Когнитивное нейропротезирование – путь от эксперимента к клиническому применению

Цель Освещение основных аспектов разработки и применения когнитивных нейропротезов, в частности, технологические предпосылки их создания, принципиальные вопросы реализации и ключевые современные достижения в данной сфере. В ходе анализа литературных источников определено место, которое занимают нейропротезы среди находящихся в производстве либо уже используемых в клинической практике искусственных органов и тканей. Описаны основные принципы их применения, необходимые структурные элементы и условия функционирования. Представлены примеры заболеваний, которые могут быть скорректированы посредством использования когнитивных нейропротезов. Описаны механизмы компенсации функций поврежденных структур головного мозга при использовании нейропротезов на основе принципов их взаимодействия с биологическими нейронными сетями. Приводятся описания передовых исследований, актуальных в настоящее время, в том числе информация о протоколах и результатах испытаний на животных и человеке искусственного гиппокампа, а также результаты тестирования протеза, позволяющего восстановить функции префронтальной коры у животных. Рассмотренные в обзоре примеры позволяют прийти к заключению, что когнитивные нейропротезы являются не просто гипотетической концепцией, а имеют воплощение в виде специализированных разработок. В настоящее время наибольшие успехи достигнуты в восстановлении функций гиппокампа.

1. McGimpsey G, Bradford TC. Limb prosthetics services and devices. Bioengineering Institute Center for Neuroprosthetics: Worcester Polytechnic Institution; 2008.

2. Windrich M, Grimmer M, Christ O, Rinderknecht S, Beckerle P. Active lower limb prosthetics: a systematic review of design issues and solutions. BioMed Eng OnLine. 2016;15(3):140. https://biomedical-engineering-online.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12938-016-0284-9

3. Shah KB, Mankad AK, Tang DG, Kasirajan V. The Total Artificial Heart. In: Eisen H, eds. Heart Failure. Springer; 2017. Р. 691–709. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4219-5_29

4. Nguyen J, Werner L. Intraocular lenses for cataract surgery. In: Kolb H, Fernandez E, Nelson R, eds. Webvision: The Organization of the Retina and Visual System [Internet]. Salt Lake City (UT): University of Utah Health Sciences Center; 2017. Accessed June 11, 2020. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK481726/ PMID: 29437325

5. Lebedev M. Augmentation of sensorimotor functions with neural prostheses. Opera Medica et Physiologica. 2016;2(3):211– 227. Accessed June 11, 2020. http://www.operamedphys.org/OMP_2016_03_0035

6. Mirabella G, Lebedev MА. Interfacing to the brain’s motor decisions. Journal of neurophysiology. 2017;117(3):1305– 1319. https://doi.org/10.1152/jn.00051.2016

7. Thomas TM, Candrea DN, Fifer MS, et al. Decoding native cortical representations for flexion and extension at upper limb joints using electrocorticography. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2019;27(2):293–303. PMID: 30624221. PMCID: PMC6375785 https://doi.org/10.1109/tnsre.2019.2891362

8. Niketeghad S, Pouratian N. Brain machine interfaces for vision restoration: the current state of cortical visual prosthetics. Neurotherapeutics. 2019;16(1):134–143. https://doi.org/10.1007/s13311-018-0660-1

9. Xu H, Han Y, Han X, et al. Unsupervised and real-time spike sorting chip for neural signal processing in hippocampal prosthesis. Journal of neuroscience methods. 2019;311:111–121. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2018.10.019

10. Дамулина А.И., Коновалов Р.Н., Кадыков А.С. Постинсультные когнитивные нарушения. Неврологический журнал. 2015;20(1):12–19.

11. Kade AKh, Kravchenko SV, Trofimenko AI, et al. The efficacy of TES-therapy for treatment of anxiety-like behavior and motor disorders in rats with an experimental model of parkinsonism. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2019;119(9):91–96. PMID: 31626224. https://doi.org/10.17116/jnevro201911909191

12. Orizondo RA, Cardounel AJ, Kormos R, Sanchez PG. Artificial Lungs: Current Status and Future Directions. Current Transplantation Reports. 2019;6(4):307–315. https://doi.org/10.1007/s40472-019-00255-0

13. Van Gelder MK, Jong JA, Folkertsma L, et al. Urea removal strategies for dialysate regeneration in a wearable artificial kidney. Biomaterials. 2020;234:119735. https://doi.org/10.1016/j.biomaterials.2019.119735

14. Ganin IP, Shishkin SL, Kochetova AG, Kaplan AY. P300- based brain-computer interface: The effect of the stimulus position in a stimulus train. Human Physiology. 2012;38(2):121–128. https://doi.org/10.1134/S0362119712020041

