PORTĀLS ĀRSTIEM UN FARMACEITIEM
Šī vietne ir paredzēta veselības aprūpes speciālistiem

Neironāli vadāmas protēzes un neironālais kods

I. Birznieks
Neironāli vadāmas protēzes  un neironālais kods
Šis raksts ir tapis kā pārdomas par dažiem fundamentālās neirozinātnes sasniegumiem un to, cik tālu vai tuvu šo atklājumu sniegtās iespējas ir reālajai dzīvei. Galvenā tēma būs informācijas kodēšana, pārraide un analīzes mehānismi nervu sistēmā cilvēka kustību vadības kontekstā. Neiroinformātisko vadības algoritmu izpratnei ir nozīme gan automātiskās kontroles moduļu izveidē robotrūpniecībā, gan arī tas ir viens no visbūtiskākajiem priekšnosacījumiem, lai izveidotu un pilnveidotu muskuļu funkcionālās elektriskās stimulācijas sistēmas medicīnā, kā arī konstruētu inteliģentas cilvēka ekstremitāšu protēzes.

Ciparu kods ir senāks par cilvēci!

Var šķist pārsteidzoši, ka ciparu kods, kura izmantošanu uzskata par mūsdienu vismodernāko tehnoloģiju attīstības dzinējspēku, ir miljoniem gadu senāks nekā pati cilvēce.

Jau pašos pirmsākumos, līdz ar nervu sistēmas attīstību pirmatnējiem dzīvniekiem, nervu šūnas evolūcijas procesā ieguva spēju realizēt savu informatīvo darbību, izmantojot tieši ciparu kodu. Līdzīgi kā datorā un citās elektroniskās iekārtās informācija ir iekodēta vieniniekos un nullītēs, tā nervu šūnas informāciju pārraida ar stereotipiskas formas īsu elektrisku impulsu palīdzību.

Tāpat kā cilvēki izmanto valodu, lai nodotu informāciju, apspriestos un pamudinātu citus uz kādu darbību, tā neironi izmanto neironālo kodu, lai informāciju pārvadītu, apstrādātu neironu tīklos un, ja nepieciešams, dotu komandu muskuļiem. Atšifrējot šo neironālo kodu, mums ir dota iespēja izzināt, kā darbojas mūsu nervu sistēma. Nezināt neironu lietoto kodu un mēģināt izprast smadzeņu darbību ir tāpat, kā lasīt zinātnisku grāmatu, nepazīstot burtus.

Neironālā koda atklāšana

Viens no pirmajiem zinātniekiem, kuram pagājušā gadsimta divdesmitajos gados dzīvnieku eksperimentos izdevās reģistrēt atsevišķus elektriskos impulsus no vienas vienīgas nervu šūnas, bija lords Edgars Adrians, kurš tiek uzskatīts par neironālā ciparu koda atklājēju (Nobela prēmija 1932.gadā). Viņš ievēroja sakarību, ka impulsācijas frekvence un stimula intensitāte savstarpēji korelē.

Balstoties uz lorda Adriana frekvences kodu, vēlāk tika izstrādātas jaunas teorijas, kuras parāda, kā informācija varētu tikt iekodēta ne vairs tikai vienā neironā, bet veselos neironu kompleksos - neironu populācijās. Šis princips pavēra jaunus apvāršņus neirofizioloģijā un neiroinformātikā. Teorētiķi ar matemātiskām metodēm ieteica daudz un dažādus veidus, kā informācija pēc iespējas efektīgāk varētu tikt iekodēta šādos neironu kompleksos. Tomēr, ņemot vērā smadzeņu neaptverami komplekso darbības mehānismu, tikai dažām teorijām ir izdevies piedzīvot pienācīgu eksperimentālo pārbaudi.

