Maryam Shanechi proiectează mașini pentru a citi mințile

Sigla SN10 2019

Citirea minții poate suna ca un vis SF, dar este munca de zi a lui Maryam Shanechi.

Acest inginer neuronal nu are nevoie de amestecuri mintale sau de vrăji magice pentru a accesa activitatea creierului. Mai degrabă, Shanechi, în vârstă de 38 de ani, dezvoltă algoritmi de computer care traduc blip-urile electrice emise de celulele creierului în comenzi ale mașinii. Shanechi a proiectat și testat sisteme care exploatează declanșările neuronale pentru a controla cursoarele computerului sau pentru a administra cantitatea potrivită de anestezic.

Acum, Shanechi pătrunde într-o nouă frontieră – controlul minții. Ea are misiunea de a crea interfețe creier-mașină care nu numai că ascultă cu urechea celulele, ci și le stimulează să modifice starea de spirit. Această manipulare mentală poate oferi într-o zi un tratament mai bun milioanelor de pacienți cu tulburări psihiatrice, cum ar fi anxietatea sau depresia, care nu răspund la terapiile existente.

Shanechi a ajuns pe scena neuroștiinței aproape din întâmplare. În școala absolventă, ea studia tehnici de decodificare a semnalelor de comunicare fără fir. Dar, într-o dimineață ploioasă, în căminul ei de la MIT, Shanechi a dat peste un videoclip cu un algoritm de computer care ar putea prezice locația unui șobolan într-un labirint pe baza exclusiv activității creierului rozătoarei. În ciuda faptului că nu știa nimic despre neuroștiință, Shanechi s-a gândit: „Cât de tare ar fi dacă aș putea decoda semnalele creierului?”

Ziv Williams, care a lucrat cu Shanechi când era la studii superioare, își amintește cât de perfect s-a adaptat la metodele de cercetare în neuroștiință, cum ar fi lucrul cu animale vii. Cu diplome în informatică și inginerie electrică, Shanechi aduce abilități interfețelor creier-mașină pe care „neuroscienții care se ocupă de asta din perspectivă biologică nu le au”, spune Williams, neurochirurg la Universitatea Harvard și la Spitalul General Massachusetts din Boston.

De două decenii, inginerii au dezvoltat interfețe creier-mașină pentru a permite pacienților paralizați să miște cursoarele computerului sau membrele robotizate. Dar aceste dispozitive controlate de gândire sunt încă limitate în mare măsură la setările de cercetare.

Shanechi a proiectat primul ei algoritm de citire a minții pentru a-și da seama cum a vrut o maimuță să miște cursorul unui computer, pe baza semnalelor colectate de electrozii implantați în cortexul premotor al maimuței. În timp ce alte mașini procesaseră mișcările dorite una câte una, sistemul lui Shanechi anticipa o serie întreagă de mișcări pentru un control mai fin. Lucrarea a fost raportată în 2012 în Neuroștiința naturii. Să văd algoritmul ei predicând corect mișcările unei maimuțe pentru prima dată a fost „cel mai interesant moment din întreaga mea carieră”, spune Shanechi.

Când ceva stârnește interesul lui Shanechi, „ea merge până la capăt”, spune tatăl ei, Hassan. Își amintește încă un curs de engleză pe care Shanechi a luat-o după ce familia s-a mutat din Iran în Canada, când ea era adolescentă. Shanechi a vrut să urmeze un curs avansat de literatură, dar i s-a spus că engleza nu este suficient de bună. Fără descurajare, s-a înscris la o clasă pentru studenții care învață limba engleză ca a doua limbă, apoi a aplicat din nou la cursul avansat câteva luni mai târziu. A fost admisă la clasă și s-a descurcat atât de bine încât a fost scutită de examenul final.

Acum, la Universitatea din California de Sud din Los Angeles, Shanechi elaborează noi algoritmi pentru a pune mai ușor gândurile în mișcare. În Comunicarea naturii în 2017, echipa sa a raportat o interfață creier-mașină care urmărește declanșările individuale ale celulelor nervoase pentru a descifra mișcarea intenționată la intervale de timp de milisecunde. Aceasta a fost o actualizare majoră față de alte sisteme care decodifică mișcările pe baza numărului de declanșări ale celulelor nervoase în intervale de 50 până la 100 de milisecunde. Maimuțele care foloseau noua schemă au mutat un cursor mult mai rapid și mai abil.

Adaptarea unei interfețe creier-mașină pentru a monitoriza declanșările individuale ale celulelor nervoase, mai degrabă decât activitatea neuronală colectivă, este genul de rigoare de proiectare care îl face pe Shanechi să iasă în evidență, spune Emery Brown, statistician și anestezist la MIT și Mass General și consilierul școlii absolvite al lui Shanechi. Ea nu ia scurtături și „acolo cred că a excelat”.

Shanechi pune acum bazele pentru o nouă generație de dispozitive care ar stimula creierul să convingă pacienții cu tulburări psihiatrice în spații ale capului mai sănătoase. Spre deosebire de stimularea tipică a creierului profund, care trebuie ajustată manual, aceste dispozitive ar monitoriza simptomele pacientului și ar ajusta stimularea automat.

Descifrarea stării de spirit este mai dificilă decât interpretarea mișcării, spune Shanechi, deoarece celulele nervoase responsabile de starea de spirit se întind pe mai multe regiuni ale creierului, iar oamenii de știință nu înțeleg pe deplin cum se coordonează acele celule nervoase îndepărtate.

Anul trecut, echipa lui Shanechi a demonstrat că un algoritm computerizat poate folosi activitatea creierului unei persoane pentru a judeca cât de bine sau de rău se simte persoana respectivă. Cercetătorii au testat sistemul, a raportat în Biotehnologia naturii, la persoanele care aveau deja electrozi implantați pentru tratamentul epilepsiei. În continuare, Shanechi vrea să vadă cum rezistă aceste rezultate pentru pacienții diagnosticați cu depresie.

Pentru a îmbunătăți starea de spirit, un dispozitiv trebuie, de asemenea, să știe cum diferite tipuri de stimulare electrică gâdilă diferite celule ale creierului. Deci Shanechi lucrează la un sistem, raportat în decembrie 2018 Journal of Neural Engineeringcare alimentează un tren de impulsuri electrice în creier și cataloghează modul în care celulele nervoase reacționează la acele impulsuri.

În ciuda naturii științifico-fantastice a muncii ei, motivația lui Shanechi este impactul în lumea reală pe care tehnologia ei l-ar putea avea. „Ceea ce îmi place cu adevărat”, spune ea, „este să văd un concept matematic îndreptându-se spre a face diferența în viața oamenilor.”