Инженерная история протезов для конечностей насчитывает более трех тысяч лет. Большую часть этого периода человеку приходилось адаптироваться к использованию неудобных механических конструкций. Но в XXI веке произошел перелом: появились протезы, способные адаптироваться под человека, распознавать его двигательные намерения, «чувствовать» окружающую среду и передавать тактильную информацию нервной системе. Такой прорыв — следствие стремительного развития нейрофизиологии, микроэлектроники и алгоритмов обработки сигналов.
Биоинженер и научный сотрудник НИИ молекулярной электроники Александра Гончарова объясняет, как протез включается в контур нервной системы человека и что сегодня ограничивает функционал искусственных конечностей.
- чем нейропротез отличается от бионического
- какие компании и разработки внесли наибольший вклад в развитие современного протезирования
- как протез считывает намерения сделать движение
- зачем нужна вибротактильная и температурная стимуляция кожи
- что мешает бионическому протезу играть на пианино
Как устроен современный протез
Когда я только начинала работать с биомедицинской электроникой, мне казалось, что передача ощущений с помощью искусственной конечности, ее «очувствление» — это что-то из области псевдонаучных фантазий. Да, за века технологии протезирования стремительно эволюционировали — и в первой статье я подробно разбирала, как именно это произошло, — но сам протез всё это время оставался периферийным устройством, чем-то «присоединенным».
Теперь моя работа тесно связана с разработкой алгоритмов очувствления протезных систем и проектированием биомиметических датчиков. Они нужны, чтобы регистрировать прикосновение протеза к поверхностям или предметам и передавать информацию об этом его пользователю напрямую в нервную систему в виде импульсов, имитируя естественное ощущение.
Что такое нейропротезы и в чём главное отличие от бионических протезов, как работает технология и какие ограничения остаются задачами будущего, проследим ниже. А для начала разберемся в нюансах и отличиях бионического и нейропротезирования.
Что такое нейропротез
Это устройство, взаимодействующее напрямую с нервной системой человека для регистрации или стимуляции нейронной активности.
Типичный нейропротез состоит из:
- нейрокомпьютерного интерфейса;
- микропроцессора;
- блока управления и обработки информации;
- модуля связи;
- модуля питания.
В контексте инвазивного нейропротезирования электроды вводятся в нервную ткань и считывают электрическую активность нейронов напрямую. Это принципиально отличает нейропротез от всех остальных конструкций: у него нет «посредников» в виде накожных датчиков.
Такое прямое подключение может обеспечивать более высокую точность и скорость управления по сравнению с неинвазивными системами. Точность могут повышать и другие — не совсем очевидные — решения.
Что такое бионический протез
Типичный бионический протез состоит из:
- культеприемной гильзы (полой емкости, в которую вставляется сохранившаяся часть конечности — культя);
- механических модулей;
- управляющей электроники;
- электродов для считывания мышечных сигналов;
- источника питания.
Гильза изготавливается по индивидуальному слепку и в несколько итераций — чтобы обеспечить точную посадку и комфорт при длительном ношении.
В конструкции бионического протеза чаще всего используются электромоторы, реже пневматические или гидравлические приводы. По их количеству протезы делятся на два типа:
- односхватные используют один мотор, и тогда все пальцы протезной кисти двигаются синхронно;
- в многосхватных для каждого пальца предусмотрен отдельный привод, что позволяет формировать разные конфигурации захвата и сложные жесты.
Принцип управления бионическими протезами остается неизменным еще со времен советских разработок 1956 года, о которых я рассказывала в первой статье. Он базируется на физиологическом факте: наши мышцы при сокращении генерируют электрические сигналы.
Они очень слабые — милливольтового диапазона — и сильно зашумленные, но электроды их улавливают, а умная электроника усиливает, фильтрует и преобразует в движение приводам. На входе получается биологический сигнал, на выходе — механическое движение.
