Một cái gì đó đơn giản như lấy một tách trà đòi hỏi rất nhiều hành động từ cơ thể bạn. Cơ bắp cánh tay của bạn lửa để di chuyển cánh tay của bạn về phía cốc. Cơ ngón tay của bạn bắn ra để mở bàn tay của bạn sau đó uốn cong các ngón tay của bạn xung quanh tay cầm. Cơ vai của bạn giữ cho cánh tay của bạn không nhô ra khỏi vai và cơ bắp cốt lõi của bạn đảm bảo bạn không bị lật vì trọng lượng của cốc tăng thêm. Tất cả các cơ bắp này phải bắn một cách chính xác và phối hợp, nhưng nỗ lực có ý thức duy nhất của bạn là suy nghĩ: tôi biết: trà!
Đây là lý do tại sao cho phép một chi bị liệt để di chuyển trở lại là rất khó khăn. Hầu hết các cơ bị liệt vẫn có thể hoạt động, nhưng giao tiếp của họ với não đã bị mất, vì vậy họ không nhận được hướng dẫn để bắn. Chúng tôi chưa thể sửa chữa thiệt hại cho tủy sống vì vậy một giải pháp là bỏ qua nó và cung cấp các hướng dẫn cho các cơ một cách nhân tạo. Và nhờ vào sự phát triển của công nghệ để đọc và diễn giải hoạt động của não, những hướng dẫn này một ngày nào đó có thể đến trực tiếp từ tâm trí của bệnh nhân.
Chúng ta có thể làm cho cơ bắp bị tê liệt bằng cách kích thích chúng bằng các điện cực được đặt bên trong cơ bắp hoặc xung quanh các dây thần kinh cung cấp cho chúng, một kỹ thuật được gọi là kích thích chức năng điện (FES). Cùng với việc giúp những người bị liệt di chuyển, nó cũng được sử dụng để khôi phục chức năng bàng quang, tạo ra ho hiệu quả và giảm đau. Đó là một công nghệ hấp dẫn có thể tạo ra sự khác biệt lớn đối với cuộc sống của những người bị chấn thương cột sống.
Dimitra Blana và các đồng nghiệp của cô tại Keele đang nghiên cứu làm thế nào để kết hợp công nghệ này với bộ phức tạp hướng dẫn cần thiết để vận hành một cánh tay. Nếu bạn muốn lấy tách trà đó, cơ bắp nào cần phải đốt, khi nào và bao nhiêu? Các hướng dẫn bắn rất phức tạp, và không chỉ vì số lượng lớn các cơ lõi, vai, cánh tay và ngón tay có liên quan. Khi bạn từ từ uống trà, những hướng dẫn đó sẽ thay đổi, vì trọng lượng của cốc thay đổi. Để làm một cái gì đó khác nhau, như gãi mũi, các hướng dẫn hoàn toàn khác nhau.
Thay vì chỉ thử các kiểu bắn khác nhau trên các cơ bị liệt với hy vọng tìm thấy một mô hình hoạt động, bạn có thể sử dụng mô hình máy tính của hệ thống cơ xương để tính toán chúng. Những mô hình này là các mô tả toán học về cách cơ, xương và khớp hoạt động và tương tác trong quá trình vận động. Trong các mô phỏng, bạn có thể làm cho cơ bắp mạnh hơn hoặc yếu hơn, bị tê liệt hoặc hay bị kích thích bên ngoài. Bạn có thể thử nghiệm các kiểu bắn khác nhau một cách nhanh chóng và an toàn, và bạn có thể làm cho các mô hình lấy cốc trà của họ nhiều lần - đôi khi thành công hơn những kiểu khác.
Mô hình cơ bắp
Để thử nghiệm công nghệ, nhóm nghiên cứu tại Keele đang hợp tác với Trung tâm FES Cleveland ở Mỹ, nơi họ cấy ghép lên đến điện cực 24 vào cơ bắp và dây thần kinh của những người tham gia nghiên cứu. Họ sử dụng mô hình hóa để quyết định nơi đặt các điện cực vì có nhiều cơ bị tê liệt hơn các điện cực trong các hệ thống FES hiện tại.
