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Les personnes souffrant de paralysie peut être en mesure de reprogrammer son cerveau pour améliorer la motricité et de contrôler des membres artificiels

Les personnes souffrant de paralysie due à une lésion cérébrale traumatique AVC ou peut être en mesure de reprogrammer son cerveau pour améliorer la motricité et de contrôler des membres artificiels, selon une étude présentée aujourd'hui lors de la réunion annuelle de la Radiological Society of North America (RSNA) .

En utilisant l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et un "Cyberglove" pour enregistrer les modifications du cerveau pendant les activités motrices, les chercheurs ont démontré que les gens peuvent apprendre à remapper, ou réorienter, les commandes moteur. Ceci est une étape importante dans la récupération de l'AVC et les stratégies de formation pour les interfaces cerveau-machine - conduits entre le cerveau et des membres artificiels.

«Pour les patients d'AVC et d'autres qui ont un déficit du cerveau, de coordonner ce qu'ils voient avec le mouvement du corps est très difficile", a déclaré l'auteur de l'étude Kristine Mosier, DMD, Ph.D., professeur assistant de radiologie à l'Université d'Indiana à Indianapolis. «Le cerveau doit remapper ou réapprendre le processus d'appariement d'entrée visuel avec l'entrée sensorielle. Notre étude a démontré que les individus peuvent apprendre à remapper commandes moteur."

Lorsque les neurones - les cellules primaires du système nerveux qui font toute pensée, de sentiment et de mouvement possible - sont endommagés par un accident vasculaire cérébral ou une lésion cérébrale, d'autres neurones prendre le relais pour eux. Mais jusqu'à présent, les scientifiques ne savaient pas où les neurones indemnisés pour les neurones endommagés, ou comment les cellules du cerveau a appris leur nouvel emploi.

Dr Mosier l'étude de simulation d'un problème d'apprentissage en ayant 17 adultes en bonne santé porter un gant synthétique avec câbles de fibre optique sur leur main dominante. Le gant traduits en signaux mouvements de la main, qui ont été envoyées à l'ordinateur et transformées dans la position en deux dimensions d'un curseur sur l'écran d'ordinateur. Les sujets ont ensuite été invités à aligner le curseur avec 50 cibles différentes tandis chercheurs ont utilisé l'IRMf pour observer les zones du cerveau contrôlait les mouvements complexes de la main.

IRMf utilise les ondes radio et d'un fort champ magnétique à l'image du corps. Il peut identifier les signes que les neurones dans une zone spécifique du cerveau sont "tir", qui est, le traitement de l'information et donner des ordres à l'organisme.

«Une fois que nous comprenons quelle partie du réseau cérébral fait quoi, nous serons en mesure d'adapter des approches de thérapie physique pour le déficit du cerveau d'un individu», le Dr Mosier expliqué. "De même, nous serons en mesure de travailler avec les patients en chirurgie à l'avance, préparer le terrain pour ré-apprendre avant de subir une intervention chirurgicale sur une partie particulière du cerveau."

En plus d'offrir un aperçu de la réadaptation des patients AVC et des blessures cérébrales, l'étude fournit des informations précieuses pour l'élaboration de stratégies de formation pour les interfaces cerveau-machine, ce qui permettra aux patients souffrant de lésions cérébrales d'opérer des appareils externes, comme des membres artificiels, en utilisant seulement leurs signaux du cerveau. Cette nouvelle technologie nécessite l'implantation d'électrodes dans le cerveau pour ramasser le mouvement de production de signaux des neurones. Un ordinateur traduit ensuite ces signaux du cerveau en commandes instruisant un robot à se déplacer.

"Comme nous obtenons une meilleure compréhension de ce que les zones du cerveau sont impliquées dans le processus de repérage, nous serons en mesure de déterminer l'endroit optimal dans le cerveau de placer les électrodes», le Dr Mosier dit.

Les co-auteurs sont Yang Wang, MD, Robert Scheidt, Ph.D., Santiago Acosta, MS, et Ferdinando Mussa-Ivaldi, Ph.D.

http://www.rsna.org/