היבט חשוב של BMI הוא היכולת להבחין בין דפוסים שונים של פעילות מוחית, שכֹּל אחת מהן משויכת לכוונה או למטלה מנטלית מסוימת (לדוגמה, פעילות מוחית המייצגת הזזת יד ימינה ופעילות מוחית המייצגת הזזת יד שמאלה). לכן, יכולת הסתגלות היא מרכיב חשוב של ה-BMI מאחר שמצד אחד המשתמשים צריכים ללמוד לשלוט על הפעילות העצבית שלהם כדי לייצר תבניות מוחיות ניתנות להבחנה (למשל שמאלה לעומת ימינה), ומהצד האחר שיטות של למידה חישובית צריכות לזהוֹת את התבניות המוחיות הפרטניות שמאפיינות את המטלות המנטליוֹת שהמשתמש מבצע. באופן מהותי, מערכת ה-BMI היא מערכת של שני לומדים – האדם והמכונה.

ממשקי מוח-מכונה קיימים גם בצורות חודרניות וגם בצורות בלתי חודרניות. שיטות חודרניות דורשות ניתוח מוח כדי למקם אלקטרודות ישירות על פני משטח המוח או עמוק בתוך המוח. דוגמאות למיקום ישיר (חודרני) של אלקטרודות בתוך המוח כוללות: (1) מכשירי BMI שמשתמשים במערך רב-אלקטרודות תוך-קורטיקלי (כלומר מערך שמוחדר לתוך קליפת המוח, שהיא השכבה החיצונית של המוח הקרובה לגולגולת). (2) שיטה אחרת קרויה אלקטרוקורטיקוגרפיה (ECoG – Electrocorticography). בשיטה זו הפעילות החשמלית מהמוח נרשמת באמצעות אלקטרודות שממוקמות על פני משטח המוח, מתחת לגולגולת. שיטות בלתי חודרניות כוללות רישומים ברשמת מוח חשמלית – EEG (Electroencephalography) מהקרקפת, כלומר מחוץ לגולגולת .(ראו איור 1).

שיטות EEG ו-ECoG מודדות תנודות במתח החשמלי שנובעות מזרמים שזורמים בתוך תאי העצב במוח. במחיר של היותם חודרניים, לאותות של ECoG יש רזולוציה מרחבית טובה יותר (בסקאלה של מילימטרים!) ותכונות אות-לרעש טובות יותר מאשר לאותות EEG, כלומר האות שמקבלים הוא ברור יותר. מערכים רב-אלקטרודיים תוך-קורטיקליים הם החודרניים ביותר בין שלוש השיטות שהוזכרו למעלה.

חוקרים שעובדים עם אותות EEG פיתחו עבור אנשים עם מוגבלויות פיזיות חמורות את האפשרות לשלוט בצורה מנטלית על מגוון מכשירים, החל ממקלדות מחשב וכלה בכיסאות גלגלים (ראו איור 2). כמה אנשים עם מוגבלויות חמורות משתמשים כיום באופן יומיומי במכשיר BMI מבוסס EEG עבור מטרות תקשורת. חלק מהמגבלות העיקריות בשימוש באותות EEG הן שהן דורשות שימוש נרחב בשיטות של למידה חישובית, כמו גם צורך לשלֵּב מערכות ממשק מוח-מחשב (BCI – Brain-Computer Interface) מורכבוֹת לתקשורת חכמה בין האדם למכונה. מחקרים שהשתמשו באותות ECoG סיפקו הוכחות מבטיחות לרעיון של שליטה על תנועה רובוטית ישירות מהמוח כפתרון למגבלות תנועתיות ולבנייה מחודשת של דיבור דרך קליפת המוח השמיעתית של האדם – צעד משמעותי לאפשֵׁר לאנשים לחזור ולדבֵּר שוב על-ידי פענוח של דיבור מדומיין (כלומר דיבור שמתבצע במחשבתם).

התפתחויות אחרונות במחקר של רישום תוך-קורטיקלי (כלומר, שימוש במערכי אלקטרודות כדי לרשום את הפעילות של תאי עצב בודדים) סיפקו “הוכחת היתכנוּת”, והראו שבאופן תאורטי בניית מערכות BMI שיתפקדו בעולם האמיתי היא אפשרית. למעשה, העשור האחרון פרח עם הרבה הדגמות מרשימות של שליטה עצבית על מכשירים תותבים אשר בוצעה על-ידי מכרסמים, קופים ואנשים שהשתתפו בשלב הראשון של ניסיונות קליניים. ההתקדמות הזו תואץ מאוד במהלך 10-5 השנים הבאות, והיא צפויה להוביל לקבוצה מגוונת של פתרונות קליניים יישומיים עבור בעיות עצביות שונות.

גישות אלה מספקות יתרונות משלימים, ושילוב של טכנולוגיות עשוי להיות הכרחי להשגת המטרה הסופית של שחזור תפקוד תנועתי עם מכשיר BMI ברמה שתאפשר למטופל לבצע מטלות יומיומיות ללא כל מאמץ [4]. יתרה מזו, נצטרך לשלב כלֵי BMI יישומיים עם שיטות חדשות לתקשורת חכמה, כדי לסייע בשימוש של מערכת ה-BMI למשך תקופות זמן ארוכות ולהפחית את העומס הקוגניטיבי על המשתמש [5]. אם כן, הכיוון של BMI השתנה מהשאלה של “האם מערכת כזו תוכל אי פעם להיבּנות?” אל השאלה “איך אנו בונים מערכות BMI שהן אמינות, מדויקות, חסינוֹת ויישומיוֹת מבחינה קלינית?”

