Un model de talpă digitală permite oamenilor de ştiinţă să reproducă, la un nivel de detaliu fără precedent, semnalele cu ajutorul cărora sistemul nervos poate comanda mersul uman şi menţinerea echilibrului.
O talpă de picior digitală, care le permite oamenilor de ştiinţă să vadă semnalele neurologice implicate în controlul mersului şi menţinerii echilibrului, a fost dezvoltată de cercetătorii de la universitatea din Sheffield.
Modelul oferă o simulare digitală a semnalelor care circulă continuu prin corp de la picior la creier, şi ar putea fi folosit pentru a proiecta neuroproteze mai sofisticate - membre artificiale care pot oferi creierului feedback despre lumea din jur, sub formă de semnale electrice.
Numit FootSim, modelul digital le permite oamenilor de ştiinţă să cartografieze modul în care sistemul nervos uman răspunde continuu la contactul cu talpile picioarelor şi la modificările punctelor de presiune într-un mod de detaliu fără precedent.
Modelul digital de talpă a fost dezvoltat de dr. Rodrigo Kazu Siqueira, un specialist în neuroştiinţe computaţionale la Sheffield, şi Natalija Katic, student-doctorand la ETH Zurich şi la universitatea din Belgrad.
„Pentru a putea merge şi a ne menţine echilibrul, oamenii se bazează pe feedback continuu de la tălpile picioarelor. Aceste informaţii sunt trimise sub formă de semnale electrice care călătoresc prin căile neurologice de la picioare la creier”, explică dr. Siqueira.
Potrivit savantului, până acum, oamenilor de ştiinţă le-a fost incredibil de dificil să studieze aceste semnale, făcând dificilă repararea lor atunci când acestea sunt perturbate sau replicarea lor, de exemplu în utilizarea membrelor bionice.
„Modelul pe care l-am dezvoltat aici, la Sheffield, ne permite acum să reproducem, în detalii fără precedent, semnalele cu ajutorul cărora sistemul nervos poate comanda mersul şi menţinerea echilibrului".
Aplicaţia deschide o întragă lume de posibilităţi, în special pentru viitorul asistenţei medicale, şi ar putea fi folosită pentru a ajuta la proiectarea unor tehnologii de asistenţă noi, mai sofisticate, care sunt mai stabile, mai receptive şi mai fiabile, potrivit autorilor.
Cercetătorii au programat modelul în Institutul Insigneo din Sheffield pentru Medicină in silico - primul institut de cercetare din Europa dedicat utilizării noilor tehnologii digitale pentru a transforma viitorul asistenţei medicale.
Cercetarea a fost realizată în colaborare cu oameni de ştiinţă canadieni de la universităţile Guelph şi Calgary, şi cu un grup de la ETH Zürich, care are o istorie de cercetare de succes şi de impact în protetică.
Modelul FootSim este descris într-un articol publicat în jurnalul iScience.
(foto: FootSim. Credit: Natalija Katic - University of Belgrade)
În timp ce merg şi îşi menţin echilibrul, oamenii se bazează pe feedback-ul ţesutului cutanat de pe talpa piciorului. Înregistrările electrofiziologice dezvăluie cum are loc acest feedback tactil reprezentat în populaţiile neuronale aferente, dar obţinerea lor este dificilă şi limitată la condiţii staţionare. Cercetătorii au dezvoltat acum FootSim, un model realist al replicării activării mecanoreceptorilor de la nivelul membrelor inferioare. Modelul simulează răspunsuri neuronale la stimuli mecanici arbitrari din combinaţia populaţiei tuturor celor patru tipuri de mecanoreceptori care inervează talpa piciorului. FootSim ţine cont de mecanica specifică a ţesutului cutanat a tălpii piciorului, şi modelele parametrilor interni sunt integrate folosind un set de date umane înregistrate cu ajutorul tehnicii de microneurografiei - o tehnică de înregistrare şi măsurare directă a activităţii neuronale a fibrelor nervoase. FootSim poate fi exploatat pentru perspective neuroştiinţifice, pentru a înţelege activarea generală aferentă în condiţii dinamice şi pentru a depăşi limitarea disponibilităţilor tehnicilor curente de înregistrare. În plus, neuroinginerii pot folosi modelul ca un instrument robust in silico pentru aplicaţii neuroprotetice şi pentru proiectarea unor modele de stimulare biomimetică pornind de la răspunsurile neuronale aferente.
