Используя интерфейс "мозг-компьютер", команда исследователей из США и Канады "подключилась" к мозгу макак-резусов и воссоздала слова, которые слышали обезьяны. Это первый случай успешного нейронного декодирования по нервным сигналам, зафиксированным в мозге нечеловеческих приматов.
Достижение, описанное в журнале Nature Communications Biology, может стать важным шагом на пути к разработке мозговых имплантатов, которые, к примеру, помогут людям с потерей слуха.
Поясним, что макаки-резусы являются модельными животными и часто используются в медицинских и нейробиологических исследованиях.
В данном случае важно, что мозговые системы, вовлечённые в первоначальную обработку звуков, схожи у людей и нечеловеческих приматов.
Первый уровень обработки, который происходит в первичной слуховой коре, сортирует звуки по таким параметрам как высота или тон.
Затем сигнал перемещается во вторичную слуховую кору, где обрабатывается дальше. Например, когда кто-то слышит произнесённые слова, именно во вторичной слуховой коре звуки классифицируются по фонемам – самым простым признакам, которые позволяют нам отличать одно слово от другого. После этого информация отправляется для обработки в другие части мозга, которые позволяют человеку понимать речь.
Процесс начальной обработки звука происходит у людей и нечеловеческих приматов схожим образом. И, хотя последние не понимают значения услышанных слов, изучение того, как их мозг обрабатывает эти слова, полезно для разработки новых технологий нейронного протезирования, уверены учёные.
В ходе эксперимента команда использовала два имплантата размером с горошину с 96-канальными микроэлектродными массивами. Они регистрировали активность нейронов, в то время как макаки-резусы слушали записи отдельных слов на английском языке, а также "речь" своих собратьев.
Уточняется, что слова были довольно простыми, состоящими из одного-двух слогов: "дерево" (tree), "хорошо" (good), "север" (north), "крикет" (cricket), "программа" (program).
Исследователи обрабатывали данные с использованием компьютерных алгоритмов, специально разработанных для распознавания нейронных паттернов (характерных "шаблонов" нейронной активности), связанных с конкретными словами.
Затем нейронные данные учёные "перевели" обратно в слова.
"Мы записали сложные паттерны нервного возбуждения во вторичной слуховой коре, связанные со слухом приматов. Затем мы использовали эти нейронные данные, чтобы восстановить звучание слов, [которые слышали животные] с высокой точностью", – поясняет в пресс-релизе старший автор исследования профессор Арто Нурмикко (Arto Nurmikko) из Университета Брауна.
Также его команда использовала несколько метрик для оценки того, насколько восстановленная речь соответствовала исходному слову, которое слышала макака. Оказалось, что записанные нейронные данные позволяют производить высокоточные "реконструкции", понятные для слушателя.
"Ранее [другими учёными] данные собирались из вторичной слуховой коры при помощи одиночных электродов. Но, насколько нам известно, это первая многоэлектродная запись из этой части мозга", – добавил профессор Нурмикко.
Кстати, одной из целей этого исследования было проверить, работает ли какой-либо конкретный алгоритм декодирования лучше других.
По итогам работы специалисты по вычислительной нейробиологии заключили, что самые точные "реконструкции" выдают рекуррентные нейронные сети – тип машинного обучения, часто используемый в компьютеризированном языковом переводе.
При этом любопытно, что такие нейросети существенно превосходили алгоритмы, которые эффективны при декодировании нейронных данных из других частей мозга.
Команда полагает, что такого рода исследования в будущем пригодятся в нейропротезировании – для создания имплантатов, которые помогут восстанавливать слух людей.
"Те же самые микроэлектроды, которые мы применяли для записи нейронной активности в этом исследовании, могут однажды быть использованы для подачи слабых импульсов электрического тока по "шаблонам", которые дадут людям ощущение того, что они слышат определённые звуки", – заключает Арто Нурмикко.
Ранее "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) рассказывали о том, как нейросеть научили воспроизводить "мысли" человека в режиме реального времени.
