Le premier essai invasif de BCI en Chine permet à un amputé de contrôler des jeux grâce à des signaux neuronaux

La société Ladder Medical, basée à Shanghai, a mené, en collaboration avec l'hôpital Huashan de l'université de Fudan, , le premier essai clinique du pays portant sur une interface cerveau-ordinateur invasive à long terme le premier essai clinique national d'une interface cerveau-ordinateur (ICU) invasive à long terme. L'étude a permis à un amputé de piloter un jeu de course en utilisant uniquement l'activité neuronale et établit une plateforme nationale pour la recherche neuro-prothétique future.

Les chercheurs ont relevé deux défis majeurs : l'instabilité des signaux et le risque chirurgical élevé. Des microélectrodes ultra-flexibles, dont le diamètre est à peu près égal au centième de celui d'un cheveu humain, sont intégrées dans le tissu cortical avec une réaction immunitaire minimale, ce qui permet de conserver des enregistrements neuronaux clairs au fil du temps. Les chirurgiens ont remplacé la craniotomie traditionnelle par une ponction du crâne de 3 à 5 mm, réduisant ainsi considérablement le traumatisme et le temps de récupération. Trois semaines après l'implantation, le participant a obtenu un contrôle du curseur comparable à celui d'un pavé tactile classique.

Les applications cliniques vont au-delà des essais d'interface de base. Chez les patients souffrant de lésions de la moelle épinière ou de perte d'un membre, les signaux intacts du cortex moteur peuvent être décodés pour faire fonctionner des dispositifs externes tels que des exosquelettes ou des bras robotisés, ce qui permet de restaurer des mouvements clés et d'améliorer l'indépendance.

La recherche sur les ICB porte également sur la communication et la neuromodulation. Le décodage de l'activité corticale liée à la parole pourrait permettre de "taper dans l'esprit" des quelque 50 millions de personnes dans le monde qui souffrent d'aphasie, y compris les patients atteints de SLA à un stade avancé. La stimulation électrique précise, quant à elle, pourrait supprimer les schémas neuronaux aberrants impliqués dans la maladie de Parkinson, la dépression ou l'épilepsie, ce qui pourrait être plus efficace que les thérapies à base de médicaments.

Le traitement du signal reste le principal défi technique. Les réseaux implantés capturent les schémas de tir des neurones individuels ; les algorithmes d'apprentissage automatique traduisent ces schémas en commandes numériques ; le matériel externe exécute les instructions qui en résultent. Au fur et à mesure que les algorithmes progressent, les chercheurs prévoient des liens bidirectionnels plus riches qui pourraient améliorer la mémoire, contrôler des environnements intelligents ou s'associer à l'intelligence artificielle pour une collaboration transparente entre l'homme et la machine.