeyen bir bedende hapsolduğu" - kilitli kalma sendromunun en eski tanımlarından biridir. Bu derin felç türü, beyin sapı hasar gördüğünde, genellikle felç nedeniyle, ancak aynı zamanda tümörler, travmatik beyin hasarı, yılan ısırığı, madde bağımlılığı, enfeksiyon veya amiyotrofik lateral skleroz (ALS) gibi nörodejeneratif hastalıklar nedeniyle ortaya çıkar.

Durumun nadir olduğu düşünülüyor, ancak ne kadar nadir olduğunu söylemek zor. Birçok kilitli hasta, amaçlı göz hareketleri ve göz kırpma yoluyla iletişim kurabilir, ancak diğerleri tamamen hareketsiz hale gelebilir, gözbebeklerini veya göz kapaklarını hareket ettirme yeteneklerini bile kaybederek, "beni anlıyorsan iki kez göz kırp" komutunu tartışmalı hale getirebilir. Sonuç olarak, hastalar doğru teşhis konmadan önce ortalama 79 günü hareketsiz bir bedende, bilinçli ama iletişim kuramayan bir şekilde geçirebilirler.

Beyin-makine arayüzlerinin ortaya çıkışı, bu kilitli durumdaki insanlarla iletişimi yeniden kurma umutlarını besledi ve onların dış dünyayla yeniden bağlantı kurmalarını sağladı. Bu teknolojiler tipik olarak konuşmayla ilişkili beyin dalgalarını kaydetmek için implante edilmiş bir cihaz kullanır ve ardından amaçlanan mesajları çevirmek için bilgisayar algoritmalarını kullanır. En heyecan verici ilerlemeler, göz kırpmayı, göz izlemeyi veya ses çıkarmaya çalışmayı gerektirmez, bunun yerine bir kişinin kafasında sessizce söylediği harfleri veya kelimeleri yakalayıp iletir.

Pasadena'daki Caltech'te hesaplama ve sinir sistemleri alanında yüksek lisans öğrencisi olan Sarah Wandelt, "Bu teknolojinin gerçekten en çok kaybeden insanlara, gerçekten kilitlenmiş ve artık iletişim kuramayan insanlara yardım etme potansiyeline sahip olduğunu düşünüyorum" diyor. .

Wandelt ve diğerleri tarafından yapılan son araştırmalar, beyin-makine arayüzlerinin içsel konuşmanın kodunu çözebildiğine dair ilk kanıtları sağladı. Bu yaklaşımlar umut verici olmakla birlikte, genellikle istilacı, zahmetli ve pahalıdır ve uzmanlar, kilitli hastalara ses verebilmeleri için çok daha fazla geliştirme gerektirecekleri konusunda hemfikirdir.

Beyni meşgul etmek - ama nerede?

Bir beyin-makine arayüzü oluşturmanın ilk adımı, beynin hangi kısmına dokunulacağına karar vermektir. Dumas gençken, birçok kişi bir kişinin kafatasının dış hatlarının zihnin iç işleyişini anlamak için bir atlas sağladığına inanırdı. Yardımseverlik, iştah ve dil gibi insan yetileri için yolları kapatılmış renkli frenoloji çizelgeleri, eski tıp metinlerinde ve büyük mağazaların ev dekorasyonu bölümlerinde hâlâ bulunabilir.

Caltech'te nörobilimci ve doktora sonrası araştırmacı olan David Bjånes, "Elbette artık bunun saçmalık olduğunu biliyoruz," diyor. Aslında, yetilerimizin ve işlevlerimizin, her alanın sinir ağında bir düğüm görevi gördüğü çeşitli beyin alanları arasındaki bir etkileşim ağından ortaya çıktığı artık açıktır. Bu karmaşıklık hem bir meydan okuma hem de bir fırsat sunuyor: İç dilden sorumlu henüz bir beyin bölgesi bulunamadığından, birkaç farklı bölge geçerli hedefler olabilir.

Örneğin, Wandelt, Bjånes ve meslektaşları, parietal lobun supramarginal girus (SMG) olarak adlandırılan ve tipik olarak nesneleri kavramakla ilişkilendirilen bir kısmının da konuşma sırasında güçlü bir şekilde aktive olduğunu keşfettiler.

SMG'sine mikroelektrot dizisi - küçültülmüş metal çivilerle kaplı bir itme piminin başından daha küçük bir cihaz - yerleştirilmiş bir tetraplejik çalışma katılımcısını gözlemlerken şaşırtıcı bir keşif yaptılar. Dizi, tek tek nöronların ateşlenmesini kaydedebilir ve verileri bir kablo yumağı aracılığıyla bunları işlemesi için bir bilgisayara iletebilir.