ХXI век: эра бионики и нейроинтерфейсов
Вся современная инженерия протезирования конечностей держится на двух столпах — бионике и нейроинтерфейсах. Чтобы понять, как сформировались эти направления, проследим основные вехи их эволюции за последние четверть века. Их развитие шло не последовательно, а параллельно: одни группы работали над моторным декодированием, другие — над сенсорной обратной связью, третьи — над материалами, электродами и алгоритмами управления. Но вклад некоторых команд и компаний стоит отметить особо.
2000−2007 годы: переход от механических устройств к электронным
Если изобретателя бионического протеза установить затруднительно, то первый выход этого устройства в серийное производство хорошо задокументирован — первопроходцем в 2007 году стала британская компания Touch Bionics.
Искусственная рука i-LIMB получила отдельные электроприводы для каждого пальца. Это позволило реализовать разные типы захвата — от удержания кружки до работы с мелкими предметами. По сути, протез впервые начал имитировать не просто форму кисти, а вариативность ее моторики.
Насколько сложно добиться такой вариативности, мы уже отмечали выше. Инженеры Touch Bionics столкнулись с теми самыми проблемами анализа зашумленных миоэлектрических сигналов. В данном случае — электрической активности остаточных мышц предплечья.
Но по сравнению с предшествующими поколениями протезов это был огромный шаг вперед.
Пользователь напрягал определенные группы мышц, электроды фиксировали эти сигналы, а встроенный контроллер интерпретировал их как команды движения. Именно в этот период протезирование начало переходить от механики к электронике и алгоритмам обработки данных.
2008−2012 годы: управление сигналами мозга
Настоящим инженерным прорывом новейшего времени стало внедрение в протезировании интерфейсов «мозг-машина» (brain-machine interface, BMI). Технология, в основе которой лежит идея прямого считывания активности нейронов моторной коры головного мозга, развивалась с конца 2000-х годов, но этот процесс обходил стороной индустрию протезов конечностей. В чем причина?
Главный вызов заключался в сложности интерпретации нейросигнала. Дело в том, что регистрируемая таким интерфейсом нейронная активность — это не готовая управляющая команда, а просто сложный, шумный и многомерный поток данных, требующий последующего декодирования.
И именно на этапе декодирования возник вопрос: как оценить и расшифровать эту активность в понятное действие, например, движение пальцем? В поисках решения этой проблемы специалисты начали первые эксперименты с машинным обучением. Как покажут последующие годы, это оказалось еще одним знаковым событием.
Такой подход лег в основу проекта BrainGate, реализуемого при участии американского Brown University и при поддержке Агентства перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA). В рамках работы над проектом произошел еще один принципиальный сдвиг: управление протезом перестали связывать с механикой тела и ее ограничениями. Фокус с ограничений сместился на возможности, а точнее — само намерение совершить движение.
2012−2018 годы: появление протезов с обратной сенсорной связью
Следующий этап развития протезирования ознаменовался появлением механизма сенсорной обратной связи. До этого момента протезы оставались односторонними системами: пользователь только подавал управляющие команды, но не получал никакой информации в ответ.
Чтобы преодолеть эти ограничения, разработчики прибегли к неинвазивным способам передачи ощущений, таким как вибротактильная или температурная стимуляция поверхности кожи культи.
Однако подобным способом можно сформировать лишь условный сигнал — не такой, что мы ощущаем при естественном контакте. Воспроизвести естественные тактильные ощущения не получится, ведь прямое взаимодействие с нервной системой пользователя не настроено.
Инженерное решение этой проблемы оказалось идейно простым, но технически трудоемким. Заключалось оно в том, чтобы построить замкнутую сенсорной цепочку: снабдить протез тактильными датчиками, регистрирующими параметры контакта с поверхностью, и научиться переводить эти сигналы в форму, воспринимаемую нервной системой.
В этих разработках активную роль сыграли исследовательские группы, в том числе в швейцарском институте EPFL, а также индустриальные компании, такие как Össur и Ottobock.