Neironu populācijas kods

Viens no visievērojamākajiem fundamentālajiem pētījumiem šajā sfērā tika veikts astoņdesmitajos gados un pieder grieķu izcelsmes ASV zinātnieka A.P.Georgopoula (Aposotolos P. Georgopoulos) vadītajai grupai. Viņi, strādājot ar mērkaķiem, pētīja kustību garozas neironus, kas modulēja savu aktivitāti atkarībā no rokas kustības virziena, un novēroja, ka katrs neirons bija aktīvs plašā kustību virzienu diapazonā. Katra neirona aktivitāte bija maksimāla kādā vienā tam raksturīgā virzienā un pakāpeniski samazinājās, attālinoties no šī virziena. Tajā pašā laikā tie neuzrādīja pietiekamu izšķirtspēju starp blakusesošiem virzieniem. Bija jāsecina, ka pēc viena neirona aktivitātes vien nevar viennozīmīgi spriest par kustības virzienu.

Lai atrisinātu šo problēmum, Georgopouls izstrādāja konceptuāli vienkāršu matemātisku neironu populācijas aktivitātes modeli. Katram neironam konkrētās kustības laikā tika konstruēts vektors, kura garums bija vienāds ar tā aktivitātes pakāpi, bet virziens sakrita ar tā raksturīgo maksimālās aktivitātes virzienu. Saskaitot visus neironu kopas šūnu individuālos vektorus noteiktā kustības momentā, varēja iegūt vienu summāro populācijas vektoru, kurš ar augstu precizitāti norādīja uz rokas kustības virzienu trīsdimensionālā telpā. Tas bija sensacionāls atklājums, kas, pirmkārt, nepārprotami apstiprināja neironu populācijas koda principu, otrkārt, demonstrēja, ka, analizējot neironu aktivitāti, ir iespējams atšifrēt un iegūt kustību garozas vadības signālu. Turklāt šis vadības signāls atspoguļo nevis vienkāršas muskuļiem adresētās komandas, bet gan kustības vadības plānu - ja mērkaķis vispirms saņēma tikai kustības virziena instrukciju, bet, lai to uzsāktu, bija jāsagaida starta komanda, tad neironu populācijas aktivitātes vektors jau norādīja uz gaidāmās kustības virzienu, neskatoties uz to, ka kustība vēl nemaz netika uzsākta. Citiem vārdiem sakot, analizējot neironu populācijas aktivitātes vektoru, kļuva zināms gatavotās kustības plāns un tā parametri, pirms komandas tika nodotas muskuļiem.

Viens no intriģējošiem izrietošiem jautājumiem bija - vai būtu iespējams šo neironālo informāciju izmantot robotu-manipulatoru, protēžu un citu iekārtu vadīšanai.

Manipulatori, kas pakļaujas domām

Pagāja vairāk nekā desmit gadi, līdz tika radīti pirmie mehāniskie manipulatori, kurus vadīja nomodā esoša dzīvnieka smadzeņu garozas neironi. Viens no pirmajiem dzīvu neironu vadītajiem mehāniskajiem manipulatoriem tika izveidots profesora Migela Nikoleļa (Miguel Nicolelis) vadībā Djūka (Duke) Universitātē ASV. Elektrodi tika iedzīvināti žurkas smadzeņu primārajā kustību garozā un ventro-laterālajā talāmā. Dzīvnieka uzdevums bija pārvietot sviras slēdzi. Slēdža pārvietojums tika elektroniski translēts manipulatora kustībās, kas nogādāja līdz dzīvniekam kāroto atalgojumu. Ar mikroelektrodiem vienlaicīgi reģistrēja neironu aktivitāti, kas tika korelēta ar dzīvnieka veikto kustību. Iegūtās likumsakarības izmantoja, lai izveidotu neironālo kustību vadības modeli. Šī matemātiskā modeļa uzdevums bija transformēt neironu aktivitāti un reālā laikā simulēt novērotās dzīvnieka kustības. Citiem vārdiem sakot, kamēr dzīvnieks veica reālas darbības ar mehānisko slēdzi, tā neironālais signāls tika izmantots, lai simulētu kustību virtuālā telpā.