Bjånes, beyin-makine arayüzünün kurulumunu bir futbol maçına benzetiyor. Beyninizin bir futbol stadyumunda olduğunu ve o stadyumdaki nöronların her birinin bir kişi olduğunu hayal edin. Elektrotlar, dinlemek için stadyuma indirdiğiniz mikrofonlardır.

"Bunları koçun, belki bir spikerin veya seyirciler arasında gerçekten neler olup bittiğini bilen birinin yanına yerleştireceğimizi umuyoruz" diye açıklıyor. "Sonra sahada neler olduğunu anlamaya çalışıyoruz. Kalabalıktan bir kükreme duyduğumuzda, bu bir temas mı? Bu bir geçiş oyunu muydu? Oyun kurucunun kovulması bu muydu? Oyunun kurallarını anlamaya çalışıyoruz ve ne kadar çok bilgi edinirsek cihazımız o kadar iyi olacak."

Beyinde, implante edilen cihazlar nöronlar arasındaki hücre dışı boşluğa oturur ve burada bir nöron her ateşlendiğinde sinapslar boyunca hareket eden elektrokimyasal sinyalleri izlerler. İmplant ilgili nöronları alırsa, elektrotların kaydettiği sinyaller, farklı eylemler veya niyetler için farklı bir tepe ve vadi modelini yansıtan ses dosyaları gibi görünür.

Caltech ekibi, beyin-makine arayüzünü, tetraplejik bir çalışma katılımcısı dahili olarak altı kelime (savaş alanı, kovboy, piton, kaşık, yüzme, telefon) ve iki sözde kelime (nifzig, bindip) "konuştuğu" zaman üretilen beyin modellerini tanımak üzere eğitti. Yalnızca 15 dakikalık bir eğitimden sonra ve nispeten basit bir kod çözme algoritması kullanarak, cihazın kelimeleri yüzde 90'ın üzerinde doğrulukla tanımlayabildiğini buldular.

Wandelt, henüz hakemli bir bilimsel dergide yayınlanmayan çalışmayı San Diego'daki 2022 Society for Neuroscience konferansında sundu. Bulguların önemli bir kavram kanıtı olduğunu düşünüyor, ancak kilitli bir hastanın kötü bir üvey anneyi engellemesi veya bir bardak su temin etmesi için kelime dağarcığının genişletilmesi gerekecek. Wandelt toplantıda, "Açıkçası, seçtiğimiz kelimeler en bilgilendirici kelimeler değildi, ancak onları evet, hayır, gerçekten bilgilendirici bazı kelimelerle değiştirirseniz, bu yardımcı olur" dedi.

Düşünceler harflere kelimelere dönüşür

Başka bir yaklaşım, kelimeler yerine harfleri tanıyan bir beyin-makine arayüzü tasarlayarak büyük bir kelime dağarcığı oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırır. Roma alfabesinin her harfini kodlayan kelimeleri ağzından çıkarmaya çalışan felçli bir hasta, aklına gelen herhangi bir kelimeyi heceleyebilir ve bu kelimeleri tam cümlelerle iletişim kurmak için bir araya getirebilirdi.

University of California San Francisco ve University of California'da biyomühendislik yüksek lisans öğrencisi olan Sean Metzger, "Bir müşteri hizmetleri temsilcisiyle telefonda konuşurken olduğu gibi, bir şeyleri konuşarak yüksek sesle hecelemek, oldukça sık yaptığımız bir şeydir" diyor. Kaliforniya, Berkeley. Tıpkı bir telefon hattındaki parazit gibi, beyin sinyalleri gürültülü olabilir. A için Alpha, B için Bravo ve C için Charlie gibi NATO kod sözcüklerini kullanmak, birinin ne söylediğini ayırt etmeyi kolaylaştırır.

Metzger ve meslektaşları bu fikri felç sonucu hareket edemeyen veya konuşamayan bir katılımcı üzerinde test ettiler. Çalışma katılımcısının, motor korteksinin geniş bir alanı üzerine implante edilmiş daha geniş bir elektrot dizisi - yaklaşık bir kredi kartı büyüklüğünde - vardı. Tek tek nöronları dinlemek yerine, bu dizi on binlerce nöronun senkronize aktivitesini kaydediyor, tıpkı bir futbol stadyumunun tüm bir bölümünün aynı anda inlemesini veya tezahüratını duymak gibi.

