Neurochip detecta e trata desordens cerebrais

O chip implantável mede apenas 3,48 mm², dando a ele um grande potencial de escalabilidade, para acomodar mais canais.
[Imagem: Alain Herzog]

Neurochip

Pesquisadores suíços apresentaram a próxima geração de neurochips, ou chips neurais, minúsculos processadores implantáveis capazes de ler sinais cerebrais para diagnosticar e eventualmente controlar doenças neurológicas.

As primeiras versões desses sistemas já estão sendo usadas para detectar indícios de crises de epilepsia e tremores e travamento da marcha da doença de Parkinson.

Esta nova geração, batizada de NeuralTree, consiste em um sistema de neuromodulação completo, em circuito fechado, capaz não apenas de detectar os sintomas da doença, mas também de tratá-los.

O NeuralTree lê as ondas cerebrais e extrai delas os chamados biomarcadores neurais, padrões de sinais elétricos conhecidos por estarem associados a certos distúrbios neurológicos. Em seguida, o chip classifica os sinais e indica se eles anunciam uma crise epiléptica iminente ou um tremor parkinsoniano, por exemplo. Caso algum sintoma seja detectado, um neuroestimulador - também embutido no chip - é acionado, enviando um pulso elétrico para bloqueá-lo.

"O NeuralTree tira proveito da precisão de uma rede neural e da eficiência de um algoritmo de árvore de decisão [implementado] em hardware," explicou a professora Mahsa Shoaran, da Escola Politécnica Federal de Lausanne.

Graças a uma matriz de detecção de maior resolução, com 256 canais, e um processador de aprendizado de máquina, o chip pode extrair e classificar um amplo conjunto de biomarcadores de dados reais de pacientes e modelos animais de doenças in vivo, levando a um alto grau de precisão na previsão dos sintomas.

Chip detecta e trata os sinais neurais

A nova interface neural consegue detectar uma gama mais ampla de sintomas do que outros dispositivos, que até agora se concentravam principalmente na detecção de ataques epilépticos. O algoritmo de aprendizado de máquina foi treinado em conjuntos de dados de pacientes com epilepsia, doença de Parkinson e deficiências motoras.

"É a primeira vez que conseguimos integrar uma interface neural tão complexa, mas eficiente em termos de energia, para tarefas de classificação binária, como detecção de convulsões ou tremores, bem como tarefas multiclasse, como classificação de movimentos dos dedos para aplicações neuroprotéticas," disse Shoaran.

Além de um maior grau de eficiência e versatilidade em relação aos chips atuais, os 256 canais de entrada do NeuralTree - em comparação com os 32 dos chips anteriores com aprendizado de máquina - permitem que mais dados de alta resolução sejam processados no implante.

Como próximo passo, a equipe está trabalhando para permitir atualizações no software do chip, para acompanhar a evolução dos sinais neurais.

"Os sinais neurais mudam e, com o tempo, o desempenho de uma interface neural diminuirá. Estamos sempre tentando tornar os algoritmos mais precisos e confiáveis, e uma maneira de fazer isso seria habilitar atualizações no chip ou algoritmos que podem atualizar eles mesmos," disse Shoaran.