История клинических нейроинтерфейсов на базе матриц Юта — пример того, как публикации в топовых журналах скрывают кризис аппаратной платформы.

Технология начинала отрабатываться на обезьянах с неоднозначными результатами: у одних животных удавалось регистрировать активность отдельных нейронов месяцами, у других матрица выходила из строя сразу после операции (Maynard et al., 1997; Rousche & Normann, 1998; Suner et al., 2005).

Тем не менее ведущие группы перешли к испытаниям на людях: консорциум BrainGate под руководством Джона Донохью и Ли Хохберга (Hochberg et al., 2006, 2012), лаборатории Чада Бутона (Bouton et al., 2016), Ричарда Андерсена (Aflalo et al., 2015), Эндрю Шварца (Collinger et al., 2013), Слимана Бенсмайя (Flesher et al., 2016), Кришна Шеноя и Джейми Хендерсона (Gilja et al., 2015; Willett et al., 2021), а также Грегуара Куртина (Capogrosso et al., 2016).

Это привело к серии статей в Nature, Science, Lancet и NEJM.

Однако к качеству первичных данных остаются вопросы. Устойчивая запись хотя бы нескольких изолированных нейронов считалась успехом (Simeral et al., 2011). Подавляющее большинство каналов демонстрировало низкое отношение сигнала к шуму, что ставило под сомнение целесообразность использования сотни контактов.

При этом перекрестные помехи и взаимная корреляция каналов (cross-talk) в публикациях практически не анализировалась.

Критика, основанная на модуле упругости кремния, не вполне точна: подложка матрицы плавает на поверхности мозга и движется вместе с нейротканью. Главная проблема — реакция на инородное тело (Polikov et al., 2005; Barrese et al., 2013). Микроглия и астроциты формируют плотный рубец вокруг каждого стержня, выталкивая и уничтожая жизнеспособные нейроны в зоне регистрации (Woolfson et al., 2023).

Через несколько месяцев после имплантации доля контактов с хорошими записями стремительно падает (Downs et al., 2018; Hughes et al., 2021).

При фиксированном шаге в 400 мкм соседние электроды начинают регистрировать наложение одних и тех же объемных полей, генерируя высокоскоррелированный сигнал.

Алгоритмы декодирования не способны восстановить утерянную специфичность: если физическая запись зашумлена и одиночные юниты отсутствуют, математическая обработка не спасет.

Литература:

Aflalo et al. (2015) Science 348:906–910.

Barrese et al. (2013) J Neural Eng 10:066014.

Bouton et al. (2016) Nature 533:247–250.

Capogrosso et al. (2016) Nature 539:284–288.

Collinger et al. (2013) Lancet 381:557–564.

Downs et al. (2018) J Neurosci Methods 308:189–201.

Flesher et al. (2016) Sci Transl Med 8:361ra141.

Gilja et al. (2015) Nat Med 21:1142–1145.

Hochberg et al. (2006) Nature 442:164–171.

Hochberg et al. (2012) Nature 485:372–375.

Hughes et al. (2021) J Neural Eng 18:0460a1.

Maynard et al. (1997) Electroencephalogr Clin Neurophysiol 102:228–239.

Polikov et al. (2005) J Neurosci Methods 148:1–18.

Rousche & Normann (1998) J Neurosci Methods 82:1–15.

Simeral et al. (2011) J Neural Eng 8:025027.

Suner et al. (2005) IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 13:524–541.

Willett et al. (2021) Nature 593:249–254.

Woolfson et al. (2023) J Neural Eng 20:026012.