Araştırmacılar bu teknolojiyi kullanarak saatlerce veri kaydettiler ve bunları gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarına aktardılar. Çalışma deneğinin "Sorun değil" veya "Saat kaç?" gibi sessizce hecelenmiş cümlelerinin yüzde 92'sini deşifre edebildiler. - iki denemeden en az birinde. Metzger, bir sonraki adımın, kullanıcıların daha hızlı ve daha az çabayla iletişim kurmasını sağlamak için bu hecelemeye dayalı yaklaşımı daha önce geliştirdikleri kelimelere dayalı bir yaklaşımla birleştirmek olabileceğini söylüyor.

'Hala erken aşamada'

Bugün, dünya çapında 40'a yakın kişiye mikroelektrot dizileri implante edildi ve daha fazlası devreye giriyor. Bu gönüllülerin çoğu - inme, omurilik yaralanması veya ALS nedeniyle felç olan insanlar - bilgisayarlara bağlı saatler geçirerek araştırmacıların yeni beyin-makine arayüzleri geliştirmelerine yardımcı olarak başkalarının bir gün kaybettikleri işlevleri geri kazanmasına olanak tanıyor. Austin'deki Texas Üniversitesi'nde bir bilgisayar ve konuşma bilimcisi olan Jun Wang, konuşmayı geri yüklemek için cihazlar geliştirmedeki son gelişmelerden heyecan duyduğunu söylüyor, ancak pratik uygulamadan önce gidilecek çok yol olduğu konusunda uyarıyor. "Şu anda, tüm alan hala erken aşamada."

Wang ve diğer uzmanlar, cihazları daha az hantal, daha doğru ve daha hızlı hale getiren donanım ve yazılım yükseltmelerini görmek istiyor. Örneğin, UCSF laboratuvarının öncülüğünü yaptığı cihaz dakikada yaklaşık yedi kelime hızında çalışırken, doğal konuşma dakikada yaklaşık 150 kelime hızında hareket ediyor. Ve teknoloji insan konuşmasını taklit edecek şekilde gelişse bile, biraz hareket etme veya konuşma becerisine sahip hastalarda geliştirilen yaklaşımların tamamen kilitlenmiş hastalarda işe yarayıp yaramayacağı belirsiz. bu kesinlikle, ”diyor Metzger. "Bunu doğrulamamız gerekecek."

Diğer bir açık soru da beyin ameliyatı gerektirmeyen beyin-makine arayüzleri tasarlamanın mümkün olup olmadığıdır. İnvaziv olmayan yaklaşımlar yaratma girişimleri, park yerinden bir futbol maçını takip etmeye çalışmak gibi, doku ve kemik katmanlarından geçen sinyalleri anlamlandırmaya çalıştıkları için sekteye uğradı.

Wang, beyindeki elektrik akımları tarafından üretilen kafatasının dışındaki manyetik alanları kaydeden ve ardından bu sinyalleri metne çeviren manyetoensefalografi (MEG) adı verilen gelişmiş bir görüntüleme tekniğini kullanarak ilerleme kaydetti. Şu anda, heceleri, ardından kelimeleri ve ardından cümleleri oluşturmak için kullanılabilecek - ph veya oo gibi - İngilizce dilinde 44 ses birimini veya konuşma seslerini tanımak için MEG kullanan bir cihaz oluşturmaya çalışıyor.

Sonuç olarak, kilitli hastalarda konuşmayı geri kazanmanın en büyük zorluğu, teknolojiden çok biyoloji ile ilgili olabilir. Konuşmanın, özellikle içsel konuşmanın kodlanma şekli, bireye veya duruma göre değişebilir. Bir kişi gözünün önünde bir kağıda bir kelime karaladığını hayal edebilir; bir başkası, henüz söylenmemiş olan, kulaklarında yankılanan sözü duyabilir; bir başkası, belirli bir duygu durumunu çağrıştırarak bir kelimeyi anlamı ile ilişkilendirebilir. Farklı insanlarda farklı beyin dalgaları farklı sözcüklerle ilişkilendirilebileceğinden, her kişinin bireysel doğasına göre farklı tekniklerin uyarlanması gerekebilir.

Bjånes, "Farklı grupların bu çok yönlü yaklaşımının, tüm temellerimizi kapsamanın ve birçok farklı bağlamda işe yarayan yaklaşımlara sahip olmanın en iyi yolu olduğunu düşünüyorum" diyor.

Kaynak: Inverse