Они внедрили сенсорные модули и алгоритмы адаптивного управления в коммерческие протезы, обеспечив сбор данных о взаимодействии с объектом — данные о нагрузке, положении, ускорении — для динамической коррекции движения.
В протезы для ног такие модули были внедрены для адаптации походки, а рук — для контроля силы и точности захвата.
В результате протез перестал быть «немым» устройством: пользователь начал получать информацию о силе взаимодействия и, в отдельных случаях, о свойствах объектов контакта.
Это добавило в функционал протеза то, что раньше считалось недостижимым — сенсорную составляющую движения.
2018−2020 годы: внедрение машинного обучения
Однако даже при наличии обратной связи оставалась еще одна проблема — сложность управления. Преодолеть ее помогли алгоритмы искусственного интеллекта. И если ранее функционал протеза ограничивался несколькими дискретными командами, то новые ИИ-системы обучили анализировать десятки каналов миосигналов, распознавая сложные паттерны движений буквально за долю секунды — в режиме реального времени.
Индустрия стала драйвером внедрения этих решений: компании Coapt и Psyonic продемонстрировали, как методы машинного обучения могут работать вне лаборатории — в реальных пользовательских устройствах.
Coapt внедрили алгоритмы распознавания паттернов многоканальных миосигналов, позволяющие интерпретировать сложные движения пользователя, а Psyonic реализовали протезы с адаптивным управлением захватом и тактильной обратной связью, способные автоматически регулировать силу взаимодействия с объектами.
2020−2022 годы: переход к замкнутому контуру управления
Логичным развитием предыдущих идей стало появление замкнутых систем управления, сформировавшихся к началу 2020 года. В таких системах реализуется полный сенсомоторный контур взаимодействия: управляющий сигнал от пользователя — мышечный или нейронный — поступает в исполнительную систему протеза и инициирует движение. Затем сенсорные модули регистрируют параметры взаимодействия с объектом.
Далее полученная информация проходит обработку и уже в виде электрических импульсов передается обратно в нервную систему, обеспечивая коррекцию движения в режиме реального времени.
Весомый вклад в усовершенствование этих решений внесли исследователи Чикагского университета — разработчики методов кодирования и передачи сенсорной информации посредством стимуляции нервной системы.
А уже практическое применение технология нашла в устройствах DEKA Research & Development и Mobius Bionics, которые реализовали многосуставное управление и сенсорную интеграцию в алгоритмы управления.
Пожалуй, именно этот этап можно считать той самой чертой, за которой протез окончательно перестал быть механическим инструментом. Теперь он становится частью кибернетической системы организма.
2022−2024 годы: нейромышечные интерфейсы
Отдельного внимания заслуживает развитие нейромышечных интерфейсов для протезов нижних конечностей. Так, в Массачусетском технологическом институте предложили концепцию AMI для восстановления способности мышц к сокращению.
В чем ее уникальность? В отличие от TMR-подходов, связанных с перенаправлением нервов, AMI ориентирована прежде всего на восстановление естественной биомеханической связи между мышцами. Это позволяет использовать естественные мышечные сигналы для управления протезом, снижает когнитивную нагрузку на пользователя и делает движение более интуитивным и физиологичным.
2024−2026 годы: «очувствление» протеза
2026: ближе к естественности
В наши дни нейропротезирование продолжает интенсивное развитие. Сегодня перед инженерами стоят новые, на первый взгляд, почти невыполнимые задачи — воспроизвести естественные тактильные ощущения в протезе без визуального контроля. Что это значит? Речь идет о формировании сигналов, максимально приближенных к естественности ощущений.
Конечно, эта задача требует не только точной стимуляции, но и правильного временного кодирования сигналов. Работы в этом направлении ведутся в ведущих научных центрах мира, включая Чикагский университет и Caltech. Их поддерживают индустриальные разработчики, такие как Neuralink, чьи технологии потенциально могут быть адаптированы для подобных задач.
