四肢麻痺患者の脳活動を定量化し、前腕を機能的な活動が出来るまで回復させたとNature Medicineに掲載された。

▶ Decoding brain activity to control paralyzed limb

近年、脳-コンピューター・インターフェースを使用し、筋肉へ直接刺激をすることで麻痺している腕の機能を回復させたという報告がある。しかし、この方法では、正確性や迅速性、効率性や複数の課題をこなす能力などに課題が残る。

そこでMichael Schwemmerたちは、ある四肢麻痺患者が腕や手を「想像上で」動かしたときの大脳皮質の活動を、2年間にわたって記録。患者の運動皮質に長期間侵襲的に埋め込んだ微小電極アレイを通じて、ニューロンの活動を時空間的に高い解像度で直接収集した。

この大量のデータセットから、深層学習を用いて、正確で迅速かつ持続的に作動し、新たな機能を学習する、ほとんど再訓練の必要がない脳-コンピューター・インターフェース復号器を開発した。

この複号器を介して電気刺激装置を使用したところ、四肢麻痺患者の前腕がリアルタイムで物をつかんだり、操作することが出来るようになったと明らかにしている。

今後は、他の患者にも同様の技術を適用したり、長期間の実生活で使用したりすることが出来るか確認が必要だと研究者らは指摘している。また、実験条件下のデータだけではなく、実生活を通して得られたデータを使用し、同様の結果が得られるか研究を続ける必要があるとも述べている。