Đọc Sóng Não Để Đi Lại: Công Nghệ EEG Hứa Hẹn Bước Tiến Mới Cho Bệnh Nhân Bị Liệt

Các nhà khoa học tại Ý và Thụy Sĩ đang nghiên cứu việc sử dụng công nghệ điện não đồ (EEG) không xâm lấn để giúp những người bị chấn thương tủy sống có thể cử động trở lại. Tổn thương tủy sống thường ngăn chặn tín hiệu từ não đến các chi, ngay cả khi não và các dây thần kinh ở chi vẫn khỏe mạnh. Nghiên cứu này tìm cách bỏ qua phần tủy sống bị tổn thương.

Phương pháp này sử dụng một chiếc mũ EEG để ghi lại các tín hiệu điện não khi bệnh nhân cố gắng cử động. Những tín hiệu này sau đó được giải mã và có thể được gửi đến một thiết bị kích thích tủy sống, kích hoạt các dây thần kinh cần thiết. Cách tiếp cận này là một giải pháp thay thế an toàn hơn so với việc cấy ghép điện cực trực tiếp vào não, vốn tiềm ẩn nguy cơ nhiễm trùng và đòi hỏi phẫu thuật phức tạp. Tuy nhiên, EEG gặp khó khăn trong việc phát hiện tín hiệu điều khiển chân, vì chúng xuất phát từ sâu bên trong não. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu. Hệ thống hiện tại có thể phân biệt giữa lúc bệnh nhân cố gắng cử động và lúc đứng yên, nhưng chưa thể nhận dạng các loại cử động cụ thể. Các nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của thuật toán.

Nghiên cứu này đánh dấu một sự thay đổi quan trọng trong chiến lược điều trị chấn thương tủy sống: thay vì tập trung vào việc sửa chữa tủy sống cực kỳ phức tạp, các nhà khoa học đang tìm cách 'đi đường vòng' hiệu quả. Điểm cốt lõi ở đây là việc chuyển từ các phương pháp cấy ghép não xâm lấn, rủi ro cao sang một giải pháp không xâm lấn như EEG. Cấy ghép não, dù cho thấy kết quả hứa hẹn, vẫn là một rào cản lớn về chi phí, an toàn và khả năng tiếp cận đối với đại đa số bệnh nhân. Công nghệ EEG, dưới dạng một chiếc mũ có thể đội, mở ra tiềm năng về một phương pháp điều trị an toàn và dễ phổ biến hơn.

Tuy nhiên, sự đánh đổi là rõ ràng: an toàn hơn đi kèm với độ chính xác thấp hơn. Thách thức lớn nhất, như bài báo đã nêu, là khả năng đọc các tín hiệu sâu trong não liên quan đến cử động chân. Đây là giới hạn vật lý của công nghệ EEG hiện tại. Do đó, bước đột phá thực sự không chỉ nằm ở phần cứng mà còn ở phần mềm. Việc áp dụng học máy (machine learning) để giải mã các tín hiệu não yếu và nhiễu là chìa khóa. Nếu thuật toán có thể được tinh chỉnh để phân biệt chính xác ý định đi, đứng, hay bước lên, công nghệ này sẽ có giá trị thực tiễn to lớn. Dù còn ở giai đoạn đầu, hướng đi này có thể giúp 'đại chúng hóa' các giao diện não-máy tính, biến chúng từ một công nghệ thử nghiệm chỉ dành cho số ít thành một công cụ phục hồi chức năng phổ biến trong tương lai.