Sempre a ciência! Pesquisadores suíços apresentaram a próxima geração de neurochips, processadores minúsculos que podem ler sinais cerebrais para diagnosticar e controlar doenças neurológicas.

De tamanho mínimo, o sistema da nova geração de chips neurais está em testes para detecção de crises de epilepsia, tremores e até mesmo travamento da marcha de Parkinson.

Os novos chips foram batizados de NeuralTree e trazem inúmeros benefícios para o controle e combate a doenças neurológicas. Eles têm a capacidade muito ágil em ler ondas cerebrais e extrair padrões de sinais elétricos associados a distúrbios neurológicos.

NeuralTree

A próxima geração de neurochips consegue classificar esses sinais extraídos, indicando possíveis crises epilépticas iminentes ou tremor parkinsoniano. Caso algum sinal dessas doenças seja detectado, um neuroestimulador, que é embutido no chip, envia pulsões elétricas para bloquear os sinais prejudiciais.

A professora Mahsa Shoaran, da Escola Politécnica Federal de Lausanne, afirma que o NeuralTree consegue ser mais eficiente que a geração antiga de chips neurais.

“O NeuralTree tira proveito da precisão de uma rede neural e da eficiência de um algoritmo de árvore de decisão implementado em hardware”, afirmou.

A nova geração de chips conta com mais possibilidades de detecção, tendo 256 canais e um processador de aprendizado de máquina. O NeuralTree pode extrair e classificar diversos biomarcadores de pacientes reais e modelos animais de doenças in vivo, tudo isso com um alto grau de precisão na previsão desses possíveis sintomas.

Novos sintomas

Entre os diversos benefícios da nova geração de chips neurais, está a possibilidade de detectar uma maior gama de sintomas do que os dispositivos mais antigos.

O NeutralTree tem um algoritmo de aprendizado de máquinas treinado com dados de pacientes que sofrem de epilepsia, doença de Parkinson e outras deficiências motoras.

“É a primeira vez que conseguimos integrar uma interface neural tão complexa, mas eficiente em termos de energia, para tarefas de classificação binária, como detecção de convulsões ou tremores, bem como tarefas multiclasse, como classificação de movimentos dos dedos para aplicações neuroprotética”, explicou a professora Mahsa.

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Próximos passos

Agora, a equipe da professora está trabalhando na atualização no software do chip, a fim de acompanhar a evolução dos sinais neurais dados pelos pacientes.

“Os sinais neurais mudam e, com o tempo, o desempenho de uma interface neural diminuirá. Estamos sempre tentando tornar os algoritmos mais precisos e confiáveis, e uma maneira de fazer isso seria habilitar atualizações no chip”, disse a pesquisadora.

O NeuralTree tem aprendizado de máquina para identificar diversos sinais de doenças neurológicas, além de possuir mais de 256 canais.

Com informações de Diário da Saúde.