Nếu bạn phải lựa chọn, tốt hơn là nên kích thích subscapularis hoặc supraspinatus? Nếu bạn kích thích dây thần kinh nách, bạn nên đặt điện cực trước hoặc sau nhánh đến vị trí thứ yếu? Để trả lời những câu hỏi khó này, họ chạy mô phỏng với các bộ điện cực khác nhau và chọn một mô hình cho phép các mô hình máy tính thực hiện các chuyển động hiệu quả nhất.
{youtube} 1GKfWow6aFA {youtube}
Hiện tại, nhóm nghiên cứu đang làm việc trên vai, được ổn định bởi một nhóm cơ được gọi là vòng bít. Nếu bạn nhận được các hướng dẫn bắn cho cánh tay sai, nó có thể với tới muỗng súp thay vì dao bơ. Nếu bạn nhận được các hướng dẫn cho vòng quay tay sai, cánh tay có thể bật ra khỏi vai. Nó không phải là một cái nhìn tốt cho các mô hình máy tính, nhưng họ không phàn nàn. Những người tham gia nghiên cứu sẽ ít tha thứ hơn.
Biết cách kích hoạt các cơ bị tê liệt để tạo ra các chuyển động hữu ích như nắm bắt chỉ là một nửa của vấn đề. Chúng ta cũng cần biết khi nào cần kích hoạt các cơ, ví dụ như khi người dùng muốn nhặt một vật. Một khả năng là đọc thông tin này trực tiếp từ não. Gần đây, các nhà nghiên cứu ở Mỹ đã sử dụng một mô cấy để lắng nghe các tế bào riêng lẻ trong não của một cá nhân bị tê liệt. Do các chuyển động khác nhau có liên quan đến các mô hình hoạt động não khác nhau, người tham gia có thể chọn một trong sáu chuyển động được lập trình sẵn sau đó được tạo ra bằng cách kích thích cơ tay.
Đọc não
Đây là một bước tiến thú vị cho lĩnh vực phục hình thần kinh, nhưng vẫn còn nhiều thách thức. Cấy ghép não lý tưởng cần phải tồn tại trong nhiều thập kỷ - hiện tại rất khó để ghi lại các tín hiệu tương tự thậm chí trong vài tuần, vì vậy các hệ thống này cần phải được kiểm tra lại thường xuyên. Sử dụng thiết kế cấy ghép mới or tín hiệu não khác nhau có thể cải thiện sự ổn định lâu dài.
Ngoài ra, cấy ghép chỉ nghe một tỷ lệ nhỏ trong số hàng triệu tế bào kiểm soát các chi của chúng tôi, do đó phạm vi chuyển động có thể đọc được bị hạn chế. Tuy nhiên, kiểm soát não của tay chân robot với nhiều mức độ tự do (di chuyển, xoay và nắm) đã đạt được và khả năng của công nghệ này đang tiến bộ nhanh chóng.
Cuối cùng, các chuyển động trơn tru, dễ dàng mà chúng ta thường cho là được hướng dẫn bởi phản hồi cảm giác phong phú cho chúng ta biết cánh tay của chúng ta ở đâu trong không gian và khi đầu ngón tay chạm vào vật thể. Tuy nhiên, những tín hiệu này cũng có thể bị mất sau khi bị thương vì vậy các nhà nghiên cứu đang làm việc trên não cấy ghép một ngày nào đó có thể khôi phục cảm giác cũng như chuyển động.
Một số nhà khoa học đang suy đoán rằng công nghệ đọc não có thể giúp các cá nhân có khả năng giao tiếp hiệu quả hơn với máy tính, điện thoại di động và thậm chí trực tiếp đến những bộ não khác. Tuy nhiên, đây vẫn là lĩnh vực của khoa học viễn tưởng trong khi kiểm soát não cho các ứng dụng y tế đang nhanh chóng trở thành hiện thực lâm sàng.
Giới thiệu về tác giả
Dimitra Blana, Nghiên cứu viên về Kỹ thuật Y sinh, Đại học Keele
Andrew Jackson, Nghiên cứu viên cao cấp của Wellcome Trust, Đại học Newcastle
Bài viết này ban đầu được xuất bản vào Conversation. Đọc ban đầu bài viết.
Sách liên quan
at Thị trường InnerSelf và Amazon
