Massgeschneiderte optische Stimulation für Blinde
Die Stimulation des Nervensystems mit Neurotechnologie hat neue Wege für die Behandlung menschlicher Erkrankungen eröffnet, wie z. B. Arm- und Beinprothesen, die den Tastsinn bei Amputationen wiederherstellen, prothetische Fingerspitzen, die ein detailliertes sensorisches Feedback mit unterschiedlicher Berührungsauflösung liefern, und intraneurale Stimulation, um Blinden durch die Vermittlung von Seheindrücken zu helfen.
Forschende einer europäischen Kollaboration haben gezeigt, dass die Stimulation des Sehnervs eine vielversprechende Neurotechnologie ist, um Blinden zu helfen – mit der Einschränkung, dass die derzeitige Technologie nur einfache visuelle Signale liefern kann.
Die Vision der Forschenden ist es jedoch, diese einfachen visuellen Signale so zu gestalten, dass sie den Blinden in ihrem Alltag massgeblich helfen. Die Stimulation des Sehnervs vermeidet auch invasive Verfahren wie die direkte Stimulation der Sehrinde im Gehirn. Aber wie kann man die Stimulation des Sehnervs optimieren, um konsistente und sinnvolle visuelle Empfindungen zu erzeugen?
Nun zeigen die heute in Patterns veröffentlichten Ergebnisse einer Zusammenarbeit zwischen der EPFL, der Scuola Superiore Sant'Anna und der Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) , dass ein neues Stimulationsprotokoll des Sehnervs ein vielversprechender Weg ist, um personalisierte visuelle Signale zur Unterstützung von Blinden zu entwickeln – die auch die Signale der Sehrinde berücksichtigen. Das Protokoll wurde zunächst an künstlichen neuronalen Netzen getestet, die bekanntlich das gesamte visuelle System simulieren, so genannte faltungsneuronale Netze (CNN), die üblicherweise in der Computer Vision zur Erkennung und Klassifizierung von Objekten eingesetzt werden. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler führten auch psychophysische Tests an zehn gesunden Probanden durch, die das nachahmen, was man bei einer Stimulation des Sehnervs sehen würde. Dabei zeigte sich, dass die erfolgreiche Identifizierung von Objekten mit den vom CNN erzielten Ergebnissen kompatibel ist.
© 2021 EPFL
«Wir versuchen nicht nur, den Sehnerv zu stimulieren, um eine visuelle Wahrnehmung hervorzurufen», erklärt Simone Romeni, Wissenschaftlerin an der EPFL und Erstautorin der Studie. «Wir entwickeln einen Weg zur Optimierung von Stimulationsprotokollen, der berücksichtigt, wie das gesamte visuelle System auf die Stimulation des Sehnervs reagiert.»
«Die Forschung zeigt, dass man die Stimulation des Sehnervs mit Hilfe von maschinellen Lernansätzen optimieren kann. Sie zeigt ganz allgemein das volle Potenzial des maschinellen Lernens zur Optimierung von Stimulationsprotokollen für neuroprothetische Geräte», fährt Silvestro Micera, EPFL Bertarelli Foundation Chair in Translational Neural Engineering und Professor für Bioelektronik an der Scuola Superiore Sant'Anna, fort.
Die Idee ist, den Sehnerv zu stimulieren, um Phosphene zu erzeugen, die Empfindung von Licht in einem Bereich des Sichtfelds. Die EPFL-Forschenden planen, intraneurale Elektroden zu verwenden, d. h. solche, die den Nerv durchdringen, anstatt um ihn herumgewickelt zu werden, aber es gibt immer noch enorme Einschränkungen für das resultierende wahrgenommene Bild.
Die Einschränkung ergibt sich aus der Physiologie des Sehnervs im Vergleich zu den Dimensionen der Elektrodentechnologie. Die intraneurale Elektrode besteht aus Stimulationsstellen, und diese sind im Vergleich zu den Millionen von Axonen, die im Sehnerv gebündelt sind, nur wenige Millimeter im Durchmesser. Mit anderen Worten: Eine bestimmte Stimulationsstelle erreicht Hunderte bis Tausende von umliegenden Nervenfasern oder Axonen, die von der Netzhaut kommen, was zu einer sehr groben elektrischen Stimulation führt.
Die Abstimmung dieser groben elektrischen Stimulation ist eine große Herausforderung für alle Neuroprothetik im Allgemeinen, aber noch mehr für optische Signale, die im Vergleich zu Signalen, die sensorisches Feedback von beispielsweise oberen und unteren Gliedmaßen liefern, extrem komplex sind.
© 2021 EPFL / Alain Herzog
Die Arbeit der Forschenden ist die erste, die eine automatische Optimierung von Protokollen zur Stimulation des Sehnervs vorsieht. «Der wichtigste konzeptionelle Fortschritt ist damit verbunden, dass wir zum ersten Mal das Problem der Optimierung der Nervenstimulation durch das 'Schliessen der Schleife' über kortikale Aktivierungsmuster definiert haben», erklärt Romeni. «In unserem Modell führte die Idee, kortikale Signale zur Steuerung der Nervenstimulation zu nutzen, zu Ergebnissen, die mit dem theoretischen Optimum aktueller Ansätze zur Optimierung der Nervenstimulation vergleichbar und sogar besser als dieses sind.»
«Unsere Studie zeigt, dass es möglich ist, gewünschte Aktivitätsmuster in tiefen Schichten eines CNN zu erzeugen, die kortikale Sehbereiche simulieren. Der nächste Schritt ist zu verstehen, welche Muster evoziert werden sollten, um Wahrnehmungen beliebiger visueller Objekte zu induzieren», fährt Davide Zoccolan, Professor für Neurophysiologie und Leiter des SISSA Visual Neuroscience Lab, fort. «Um diese Herausforderung zu meistern, arbeiten wir nun daran, prädiktive Modelle der neuronalen Antworten auf Basis von CNNs zu erstellen. Diese Modelle werden die 'Abstimmung' der visuellen kortikalen Neuronen auf der Grundlage ihrer Reaktionen auf eine Batterie visueller Bilder erlernen und so die Abbildung zwischen Bildraum und Reaktionsraum aufdecken, die für die Wiederherstellung des Sehvermögens zentral ist.»
Im Moment sind die intraneuralen Elektroden der EPFL noch nicht an Menschen getestet worden.
Da klinische Studien innerhalb des nächsten Jahres in Zusammenarbeit mit italienischen Kooperationen am Policlinico Gemelli in Rom geplant sind, demselben Ort, an dem auch Implantate für Handamputierte durchgeführt wurden, fragen sich die Wissenschaftlerinnen, was die zukünftigen Probanden tatsächlich sehen werden.
«Die Übertragung auf Erkrankte wird den Umgang mit der Intersubjektvariabilität erfordern, ein bekanntes Problem in der Neuroprothetik», sagt Romeni, «wir sind weit davon entfernt, alles über das Nervensystem zu verstehen, und wir wissen, dass die aktuelle Technologie intrinsische Grenzen hat. Unsere Methode wird helfen, beides anzugehen und sich damit zu beschäftigen, wie das Gehirn die Stimulation interpretiert, was hoffentlich zu natürlicheren und effektiveren Protokollen führt.»
Die Herausforderungen sind gewaltig, aber die Forschenden unternehmen die nötigen Schritte, um die Vision Wirklichkeit werden zu lassen