15. Levitskaya O, Lebedev MA. Brain-computer interface: the future in the present. Bulletin of Russian State Medical University. 2016;2:4–15. https://doi.org/10.24075/brsmu.2016-02-01

16. Гунделах Ф.В., Станкевич Л.А., Сонькин К.М., Нагорнова Ж.В., Шемякина Н.В. Применение интерфейсов «мозгкомпьютер» в ассистивных технологиях. Труды СПИИРАН. 2020;19(2):277–301. https://doi.org/10.15622/sp.2020.19.2.2

17. Rao RPN. Towards neural co-processors for the brain: combining decoding and encoding in brain–computer interfaces. Current opinion in neurobiology. 2019;55:142–151. https://doi.org/10.1016/j.conb.2019.03.008

18. Chaudhary U, Birbaumer N, Ramos-Murguialday A. Brain–computer interfaces for communication and rehabilitation. Nature Reviews Neurology. 2016;12(9):513. https://doi.org/10.1038/nrneurol.2016.113

19. Федотчев А.И., Парин С.Б., Полевая С.А., Великова С.Д. Технологии «Интерфейс мозг-компьютер» и нейробиоуправление: современное состояние, проблемы и возможности клинического применения (обзор). Современные технологии в медицине. 2017;9(1):175–184. https://doi.org/10.17691/stm2017.9.1.22

20. Гордлеева С.Ю., Лукоянов М.В., Минеев С.А. и др. Управление роботизированным экзоскелетоном на основе технологии «Интерфейс мозг-компьютер» моторно-воображаемого типа. Современные технологии в медицине. 2017;9(3): 31–38. https://doi.org/10.17691/stm2017.93.04

21. Andersen RA, Burdick JW, Musallam S, et al. Cognitive neural prosthetics. Trends in Cognitive Sciences. 2004;8(11):486– 493. https://doi.org/10.1016/j.tics.2004.09.009

22. Klaes C, Shi Y, Kellis S, et al. A cognitive neuroprosthetic that uses cortical stimulation for somatosensory feedback. Journal of neural engineering. 2014;11(5):056024. https://doi.org/10.1088/1741-2560/11/5/056024

23. Andersen RA, Hwang EJ, Mulliken GH. Cognitive Neural Prosthetics. Annual Review of Psychology. 2010;61(1):169–190. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.093008.100503

24. Steyrl D, Kobler RJ, Müller-Putz GR. On similarities and differences of invasive and non-invasive electrical brain signals in brain-computer interfacing. Journal of Biomedical Science and Engineering. 2016;9(08):393–398. https://doi.org/10.4236/jbise.2016.98034

25. Бодин О.Н., Солодимова Г.А., Спиркин А.Н. Нейроинтерфейс для управления роботизированными устройствами. Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2019;4(30):70–76. https://doi.org/10.21685/2307-5538-2019-4-8

26. Vallabhaneni A, Wang T, He B. Brain-Computer Interface. In: He B. (eds) Neural engineering. Bioelectric engineering. Boston, MA: Springer; 2005:85–121. https://doi.org/10.1007/0-306-48610-5_3

27. Adewole DO, Serruya MD, Harris JP, et al. The evolution of neuroprosthetic interfaces. Critical Reviews™ in Biomedical Engineering. 2016;44(1–2):123–152. PMID: 27652455. PMCID: PMC5541680. https://doi.org/10.1615/CritRevBiomedEng.2016017198

28. Bonifazi P, Difato F, Massobrio P, et al. In vitro largescale experimental and theoretical studies for the realization of bi-directional brain-prostheses. Frontiers in neural circuits. 2013;7:40. PMID: 23503997. PMCID: PMC3596784. https://doi.org/10.3389/fncir.2013.00040

29. Abdi A, Cha HK. A bidirectional neural interface CMOS analog front-end IC with embedded isolation switch for implantable devices. Microelectronics journal. 2016;58:70–75. https://doi.org/10.1016/j.mejo.2016.10.013

30. Park J, Kim G, Jung SD. A 128-channel FPGA-based real-time spike-sorting bidirectional closed-loop neural interface system. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2017;25(12):2227–2238. https://doi.org/10.1109/tnsre.2017.2697415

31. Zhang M, Tang Z, Liu X, Van der Spiegel J. Electronic neural interfaces. Nature Electronics. 2020;3:191–200. https://doi.org/10.1038/s41928-020-0390-3

32. Buccelli S, Bornat Y, Colombi I, et al. A neuromorphic prosthesisto restore communication in neuronal networks. iScience. 2019;19:402–414. PMID: 31421595. PMCID: PMC6706626. https://doi.org/10.1016/j.isci.2019.07.046

33. Keren H, Partzsch J, Marom S, Mayr CG. A biohybrid setup for coupling biological and neuromorphic neural networks. Frontiers in neuroscience. 2019;13:432. PMID: 31133779. PMCID: PMC6517490. https://doi.org/10.3389/fnins.2019.00432

34. Рачкаускас Г.С., Ромашова Т.И., Радионова С.И. и др. Опыт лечения и реабилитации больных с острыми психозами вследствие цереброваскулярной патологии. Журнал психиатрии и медицинской психологии. 2018;4(44):48–52.