Simulācijām sasniedzot vēlamo precizitāti, modeļa iekšējie parametri tika uzturēti konstanti un eksperiments pārgāja otrā fāzē. Turpmāk manipulators, kas dzīvniekam piegādāja atalgojumu, tika atvienots no mehāniskā sviras slēdža un tā kontroli pārņēma neironu aktivitātes vadītās simulētās kustības. Sākumā dzīvnieka uzvedībā šķietami nekas nemainījās, jo starp dzīvnieka reālām un simulētām kustībām bija laba atbilstība. Taču pārsteidzošā kārtā ar laiku situācija mainījās. Dzīvnieks veiksmīgi turpināja vadīt manipulatoru un saņemt atalgojumu, taču panāca to ar neironu aktivitāti vien, neveicot reālu mehāniskā sviras slēdža pārvietojumu. Ja sākumā modelis izmantoja neironu aktivitāti, lai paredzētu un simulētu plānotās kustības parametrus, tad vēlāk, uzturot modeļa parametrus konstantus, iespējams, ka lomas mainījās un smadzeņu neironi izmantoja modeļa darbības likumsakarības, lai kontrolētu manipulatoru.

Šie atklājumi bija svarīgi, jo parādīja, ka neironāli vadāmas protēzes ir principā iespējamas un smadzeņu neironu tīklu apmācīšanās spēja, kā arī plastiskums ir savienojams ar mākslīgām sistēmām. Tas bija viens no būtiskiem priekšnosacījumiem, kas deva cerību nākotnē izveidot neironāli vadāmas mehāniskas protēzes.

2000. gadā žurnāls Nature publicēja Juhana Vesberga (Johan Wessberg) ziņojumu par pirmo robota roku, kuru vadīja nomodā esoša mērkaķa smadzeņu šūnas - robota roka reālā laikā izpildīja praktiski identiskas trīsdimensionālas kustības tām, kādas veica mērkaķa paša roka. Tika arī demonstrēts, ka šos vadības signālus reālā laikā var pārraidīt caur internetu. Iedomājieties, ka smadzeņu šūnu vadīta robota roka otrā zemeslodes pusē izpilda identisku kustību tai, kuru paša mērkaķa rokas muskuļi vēl nav paguvuši uzsākt!

Šo neirofizioloģijas sasniegumu publicēšana izraisīja plašu rezonansi. Presē parādījās virsraksti Ja mērkaķi var, kāpēc arī mēs to nevarētu?

No dzīvnieku eksperimentiem līdz pacientam

Lai arī pamatprincips, kā darbināt neironāli vadāmu protēzi, bija zināms, tomēr ir būtiska atšķirība starp funkcionāli spējīgu dzīvnieku un paralizētu cilvēku. Būtiskākais bija jautājums, vai paralizēta cilvēka kustību garoza ir spējīga saglabāt funkcionāli organizētu neironu aktivitāti, ja tā ir zaudējusi efektoro saikni ar muskuļiem, kā arī vairs nesaņem no tiem sensoros signālus?

Šis jautājums tika noskaidrots ar fun­kcionālās magnētiskās rezonanses ­skeneri. 2001.gadā Šajs Šoans (Shy Shohan) no Jutas universitātes (University of Utah) žurnāla Nature oktobra numurā nāca klajā ar tik ļoti gaidītajiem pozitīvajiem rezultātiem. Pētījums deva cerības, ka tetraplēģijas pacientiem kustību garoza ir funkcionāla un kustību iedomāšanās laikā uzrāda somatotopiski organizētu aktivitāti. Tātad galvenie priekšnosacījumi paralizēta cilvēka neironāli vadāmu protēžu izveidošanai bija izpildīti, lai gan atbildes uz vairākiem atlikušiem jautājumiem varētu tikt gūtas tikai tiešā veidā, implementējot cilvēkam domātās sistēmas.

Laikā, kad gatavoju šo rakstu un biju nodomājis iztirzāt šādu klīnisko eksperimentu ētiskos, zinātniskos un praktiskos aspektus, kā arī mēģināt prognozēt, pēc cik ilga laika tas notiks, žurnāls Nature (2006.gada jūlijs) publicēja sensacionālu rakstu, kas ziņo par pirmo pacientu ar implantētu mikroelektrodu matrici kustību garozā (1.attēls). Pacients ir jaunietis 25 gadu vecumā ar naža pārgrieztām muguras smadzenēm ceturtā kakla skriemeļa līmenī, kā rezultātā iestājusies tetraplēģija un pilnībā pārtraukta aferentā un eferentā saikne ar zemākiem segmentiem. Mikroelektrodi tika implantēti 2004.gada jūnijā, trīs gadus pēc traumas.