В России над вопросом активно работает компания «Моторика» в коллаборации с Дальневосточным федеральным университетом (ДВФУ). Их концепция — имплантация электродов в нижние и верхние конечности пациентов как каналов передачи микроимпульсов от предметов, с которыми контактирует протез.
Вообще говоря, регистрация тактильных сигналов и реконструкция сенсорного образа объекта — задача, требующая пересмотра технологии и перехода от классических датчиков — резистивных, индуктивных, емкостных — к биомиметическим, то есть имитирующим работу сенсорных рецепторов человека.
Такие датчики, как и классические, закрепляются на кончиках пальцев протеза. С помощью них собирается информация о поверхности, к которой протез прикасается.
Подобная разработка ведется в НИИ молекулярной электроники, где я и мои коллеги трудимся над реализацией биомиметического модуля пальца протеза с алгоритмом декодирования полученного сигнала и обратным алгоритмом кодирования интерпретированных сенсорных данных в сигнал стимуляции.
Ключевая сложность здесь заключается не в проектировании датчика, а как раз в корректном кодировании — формировании и передаче правильного сигнала на нервные окончания. Но это подразумевает тонкую настройку под ощущения каждого пользователя в отдельности, что уже задача будущего.
Что дальше? Три ключевых вектора протезирования
1. Протез становится частью тела
По анатомическим соображениям наиболее естественным и комфортным способом фиксации протеза на теле является остеоинтеграция протеза — его прямое соединение с костной тканью. Это позволяет обойтись без культеприемной гильзы.
Метод нельзя назвать новым, и он подходит не всем. С инженерной точки зрения, одной из ключевых проблем остается надежность соединения «имплантат-кость»: даже при оптимальном подборе конструкции и материалов возникает вопрос долговечности такой системы в условиях постоянных механических нагрузок.
В перспективе эти ограничения могут быть частично преодолены за счет развития регенеративной медицины и биоинженерии — в частности, технологий восстановления и наращивания костной ткани, стимулирования регенерации мягких тканей.
2. Протез чувствует
Дальнейшее развитие протезных технологий связано с созданием полноценных нейроинтерфейсов с замкнутым контуром — устройств, в которых управление и сенсорная обратная связь объединяются в единую систему. Такая инженерия позволяет протезу не только выполнять движение, но и формировать сенсорное представление об объекте.
Для этого инженерам предстоит разработать имплантируемые электроды нового поколения — миниатюрные, гибкие и биосовместимые, способные обеспечивать стабильный контакт с нервной тканью в течение длительного времени.
Вторая важная цель — создание надежных алгоритмов кодирования сенсорной информации.
3. Протез предугадывает сигналы
Для формирования реалистичных ощущений необходимо не просто передать импульс от протеза на нерв, а максимально естественно воспроизвести его временную и амплитудную структуру. Но в настоящее время в управлении протезом есть проблема временной задержки между регистрацией сигнала с мышцы или нервного окончания и переводом этого сигнала в движение или жест.
Несмотря на всевозможные варианты минимизации временной задержки, она остается нерешенной проблемой как со стороны математического аппарата, то есть методов обработки данных, так и «железа» — скорости этой обработки.
Фундаментальный вызов разработчикам заключается в том, что реакция нервной системы на стимуляцию у каждого человека индивидуальна. Это означает, что передача сенсорной информации и корректировка алгоритмов должна стать персонализированной.
Предположу, что развитие технологий очувствления протезов в ближайшие годы будет определяться не механическими решениями, а именно этим — прогрессом в области нейроинтерфейсов и алгоритмов обработки сигналов, обеспечивающих согласованную работу устройства и нервной системы.
В обозримом будущем человек с протезом сможет не только освоить сложные движения — например, игру на фортепиано или гитаре, — но и воспринимать предметы почти так же естественно, как живой конечностью.