35. Яковлева О.Б., Сафарова Т.П., Гаврилова С.И. Персонализированный подход к лечению депрессий у пациентов пожилого возраста. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2019;119(9(2)):68–77. https://doi.org/10.17116/jnevro201911909268

36. Смирнов А.В., Краюшкин А.И., Горелик Е.В. и др. Морфологическая характеристика гиппокампа при церебральном атеросклерозе. Современные проблемы науки и образования. 2012;(1):87–87.

37. Berger TW, Song GA, Chan RH, et al. Role of the hippocampus in memory formation: restorative encoding memory integration neural device as a cognitive neural prosthesis. IEEE pulse. 2012;3(5):17–22. https://doi.org/10.1109/mpul.2012.2205775

38. Першина Е.В., Архипов В.И. Когнитивные нарушения у крыс при моделировании нейродегенерации в гиппокампе с помощью нейротоксиканта хлорида триметилолова. Современные проблемы науки и образования. 2016;4:225– 225.

39. Арушанян Э.Б., Бейер Э.В. Гиппокамп как возможная мишень для действия ноотропных средств. Экспериментальная и клиническая фармакология. 2007;70(4):59–65. https://doi.org/10.30906/0869-2092-2007-70-4-59-65

40. Berger TW, Ahuja A, Courellis SH, et al. Restoring lost cognitive function. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 2005;24(5):30–44. https://doi.org/10.1109/memb.2005.1511498

41. Berger TW, Song D, Chan RH, et al. A hippocampal cognitive prosthesis: multi-input, multi-output nonlinear modeling and VLSI implementation. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2012;20(2):198–211. PMID: 22438335. PMCID: PMC3395724. https://doi.org/10.1109/tnsre.2012.2189133

42. Zanos TP, Hampson RE, Deadwyler SE, et al. Boolean modeling of neural systems with point-process inputs and outputs. Part II: Application to the rat hippocampus. Annals of biomedical engineering. 2009;37(8):1668–1682. PMID: 19499341. PMCID: PMC2917724. https://doi.org/10.1007/s10439-009-9716-z

43. Hampson RE, Song D, Opris I, et al. Facilitation of memory encoding in primate hippocampus by a neuroprosthesis that promotes task-specific neural firing. Journal of neural engineering. 2013;10(6):066013. https://doi.org/10.1088/1741-2560/10/6/066013

44. Opris I, Santos LM, Gerhardt GA, et al. Distributed encoding of spatial and object categories in primate hippocampal microcircuits. Frontiers in neuroscience. 2015;9:317. PMID: 26500473. PMCID: PMC4594006. https://doi.org/10.3389/fnins.2015.00317

45. Hampson RE, Song D, Robinson BS, et al. Developing a hippocampal neural prosthetic to facilitate human memory encoding and recall. Journal of neural engineering. 2018;15(3):036014. PMID: 29589592. PMCID: PMC6576290. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aaaed7

46. Nagahama Y, Schmitt AJ, Nakagawa D, et al. Intracranial EEG for seizure focus localization: evolving techniques, outcomes, complications, and utility of combining surface and depth electrodes. Journal of neurosurgery. 2018;130(4):1180–1192. https://doi.org/10.3171/2018.1.JNS171808

47. Funahashi S. Working memory in the prefrontal cortex. Brain sciences. 2017;7(5):49. https://doi.org/10.3390/brainsci7050049

48. Старчина Ю.А. Когнитивные нарушения после инсульта. Медицинский совет. 2017;(1S):27–32. https://doi.org/10.21518/2079-701x-2017-0-27-32

49. Song D, Opris I, Chan RH, et al. Functional connectivity between Layer 2/3 and Layer 5 neurons in prefrontal cortex of nonhuman primates during a delayed match-to-sample task. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 2012:2555–2558. https://doi.org/10.1109/embc.2012.6346485

50. HampsonRE,GerhardtGA,MarmarelisV, et al.Facilitation and restoration of cognitive function in primate prefrontal cortex by a neuroprosthesis that utilizes minicolumn-specific neural firing. Journal of neural engineering. 2012;9(5):056012. https://doi.org/10.1088/1741-2560/9/5/056012