Pessoas com lesões na medula espinhal muitas vezes perdem a capacidade de mover os braços ou as pernas. Em muitos casos, os nervos dos membros permanecem saudáveis e o cérebro continua a funcionar normalmente. A perda de movimento ocorre porque os danos na medula espinhal bloqueiam os sinais que viajam entre o cérebro e o corpo.
Essa desconexão levou os pesquisadores a procurar maneiras de restaurar a conexão sem restaurar a medula espinhal.
Teste de EEG como solução não invasiva
Num estudo publicado em Bioengenharia APL publicado pela AIP, cientistas de universidades da Itália e da Suíça investigaram se a eletroencefalografia (EEG) poderia ajudar a preencher essa lacuna. Sua pesquisa se concentrou em determinar se o EEG poderia capturar sinais cerebrais relacionados ao movimento e potencialmente reconectá-los ao corpo.
Quando uma pessoa tenta mover um membro paralisado, o cérebro ainda produz a atividade elétrica associada a essa ação. Se esses sinais puderem ser detectados e interpretados, eles poderão ser direcionados a um estimulador da medula espinhal que ativa os nervos responsáveis pelo movimento daquele membro.
Indo além dos implantes cerebrais
A maioria dos estudos anteriores baseou-se em eletrodos implantados cirurgicamente para registrar sinais de movimento diretamente do cérebro. Embora estes sistemas tenham mostrado resultados promissores, a equipa de investigação quis investigar se o EEG poderia oferecer uma opção mais segura.
Os sistemas de EEG são usados como tampas cobertas com eletrodos que registram a atividade cerebral no couro cabeludo. Embora a instalação possa parecer complicada, os pesquisadores dizem que ela evita os riscos associados à colocação de dispositivos no cérebro ou na medula espinhal.
“Pode causar infecções; é outro procedimento cirúrgico”, disse a autora Laura Toney. “Nós nos perguntamos se isso poderia ser evitado.”
Problemas com a leitura de sinais de trânsito
O uso de EEG para decifrar tentativas de movimento ultrapassa os limites da tecnologia atual. Como os eletrodos de EEG estão localizados na superfície da cabeça, eles têm dificuldade em captar sinais originados nas profundezas do cérebro.
Essa limitação é menos problemática para movimentos que envolvem mãos e mãos. Os sinais que controlam as pernas e os pés são mais difíceis de detectar porque vêm de áreas mais próximas do centro do cérebro.
“O cérebro controla os movimentos dos membros inferiores principalmente na área central, enquanto os movimentos dos membros superiores são mais para fora”, disse Tony. “É mais fácil ter uma representação espacial do que você está tentando decifrar em comparação com as extremidades inferiores”.
O aprendizado de máquina ajuda a interpretar a atividade cerebral
Para analisar melhor os dados do EEG, os pesquisadores usaram um algoritmo de aprendizado de máquina projetado para trabalhar com conjuntos de dados pequenos e complexos. Durante os testes, os pacientes usaram bonés de EEG enquanto tentavam uma série de movimentos simples. A equipe registrou a atividade cerebral resultante e treinou um algoritmo para classificar os sinais em diferentes categorias.
O sistema distinguiu com sucesso quando os pacientes tentaram se mover e quando permaneceram parados. No entanto, era difícil para ele distinguir entre diferentes tentativas de movimento.
O que pesquisas futuras podem alcançar
Os pesquisadores acreditam que seu método pode ser melhorado com um maior desenvolvimento. Eles planejam melhorar o algoritmo para que ele possa reconhecer determinadas ações, como ficar em pé, caminhar ou escalar. A equipe também espera explorar como esses sinais decodificados podem ser usados para ativar estimuladores implantáveis em pacientes em recuperação de lesões na medula espinhal.
Se for bem-sucedida, a abordagem poderá aproximar a varredura cerebral não invasiva de ajudar as pessoas a recuperar movimentos significativos após a paralisia.