Mikroelektrodu matrices implantācija kustību garozā [3] Mikroelektrodu matrices implantācija kustību garozā [3]
1. attēls
Mikroelektrodu matrices implantācija kustību garozā [3]

Atšķirībā no dzīvnieku ­eksperimentiem, paralizētam pacientam nav iespējas būvēt neironu aktivitātes transformācijas modeli, to sasaistot ar novērotām kustībām. Šī problēma tika risināta, demonstrējot pacientam kursora kustību uz datora ekrāna un lūdzot iedomāties, ka viņš veic šo kustību. Analizējot korelāciju starp neironu aktivitāti un novēroto/iedomāto kustību, tika iegūti lineāro filtru sākumparametri, kas bija pamatā transformācijas modeļa izveidei. Nākamajā etapā vienlaicīgi ar izsekojamo kursoru uz ekrāna tika demonstrēts otrs kursors, kuru vadīja pacienta neironu signāli. Šajā etapā matemātiskā modeļa parametru precizēšana turpinājās, bet tajā pašā laikā arī kustību garozai tika dota iespēja apmācīties un piemēroties veicamajam uzdevumam (2.attēls). Visa šī procedūra tika paveikta minūšu laikā!

Vienkāršota neironāli vadāmas protēzes uzbūves shēma [4] Vienkāršota neironāli vadāmas protēzes uzbūves shēma [4]
2. attēls
Vienkāršota neironāli vadāmas protēzes uzbūves shēma [4]

Ko ar šo neironāli vadāmo sistēmu darīt tālāk, - tas jau ir izdomas jautājums. Sasaistot vadības signālus ar attiecīgām kontroles ierīcēm, pacients varēja vadīt televizora kontroli, lietot datoru, spēlēt videospēles. Viņš pat spēja iemācīties kontrolēt atvērt un aizvērt satvērienu robota rokai, paņemt objektu un to pārvietot no vienas vietas uz citu. Pacients iemācījās šīs darbības pēc pāris mēģinājumiem un spēja tās veikt brīvi un nepiespiesti pat sarunas laikā, kas liecina, ka kontroles mehānismi ir tuvu dabiskiem un neprasa pārmērīgu koncentrēšanos un mentālu piepūli.

Var teikt, ka šis un citi eksperimenti ir nepārprotami pierādījuši, ka, atšifrējot neironu ciparu kodu, ir iespējams izveidot manipulatortipa protēzes, kuras varētu kontrolēt nervu impulsi no atsevišķām smadzeņu šūnām. Pārfrazējot var teikt, ka mums ir tehnoloģijas, lai protēzes pakļautos cilvēka domām un gribai.

Taču vienlaikus ir skaidrs, ka tas ir tikai pats sākums, kas demonstrē principa iespējamību.

Atgriezeniskās saites problēma

Somatosensorās informācijas nogādāšana no paralizētām ekstremitātēm līdz galvas smadzeņu kustību centriem, kas iesaistīti neiroprotēzes vadībā, ir viena no aktuālākajām mūsdienu problēmām. Vadošie zinātnieki ir vienisprātis, ka, lai panāktu aug­stāku funkcionalitāti, ir nepieciešams atrast paņēmienu, kā līdz smadzenēm nogādāt sensoros signālus. Tikai tad, kad šis mērķis tiks sasniegts, varēs izveidot neironāli vadāmas funkcionālās elektriskās stimulācijas sistēmas, kas varētu atjaunot paralizēta pacienta kustības, stimulējot viņa paša muskuļus. Šāds risinājums būtu daudz pārāks par mehāniskas protēzes vadīšanu. Ja padomā, tad precedenti jau ir - kā vienu no veiksmīgākajiem piemēriem var minēt koh­leāros implantus, kas spēj atjaunot dzirdi, elektriski stimulējot dzirdes nervu. Pagaidām daudz tālāk no mērķa ir mēģinājumi atjaunot redzes funkciju, stimulējot redzes neironus.

