Combinando un chip a bassa potenza, algoritmi di apprendimento automatico ed elettrodi flessibili impiantabili, scienziati del Politecnico federale di Losanna (EPFL) sono riusciti a creare un'interfaccia neurale in grado di identificare e sopprimere i sintomi di vari disturbi neurologici. Sono menzionate applicazioni per l'epilessia e il morbo di Parkinson.

Mahsa Shoaran, del Laboratorio di neurotecnologie integrate dell'EPFL, si è associata a Stéphanie Lacour, del Laboratorio di interfacce bioelettroniche flessibili, per sviluppare NeuralTree. Grazie a una rete di rilevamento ad alta risoluzione a 256 canali e a un processore di apprendimento automatico ad alta efficienza energetica, il sistema ha potuto estrarre e classificare un'ampia serie di biomarcatori a partire da dati reali di pazienti e modelli animali di malattie in vivo.

"È la prima volta che abbiamo potuto integrare un'interfaccia neurale così complessa, ma efficiente dal punto di vista energetico, per compiti di classificazione binaria, come il rilevamento di crisi o tremori, e per compiti multiclasse, come la classificazione dei movimenti delle dita per applicazioni neuroprotesiche", ha detto Mahsa Shoaran, citata in un comunicato odierno dell'EPFL.

NeuralTree estrae biomarcatori neuronali, ossia modelli di segnali elettrici noti per essere associati a determinati disturbi neurologici a partire da onde cerebrali. Classifica poi i segnali e indica se annunciano, ad esempio, una crisi epilettica imminente o un tremore parkinsoniano. Se viene rilevato un sintomo, un neurostimolatore sul chip si attiva e invia un impulso elettrico per bloccarlo.