脳とコンピュータの接続は、最近、重度の四肢の衰弱を有する人々は、これまでに報告された最高速度および精度レベルで直接的な脳制御によってタイプすることができた。

参加者のうち2人はルーゲーリック病とも呼ばれる筋萎縮性側索硬化症を有し、1人は脊髄損傷を有する。

彼らはそれぞれ、筋肉の動きを制御する領域である運動皮質からの信号を記録するために、脳に配置された1つまたは2つのベビーアスピリンサイズの電極アレイを有していた。 信号はケーブルを介してコンピュータに送信され、アルゴリズムによってアルゴリズムをポイント・アンド・クリック・コマンドに変換され、オンスクリーン・キーボード上の文字にカーソルを誘導した。

各参加者は、最小限の訓練を受けた後、同様の障害を負った人々のコミュニケーションを強化するために、脳コンピュータインターフェース（BCI）の以前のテスト結果よりも優れた技術を習得しました。 特に、今日の電子キーボードアプリケーションでは一般的な自動補完機能を使用せずに入力速度を達成しましたが、これによりパフォーマンスが向上する可能性があります。

1人の参加者、CaliforniaのMenlo ParkのDennis Degrayは1分間に39の正しい文字を入力できました。これは1分あたり約8語に相当します。

このポイントアンドクリックアプローチは、大幅な変更を加えることなく、スマートフォンやタブレットなどのさまざまなコンピューティングデバイスに適用できると研究者らは述べています。 彼らの調査結果はジャーナルに掲載されています eLife.

「これは私が今まで遊んできた最もクールなビデオゲームのようなものです。 そして私はそれに四分の一を入れる必要はない」

スタンフォード大学の脳神経外科教授であるJaimie Hendersonは、「私たちの研究の成功は、麻痺を患っている人々のQOL（Quality of Life）の改善に大きな成果をもたらしました」と述べています。 3番目はマサチューセッツ総合病院で行われました。

電気工学の教授であるKrishna Shenoy氏は次のように述べています。「この研究では、以前に示されたものよりも最高の速度と精度が3倍になっています。 「携帯電話にテキストを入力できる速度に近づいています。」

エモリー大学とジョージア工科大学で生物医学工学の助教授として共同出席しているポスドク元学者Chethan Pandarinathは、「パフォーマンスは本当にエキサイティングです。 「我々は、腕と手の麻痺を持つ多くの人々が有用と感じる通信料金を達成しています。 それは実際の使用に適したデバイスを作るための重要なステップです」

Shenoyの研究室では、運動のための脳のコマンド・センターである運動野の神経細胞によって発せられた複雑な電気信号の解読に用いられたアルゴリズムを開発し、リアルタイムで脊髄と筋肉によって通常行われる動作に変換しました。

「これらの高性能BCIアルゴリズムを人間の臨床試験で使用することは、この種の技術が麻痺を有する人々とのコミュニケーションを回復する可能性を実証している」とポスドクのポールヌユジュキアン（Paul Nuyujukian）は述べている。

「私は雨の中のゴミを取り出していた」

米国には何百万人もの麻痺があります。 時々、彼らの麻痺はALSで起こるように徐々に起こる。 Degrayの場合のように突然到着することもあります。

今64、Degrayは10月の10、2007で四肢麻痺になり、人生が変化して脊髄損傷を負った時に支えられました。 "私は雨の中でゴミを取り出していた"と彼は言った。 ゴミを片手で持ち、もう片方をリサイクルすると、彼は草の上を滑り落ちて顎に着いた。 その衝撃は彼の脳を守ったが、彼の背骨をひどく傷つけ、彼の脳と筋肉のコミュニケーションを頭から下げた。 "私は襟骨の下で何もしていない"と彼は言う。

Degrayは8月の2016でHendersonの手に2つのデバイスインプラントを受け取りました。 続くいくつかの研究セッションでは、同様の外科手術を受けた彼と他の2人の研究参加者に、所望の腕、手および指の動きのパターンを試したり視覚化したりすることが奨励された。 得られた運動野からの神経信号は、埋め込まれた記録装置によって電子的に抽出され、コンピュータに送信され、Shenoyのアルゴリズムによって、画面上のキーボード上のカーソルを参加者指定の文字に向けるコマンドに変換された。

クイックブラウンキツネ...

研究者は、患者がフレーズや文章を正しくコピーできる速度を測定しました。たとえば、「茶色のキツネが怠惰な犬の上を飛びました」。平均レートは、Degrayの7.8単語と6.3と2.7単語/他の2人の参加者についてはそれぞれ、

この研究で使用された研究システム、BrainGate Neural Interface Systemと呼ばれる皮質内の脳 - コンピュータインターフェイスは、BCIの最新世代を表しています。 以前の世代では、最初に頭皮上に配置された電気リード線を介して信号を取り込み、その後、頭蓋骨の下の脳の表面に外科的に配置された。

大脳皮質内のBCIは、1/4インチの正方形のちょうど上にある小さなシリコンチップを使用し、そこから四分の一程度の厚さまで脳を貫通し、運動皮質の個々の神経細胞の電気的活動に触れる100電極を突き出す。

ヘンダーソン氏は、古い世代のBCIと比較して神経感知の改善された解決策を、天井に置くのではなくスタジオの観客の個々のメンバーに拍手メーターを渡すことに匹敵すると考えています。聴衆の一人一人がどのくらい速く拍手をしているのか」

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研究に積極的に参加し続けているDegrayは、事故前に入力する方法を知っていましたが、専門家はいませんでした。 彼はビデオゲーム愛好家の言葉で彼の新たに明らかにされた勇気を説明した。

「これは私が今まで遊んできた最もクールなビデオゲームのようなものです。 「それに四分の一を入れる必要はない」

スタンフォードの研究助手Christine Blabeは、マサチューセッツ総合病院とCase Western UniversityのBrainGate研究者と同様に、研究の共著者です。

資金は、国立衛生研究所、スタンフォード大学医学部、クレイグH.ニールセン財団、スタンフォード医療科学者トレーニングプログラム、スタンフォードBioX-NeuroVentures、スタンフォード神経革新および翻訳神経科学研究所、スタンフォード神経科学研究所から提供されました。 、Larry and Pamela Garlick、Samuel and Betsy Reeves、Howard Hughes Medical Institute、米国退役軍人局、MGH-Dean Institute for Integrated Research on Atrial Fibrillation and Stroke、およびマサチューセッツ総合病院。

スタンフォード大学技術認可局は、Shenoyの研究室で行われた皮質間BCI関連エンジニアリングの進歩に関する知的財産を保有しています。

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出典：ブルース・ゴールドマン スタンフォード大学

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