שאלה זו תדרוש התייחסות לאתגרים העיקריים האלה:

האתגר הראשון הוא לתכנן ממשקים פיזיים שיכולים לפעול באופן קבוע ולהחזיק במשך תקופת חיים שלמה. לשם כך נדרשת חוֹמרה חדשה שמתפרשׂת מאלקטרודות EEG יבשות הצמודות באופן קבוע לגולגולת; ממשקים עצביים שמתאימים לתנאים הביולוגיים במוח וניתנים להשתלה במלואם, כולל ECoG. מרכיב יסודי בכל אלה הוא תשדורת אלחוטית מהאלקטרודות למכשיר שיקלוט ויעבד את האותות ותצרוכת חשמל נמוכה מאוד (סוללה יעילה). חשוב לציין שחוֹמרה זו דורשת פתרונות תוכנה חדשים. שימוש רצוף ב-BMI גורם, מעצם הגדרתו, לשינויים במעגלים החשמליים במוח כתוצאה מלמידה. זה מוביל לשינויים בתבניות של האותות העצביים אשר מקודדים את כוונותיו של המשתמש. ה-BMI, ובפרט אלגוריתם הפענוח של האותות המוחיים המשתנים תוך כדי הלמידה, יצטרכו להמשיך להתפתח גם אחרי הטמעתם הראשונית. שיטות של למידה חישובית, שהן דרכים מתמטיות מתקדמות לפענח אותות מהמוח, יצטרכו לאתֵּר את השינויים האלה באופן שקוף בעוד המשתמש מפעיל את המכשיר הנשלט על-ידי המוח. הסתגלות הדדית זו בין המשתמש לבין מכשיר ה-BMI היא לגמרי לא פשוטה.

האתגר השני הוא לפענח ולשלֵּב במערכת את המידע על מצבו הקוגניטיבי של המשתמש, שהוא הכרחי עבור תקשורת רצונית (מכוונת). זה יכול לכלול מוּדעוּת לטעויות שנעשו על-ידי המכשיר, צפייה מראש של נקודות החלטה חשובות, רגעים של חוסר תשומת לב ותשישוּת. זה יהיה קריטי עבור הפחתת עומס העבודה הקוגניטיבי על המשתמש, ויקל על פעולה ארוכת-טווח של המכשיר. מידע קוגניטיבי חייב להיות משולב עם זיהוי היבטים מגוונים של התנהגות תנועתית רצונית, מתנועות רציפוֹת ועד לכוונות נקודתיות (לדוגמה, סוגים שונים של אחיזות; התחלת ביצוען של תנועות וכדומה), כדי להשיג הפעלה טבעית וחסרת מאמץ של מכשירים תותבים.

האתגר העיקרי השלישי הוא לספֵּק למשתמש משוב תחושתי מתאים, שיעביר אליו מידע “מלאכותי”, אשר ידמה את התחושה שהמשתמש היה מרגיש באמצעות הגוף שלו, כמו מגע או המוּדעוּת למיקום ולתנועה של המכשיר התותב. אחרי הכול, כשאנו נוגעים בעצם כלשהו באמצעות היד (למשל בכוס) אנו מקבלים מידע חושי על החומר שממנו הוא עשוי (אם הכוס היא מזכוכית או מפלסטיק; חלקה או מחוספסת) וכדומה. לסוג הזה של מידע חושי שיתקבל באמצעות המכשיר (כגון זרוע מלאכותית) יש פוטנציאל לשפר בצורה משמעותית את השליטה על המכשיר התותב, בכך שלמשתמש מתאפשר לחוש את הסביבה במקרים שבהם המידע החושי הטבעי שלו אינו מתפקד בצורה תקינה. זאת באמצעות חושים אחרים (למשל, מערכת הראייה יכולה להחליף את המגע כדי לזהות אם הכוס היא מזכוכית או מפלסטיק), או על-ידי גירוי של הגוף (למשל היד) במטרה לשחזר את התחושה שאבדה. מאמצים עכשוויים מתמקדים בעיקר בגירויים חשמליים נרחבים של נוירונים באזורי חישה במוח (כדי להחזיר את תחושת המגע או הראייה שהפסיקו לתפקד). גישות אופטוגנטיות (כלומר כיבוי והדלקה של תאי עצב באמצעות אור) יאפשרו בעתיד גירוי ממוקד יותר של תאי העצב הרצויים. ישנן אפשרויות אחרות כמו גירוי חשמלי של עצבים היקפיים (למשל סיבי העצב הנמצאים לאורך היד ומגיעים לאצבעות) וגירוי של תחושת מגע דרך תנודות באזורי גוף שבהם למטופלים נותרה יכולת חישה של גירויים.

לבסוף, טכנולוגיית BMI היא בעלת פוטנציאל גדול ככלי למחקר במדעי המוח מאחר שהיא מאפשרת לחוקרים שליטה ישירה בקשר הסיבתי שבין פעילות מוחית, קלט חושי ופלט התנהגותי [6]. לכן, טכנולוגיה זו תוכל לספֵּק תובנות חדשות על המנגנונים השונים הפועלים במוח באשר למנגנונים העומדים בבסיס פעולה ותפיסה.

הצהרת ניגוד אינטרסים

המחברים מצהירים כי המחקר נערך בהעדר כל קשר מסחרי או פיננסי שיכול להתפרש כניגוד אינטרסים פוטנציאלי.