Somatosensorā sistēma ir viena no sarežģītākajām un vismazāk izprastajām sensorajām sistēmām. Tomēr arī šajā jomā ir izcili piemēri, kā zinātniskie atklājumi darbojas paralizētu pacientu labā. Ar mikroneirogrāfijas palīdzību ir noskaidrots, ka pacientiem zem muguras smadzeņu bojājuma līmeņa ādas mehanoreceptori saglabā savas normālās funkcionālās īpašības. Tāpat profesora Rolanda Juhansona (Roland S. Johanson) vadītie pētījumi Umea universitātē sniedza mums zināšanas, kā signāli no pirkstu taktilajiem receptoriem kontrolē cilvēka spējas prasmīgi darboties ar dažādiem rokā satvertiem priekšmetiem.

Izmantojot zināšanas par sensoriem signāliem objektu manipulācijas laikā, dāņu zinātnieki Ālborgas Universitātē izveidoja muskuļu funkcionālās elektriskās stimulācijas sistēmu, kas pacientam atjaunoja rokas satvēriena funkciju. Nervu, kas vada signālus no rokas pirkstu taustes receptoriem, apņēma implantēts elektrods, kas reģistrēja nerva summāro elektrisko aktivitāti. Šos signālus apstrādāja mikroprocesors un, stimulējot paralizētos rokas muskuļus, radīja pacientam iespēju noturēt rokā un darboties ar tādiem priekšmetiem kā, piemēram, pildspalva un dakšiņa. Svarīgākais šīs sistēmas jauninājums bija tas, ka procesors veica satvēriena stabilitāti raksturojošo sensoro signālu elektronisku analīzi, pēc kuras satvēriena spēka lielums tika dinamiski uzturēts tieši tik liels, cik nepieciešams katrā konkrētā manipulācijas brīdī.

Pētījumus šajā sarežģītajā sfērā virza nepieciešamība paplašināt neironāli vadāmo protēžu iespējas ar jaunām funkcijām, kuru veikšana principā nav iespējama bez atgriezeniskās sensorās saites. Pagaidām risinājuma koncepcija ir tikai atsevišķu zinātnisko laboratoriju kompetencē, bet par rezultātiem runāt ir pāragri un neviens no šiem pētījumiem vēl nav publicēts.

Viens ir skaidrs - simtprocentīgi atjaunot sensorās informācijas pārvadi, apejot bojātos nervu sistēmas vadītājceļus, ir praktiski neiespējami. Visticamāk risinājumu var panākt, veicot signālu pirmanalīzi un nogādājot būtiskāko informāciju tieši uz atbilstošajiem vadības centriem nervu sistēmā. Informācija var nebūt visaptveroša, bet tai jābūt pietiekamai funkcijas atjaunošanai - līdzīgi, kā tas ir jau pieminēto kohleāro implantu gadījumā.

Fundamentāls atklājums ar praktisku un klīnisku nozīmi

Ultra-ātrs neironālās informācijas kods

Cilvēka roka un tās vadības aparāta unikālais programmnodrošinājums ir viena no evolūcijas sasniegumu virsotnēm. Viena no pārsteidzošākajām šīs vadības sistēmas īpašībām ir neironālās informācijas apstrādes ātrums.

Strādājot profesora Rolanda Juhansona grupā Umea universitātē, esmu pētījis vadības mehānismus, kas ir pamatā cilvēka unikālām spējām darboties ar objektiem, - tai skaitā somatosensorās transformācijas likumsakarības, kustību programmas un to sensomotorās kontroles algoritmus, kā arī neironālo kodu, kas ir informatīvais nesējs un pamats šiem procesiem.

