Pessoas com lesões na medula espinhal frequentemente perdem a capacidade de mover os braços ou as pernas. Em muitos casos, os nervos nos membros permanecem saudáveis e o cérebro continua funcionando normalmente. A perda de movimento ocorre porque danos na medula espinhal bloqueiam os sinais que viajam entre o cérebro e o corpo.
Esse descompasso levou os pesquisadores a buscarem maneiras de restaurar a comunicação sem necessariamente reparar a medula espinhal.
Explorando o EEG como Solução Não Invasiva
Em um estudo publicado na APL Bioengineering pela AIP Publishing, cientistas de universidades na Itália e na Suíça investigaram se a eletroencefalografia (EEG) poderia ajudar a preencher essa lacuna. A pesquisa se concentrou em determinar se o EEG poderia capturar sinais cerebrais associados a movimentos e, potencialmente, reconectá-los ao corpo.
Quando uma pessoa tenta mover um membro paralisado, o cérebro ainda produz atividade elétrica relacionada a essa ação. Se esses sinais puderem ser detectados e interpretados, eles poderiam ser enviados a um estimulador da medula espinhal que ativa os nervos responsáveis pelo movimento nesse membro.
Avançando Além dos Implantes Cerebrais
A maioria dos estudos anteriores se baseou em eletrodos implantados cirurgicamente para registrar sinais de movimento diretamente do cérebro. Embora esses sistemas tenham mostrado resultados encorajadores, a equipe de pesquisa quis investigar se o EEG poderia oferecer uma opção mais segura.
Os sistemas de EEG são usados como chapéus cobertos com eletrodos que registram a atividade cerebral a partir do couro cabeludo. Embora a configuração possa parecer complexa, os pesquisadores afirmam que ela evita os riscos envolvidos na colocação de dispositivos dentro do cérebro ou da medula espinhal.
“Pode causar infecções; é outro procedimento cirúrgico,” disse a autora Laura Toni. “Estávamos nos perguntando se isso poderia ser evitado.”
Dificuldades em Decifrar Sinais de Movimento
Usar o EEG para decodificar tentativas de movimento desafia os limites da tecnologia atual. Como os eletrodos de EEG estão posicionados na superfície da cabeça, eles têm dificuldade em capturar sinais que se originam mais profundamente no cérebro.
Essa limitação é menos problemática para movimentos que envolvem os braços e as mãos. Sinais que controlam as pernas e os pés são mais difíceis de detectar, pois vêm de áreas localizadas mais próximas ao centro do cérebro.
“O cérebro controla o movimento dos membros inferiores principalmente na área central, enquanto os movimentos dos membros superiores estão mais na parte externa,” disse Toni. “É mais fácil ter um mapeamento espacial do que você está tentando decodificar em comparação com os membros inferiores.”
Aprendizado de Máquina para Interpretar Atividade Cerebral
Para analisar melhor os dados do EEG, os pesquisadores utilizaram um algoritmo de aprendizado de máquina projetado para trabalhar com conjuntos de dados pequenos e complexos. Durante os testes, os pacientes usaram chapéus de EEG enquanto tentavam realizar uma série de movimentos simples. A equipe registrou a atividade cerebral resultante e treinou o algoritmo para classificar os sinais em diferentes categorias.
O sistema foi capaz de distinguir com sucesso entre momentos em que os pacientes tentaram se mover e quando permaneceram parados. No entanto, teve dificuldade em diferenciar entre diferentes tentativas de movimento.
O que a Pesquisa Futura Pode Alcançar
Os pesquisadores acreditam que o seu método pode ser aprimorado com o desenvolvimento adicional. Eles planejam aperfeiçoar o algoritmo para que possa reconhecer ações específicas, como ficar em pé, andar ou escalar. A equipe também espera explorar como esses sinais decodificados poderiam ser usados para ativar estimuladores implantados em pacientes em recuperação de lesões na medula espinhal.
Se bem-sucedido, essa abordagem poderia aproximar a técnica de escaneamento cerebral não invasiva da ajuda para que as pessoas recuperem movimentos significativos após a paralisia.
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