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 comunicação sem reparar a medula espinhal.
Teste de EEG como solução não invasiva
Em um estudo publicado pelo Dr. Bioengenharia APL Pela AIP Publishing, 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 associados ao movimento e potencialmente reconectá-los ao corpo.
Quando uma pessoa tenta mover um membro paralisado, o cérebro ainda produz atividade elétrica associada a essa ação. Se esses sinais puderem ser detectados e interpretados, eles poderão ser enviados 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 encorajadores, a equipa de investigação quis investigar se o EEG poderia oferecer uma alternativa mais segura.
Os sistemas de EEG são usados como tampas cobertas por eletrodos que registram a atividade cerebral no couro cabeludo. Embora a configuração possa parecer complicada, os pesquisadores dizem que ela evita os riscos associados à colocação de dispositivos dentro do cérebro ou da medula espinhal.
“Pode causar infecção; é outro procedimento cirúrgico”, diz a autora Laura Toney. “Nós nos perguntamos se isso poderia ser evitado.”
Desafio de leitura de dicas de movimento
Usar o EEG para decodificar o esforço de movimento ultrapassa os limites da tecnologia atual. Como os eletrodos de EEG ficam na superfície da cabeça, eles têm dificuldade para capturar sinais originados nas profundezas do cérebro.
Esta limitação é menos problemática para movimentos que envolvem braços e mãos. Os sinais que controlam as pernas e os pés são difíceis de identificar porque vêm de áreas próximas ao centro do cérebro.
“O cérebro controla principalmente o movimento dos membros inferiores na parte central, enquanto o movimento dos membros superiores é mais para fora”, disse Tony. “É mais fácil fazer um mapeamento espacial do que você está tentando decodificar do que do membro inferior”.
O aprendizado de máquina ajuda a explicar 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 o teste, os pacientes usaram um boné de EEG enquanto tentavam uma série de movimentos simples. A equipe registrou a atividade cerebral e treinou algoritmos para classificar os sinais em diferentes categorias.
O sistema distinguiu com sucesso entre os momentos em que os pacientes tentavam se mover e quando permaneciam imóveis. No entanto, foi difícil distinguir os esforços dos vários movimentos.
O que pesquisas futuras podem alcançar
Os pesquisadores acreditam que seu método pode ser melhorado com maior desenvolvimento. Eles planejam refinar o algoritmo para que ele possa reconhecer ações específicas, como ficar em pé, caminhar ou escalar. A equipe também espera explorar como esses sinais decodificados podem ser usados para ativar estimuladores implantados em pacientes em recuperação de lesões na medula espinhal.
Se for bem-sucedido, este método poderá aproximar a varredura cerebral não invasiva de ajudar a restaurar movimentos significativos após a paralisia.