Mūsu veiktā cilvēka kustību un neironālo procesu laika parametru detalizēta analīze mūs sākotnēji mulsināja un lika šaubīties, vai vispārpieņemtais frekvences kods var nodrošināt sensorās informācijas apstrādes un pārvades ātrumu, kāds nepieciešams, lai nodrošinātu roku pirkstu apbrīnojami ātrās un precīzās spējas darboties ar dažādiem priekšmetiem. Pēc mūsu aprēķiniem, pat vienkāršas kustības veikšanai nepieciešams apstrādāt un integrēt milzīgu informācijas daudzumu, kas bez ievērojamiem skaitļošanas resursiem prasa augstu sensorās informācijas precizitāti un līdz ar to - ievērojamu laiku. Kā gan nervu sistēma ir spējīga veikt sesnorās informācijas analīzi, ja automātiskās satvēriena parametrus kontrolējošās atbildes reakcijas novēro jau pēc sešām sekundes simtdaļām?

Cenšoties rast risinājumu šai fundamentālajai problēmai, tālākie pētījumi mūs noveda pie principiāli jauna informācijas kodēšanas mehānisma atklāšanas nervu sistēmā. Šis jaunatklātais kods var nodrošināt agrāk neredzētu neironālās informācijas pārraides un analīzes ātrumu. Šis atklājums tika publicēts jau vairākas reizes pieminētājā žurnālā Nature Neuroscience. Mūsu veiksmes atslēga, spējot demonstrēt jauna ultra-ātra kodēšanas mehānisma pastāvēšanu nervu sistēmā, slēpās apstāklī, ka tā vietā, lai sāktu ar teorētiskiem pieņēmumiem vai tieši pretēji - ar tīri praktiskiem uzdevumiem, mēs primāri pētījām cilvēka smadzeņu funkcijas.

Reģistrēt nerva impulsus no vienas vienīgas nerva šķiedras nomodā esošam cilvēkam ir iespējams, pateicoties īpašai Zviedrijā attīstītai tehnikai - mikroneirogrāfijai, kas ir pieejama vien atsevišķās elitārās laboratorijās pasaulē.

Vispirms pierakstījām nervu impulsus, ar kuru palīdzību receptori pirkstgalos smadzenēm ziņo par satvērienā esošā objekta īpašībām, kā arī mehāniskiem notikumiem manipulāciju laikā. Analizējot nervu impulsus neironālajā sakaru kanālā, mēs ievērojām, ka secība, kādā atsevišķi neironi ģenerē pirmo nervu impulsu, varētu pretendēt uz šī meklētā populācijas koda statusu. Tik tiešām - eksperimentālo datu analīze un datorsimulācijas nepārprotami pierādīja šī informācijas kodēšanas mehānisma precizitāti, efektivitāti un, galvenais, nepārspējamo ātrumu. Šis ir ātrākais zināmais un varbūt arī ātrākais iespējamais neironālās informācijas pārraides un analīzes mehānisms.

Ievērības vērts bija secinājums, ka mū­su novērotais ultra-ātrais kodēšanas mehānisms ir pat precīzāks un, rēķinot uz vienu neironu, satur vairāk informācijas nekā daudz lēnākais frekvences kods.

Mūsu atklājumam noteikti būs arī rezonanse praktiskajā medicīnā un rehabilitācijā. Piemēram, ir daudz pacientu, kuriem traumu vai citu iemeslu dēļ ir būtiski samazinājusies jutība pirkstgalos, kas būtiski ierobežo pacienta spēju lietot rokas un pirkstus ikdienas darbu veikšanai. Saprotot, kā informācija, ko sniedz taustes receptori, tiek kodēta, analizēta un izmantota kustību vadībai un kontrolei, var izstrādāt jaunas daudz efektīgākas rehabilitācijas metodes un programmas. Tāpat tas liks pārskatīt metodes, ar kādām tiek novērtēta minēto pacientu jutības pavājināšanās pakāpe un kādi ir ar to saistītie rokas kustību funkcionālie traucējumi. Turklāt neironāli vadāmo protēžu kontekstā zināšanas par informācijas kodēšanas principiem ir absolūti neaizstājamas un bez tām atjaunot sensoro vai kustību funkciju, mijiedarbojoties ar dzīvām smadzenēm, nav iespējams.

Cik tālu ir no zinātnes līdz pacientam?

