AGI - Nei pazienti con lesioni del midollo spinale, la perdita del controllo motorio non dipende necessariamente dal malfunzionamento del cervello o dei nervi periferici, ma dall'interruzione della comunicazione tra queste due componenti.
Un nuovo studio pubblicato su APL Bioengineering esplora la possibilità di ristabilire questo collegamento utilizzando una tecnologia non invasiva: l'elettroencefalografia, o EEG.
I ricercatori di università italiane e svizzere hanno condotto uno studio di fattibilità per valutare se i segnali cerebrali generati quando una persona tenta di muovere un arto paralizzato possano essere rilevati, decodificati e utilizzati per attivare stimolatori del midollo spinale. Quando un paziente prova a muovere una gamba o un piede paralizzati, il cervello produce comunque segnali motori specifici. Se questi segnali potessero essere intercettati e interpretati correttamente, potrebbero essere inviati a un impianto in grado di stimolare i nervi dell'arto, aggirando la porzione danneggiata del midollo spinale.
Finora, gran parte della ricerca in questo campo si è concentrata su elettrodi impiantati direttamente nel cervello o nel midollo, una strategia efficace ma invasiva, associata a rischi chirurgici e di infezione. L'EEG, che utilizza elettrodi posizionati sul cuoio capelluto per misurare l'attività cerebrale, rappresenta un'alternativa più sicura, ma presenta limiti tecnici significativi.
Dal momento che i sensori si trovano sulla superficie della testa, hanno difficoltà a captare segnali provenienti da regioni cerebrali profonde, una sfida particolarmente rilevante per i movimenti degli arti inferiori, controllati da aree centrali del cervello. Per affrontare questa difficoltà, i ricercatori hanno utilizzato algoritmi di apprendimento automatico progettati per analizzare dataset complessi e rumorosi.
In una serie di test, i partecipanti con lesioni spinali sono stati dotati di dispositivi EEG e invitati a tentare semplici movimenti degli arti inferiori. I dati raccolti sono stati analizzati per distinguere tra tentativi di movimento e stati di riposo. I risultati mostrano che il sistema è in grado di rilevare in modo affidabile la differenza tra il tentativo di muovere un arto e l'assenza di movimento, anche se al momento fatica a discriminare tra tipi diversi di movimenti specifici.
Nonostante questi limiti, lo studio dimostra la fattibilità del concetto e suggerisce possibili sviluppi futuri. I ricercatori intendono migliorare gli algoritmi per riconoscere tentativi di movimento più complessi, come stare in piedi, camminare o salire gradini, e integrare questi segnali con stimolatori spinali per tradurli in azioni motorie reali. Secondo gli autori, un approccio basato su EEG potrebbe ampliare l'accesso alle interfacce cervello-computer, riducendo i rischi associati agli impianti invasivi. Pur trattandosi di uno studio preliminare, il lavoro rappresenta un passo importante verso sistemi di riabilitazione più sicuri e flessibili, capaci di aiutare le persone con paralisi a recuperare un maggiore controllo dei propri arti.