Vienīgais, kas patiesi sāpina, runājot par perspektīvām klīnikā, ir fakts, ka, lai gan tehnoloģijas principā ir jau pieejamas, ceļš no zinātniskiem modeļiem un klīniskajiem prototipiem līdz ierindas pacientiem vēl ir nesasniedzami tāls.

Kad runa ir par pacientu, šī raksta pacilāto, aizrautīgo toni un entuziasmu vēlos nomainīt pret līdzjūtību un bezspēcības sajūtu pacientu priekšā.

Lai arī esmu zinātnieks un veicu fundamentālus pētījumus, tomēr saskare ar pacientu un viņa ciešanām ir neizbēgama. Reiz sarakstījos ar gados jaunu vīrieti, kurš bija cietis ceļu satiksmes negadījumā un muguras smadzeņu daļēja šķērsbojājuma rezultātā 4.-6. kakla skriemeļu līmenī zaudējis rokas satvēriena funkciju. Viņš interesējās par jebkāda tipa kaut vai tīri mehāniskām palīgierīcēm, kas viņam palīdzētu mazināt atkarību no kopēja. Vispirms mani pārsteidza, ka vienīgais viņam zināmais pieejamais informācijas avots ir ģimenes ārsts. Palīdzēju šim cilvēkam sazināties ar vairākiem zinātniskiem institūtiem, kas ir izstrādājuši funkcionālās elektriskās muskuļu stimulācijas iekārtas, kuras spēj zināmā mērā atjaunot to funkcijas. Taču, saņemot atbildes, pesimisms tikai pieauga - visur tika saņemti atteikumi ar dažādiem skaidrojumiem: iekārtas ir tikai eksperimentālas; tās varētu būt pieejamas tikai pacientiem attiecīgās valsts medicīnas sistēmā utt. Jautājums par naudu un izmaksām pat netika skarts.

Nedomāju, ka attiecībā uz augsti tehnoloģiskām iekārtām situācija kardināli atšķiras citu valstu pilsoņiem, lai gan vairākas reizes esmu redzējis aicinājumus pacientiem piedalīties eksperimentālo sistēmu testēšanā, ­- viena reāla iespēja, kura Latvijā pagaidām nepastāv.

Kāpēc starp zinātni un klīniku ir tik liela plaisa? Viena grūti pārvarama problēma ir augstas klases speciālistu trūkums. Pat globālā mērogā tas ir faktors, ko nevar vienkārši nopirkt par naudu vai radīt dažu gadu laikā. Jebkurai neironāli vadāmai kustību atjaunošanas sistēmai ir nepieciešami tieši šim mērķim izglītoti mediķi un inženieri. Pagaidām tādus speciālistus pasaulē var no galvas atcerēties pēc vārda un uzvārda. Jācer, ka nākotnē situācija mainīsies, jo ekonomisko interešu virzīta šī zinātnes sfēra vairākās valstīs ir pasludināta par stratēģisko prioritāti.

Satuvināt brīdi no pirmās sajūsmas par zinātnes sasniegumu līdz gandarījumam par iespēju palīdzēt pacientam ir mūsu visu kopīgs mērķis, ko fundamentālā zinātne un klīniskā medicīna nevar sasniegt, darbojoties nošķirti viena no otras.

Literatūra

  1. Georgopoulos A.P., Kettner R.E., Schwartz A.B. Primate motor cortex and free arm movements to visual targets in three-dimensional space. II. Coding of the direction of movement by a neuronal population//Journal of Neuroscience, 1988, 8, 2928-37.
  2. Wessberg J. et al. Real-time prediction of hand trajectory by ensembles of cortical neurons in primates//Nature, 2000, 408, 361-5.
  3. Hochberg L.R. et al. Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia//Nature, 2006, 442, 164-71.
  4. Nicolelis M.A.L. Brain-machine interfaces to restore motor function and probe neural cir­cuits//Nature Reviews Neuroscience, 2003, 4, 417-22.
  5. Johansson R.S. and Birznieks I. First spikes in ensembles of human tactile afferents code complex spatial fingertip events//Nature Neuroscience, 2004, 7, 170-7.