Neurosciences

Interfaces cerveau-ordinateur : une équipe-projet pluridisciplinaire pour aider les patients paralysés

Date:
Mis à jour le 26/01/2024
Mêler science des réseaux, informatique, neurosciences et mathématiques afin de perfectionner les interfaces cerveau-ordinateur au service des patients paralysés, tel est le positionnement de la toute nouvelle équipe-projet commune NERV. Tour d’horizon de ses ambitions pour faire progresser la neuro-ingénierie et rendre les algorithmes plus performants, avec les chercheurs Fabrizio de Vico Fallani et Marie-Constance Corsi.
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Vers des interfaces cerveau-ordinateur plus fiables

Améliorer la performance des interfaces cerveau-machine (ou BCI: brain-computer interface) qui permettent de contrôler par la pensée un ordinateur, une prothèse ou tout autre système automatisé. Voilà la raison d’être de la nouvelle équipe-projet commune à Inria, Sorbonne Université, l'Inserm et au CNRS, située à l'Institut du Cerveau (ICM), née le 1er octobre dernier : NERV.

« Il existe aujourd’hui des algorithmes capables de détecter les signatures corticales qui correspondent à une tâche, comme celle d’imaginer fermer la main, explique Fabrizio de Vico Fallani, responsable de cette nouvelle équipe. Mais ils n'ont un taux de précision que de 70 à 80%. Or s'il s'agit de contrôler par exemple un fauteuil roulant au moment de traverser la rue, l'erreur n'est pas permise. Il faut donc nous rapprocher le plus possible des 100%. » Marie-Constance Corsi, chercheuse au sein de l’équipe, ajoute : « 15 à 30% des utilisateurs ne parviennent pas à contrôler l’outil même après plusieurs entraînements. Cela peut venir de la machine… ou du sujet. Nous voulons donc identifier des marqueurs qui prennent en compte la spécificité de chaque cerveau. »

Un vaste chantier, qui nécessitait bien une équipe à part entière. Sa création a notamment été rendue possible grâce à l’obtention par Fabrizio de Vico Fallani d’une bourse ERC Consolidator, qui lui octroie 2 millions d’euros pour sept ans. NERV a ainsi pris ses quartiers à l’Institut du cerveau (ICM), laboratoire partenaire d’Inria, et s’inscrit pleinement dans l’axe de recherche établi en 2021 entre ces deux instituts pour développer les neurosciences computationnelles, la neuro-ingénierie et la science des données.

Une équipe, mais plus de six disciplines représentées

Et qui dit interface, dit interdisciplinarité : NERV travaille en collaboration avec des informaticiens, des mathématiciens, des physiciens, des ingénieurs, ainsi que des neurologues, des psychologues et des kinésithérapeutes, dans un joyeux mélange de chercheurs, doctorants, postdoctorants et cliniciens, à l'Institut du Cerveau (ICM).

Photo extérieure de l'entrée de l'institut du cerveau.

L’Institut du Cerveau (anciennement Institut du Cerveau et de la moelle épinière – ICM) est un centre de recherche qui réunit en un même lieu malades, médecins et chercheurs, l’objectif est de permettre la mise au point rapide de traitements pour les lésions du système nerveux afin de les appliquer aux patients dans les meilleurs délais.
 

« Le fait d’être hébergé à l’ICM offre un cadre unique qui nous permet d’interagir avec les cliniciens et de recueillir des données sur des personnes saines, mais également sur des patients, puisque l’ICM se situe au sein de l’hôpital de la Pitié-Salpêtrière », souligne Marie-Constance Corsi. Pour mener à bien ses travaux, NERV va en effet mêler analyses de données, modélisations mathématiques et expérimentations. « C’est un cadre un peu atypique pour un chercheur Inria, car nous baignons dans les neurosciences, remarque le responsable de l’équipe. Mais les échanges de points de vue à 360° sont très enrichissants : les mathématiciens deviennent un peu neurologues et vice versa ! »

Le challenge : fournir de meilleures données aux algorithmes

Pour répondre au double enjeu de l’amélioration des BCI côté machine et côté humain, l’équipe va donc travailler d’une part sur les données à intégrer dans l’algorithme, d’autre part sur les mécanismes neuronaux, spécifiques à chaque sujet. « Sur le premier point, les algorithmes actuels ne sont pas assez performants en raison des caractéristiques qu’ils recherchent, avance Fabrizio de Vico Fallani. Au lieu d’observer chaque région cérébrale individuellement, peut-être faut-il par exemple regarder comment elles s’activent de manière collective et donc envisager le cerveau comme un réseau. »

 

Capture d'écran du logiciel interactif Vizaj qui visualise des réseaux spatiaux en 3D.

Capture d'écran de l'interface graphique de Vizaj, un logiciel interactif en ligne gratuit pour la visualisation des réseaux spatiaux en 3D (doi: 10.1371/journal.pone.0282181). L’équipe NERV a développé Vizaj en 2022 pour les réseaux spatiaux dont la visualisation est plus complexe par rapport a des graphes standards (non spatiaux). À terme, Vizaj sera intégré dans Happyfeat comme outil de visualisation interactive à utiliser dans les BCI (Happyfeat, logiciel Python open source, sera disponible courant 2024).

 

Ainsi, l’équipe va étudier en profondeur les interactions cérébrales, notamment grâce à l’électroencéphalographie (EEG), à la magnétoencéphalographie (MEG) et à de nouveaux capteurs sur lesquels Marie-Constance Corsi travaille depuis sa thèse. L’objectif : enrichir les données à disposition des algorithmes et ainsi mieux capter l’intention du sujet.

 

Photo d'une femme assise devant trois écrans d'ordinateurs, vue de dos. Elle porte un casque d’électroencéphalographie

Grâce au casque d’électroencéphalographie (EEG), le signal électrique émis par le cerveau est enregistré, puis traité et interprété par un logiciel sous forme de commandes (interface cerveau-ordinateur / BCI). Le curseur à l’écran peut ainsi être déplacé par la pensée, en imaginant un mouvement. En effet, un mouvement imaginé produit une activité cérébrale similaire à l’activité produite lors d’un mouvement réel. © Inria / Photo C. Morel.
 

Ensuite, les scientifiques de NERV s’attaqueront à la recherche de biomarqueurs de la performance et de l’apprentissage. Leur ambition ? Pouvoir adapter la stratégie et le programme d’entraînement à chacun des patients.

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Nous avons montré dans une étude en 2020 que lorsqu’une personne apprend à utiliser une BCI, son cerveau modifie la façon dont les différentes régions communiquent entre elles lors de cet usage, précise la chercheuse. Donc si nous entraînons l’algorithme sur les caractéristiques de départ, cela ne fonctionnera pas : il faut pouvoir l’orienter vers les données qui suivent l’évolution des performances. 

Auteur

Marie-Constance Corsi

Poste

Chercheuse au sein de l’équipe NERV

Une application directe pour les suites d’un AVC

À terme, l’amélioration des BCI pourrait produire un véritable impact sur la vie des personnes paralysées, et notamment chez les victimes d’accident vasculaire cérébral (AVC).

 

Une personne, avec des électrodes sur la tête, est assise devant une plateforme BCI comprenant un bras motorisé.

NERV coordonne le développement de la plate-forme BCI à l'Institut du Cerveau de Paris. Cette plate-forme permet de concevoir et de tester expérimentalement des prototypes innovants incluant le contrôle multimodal (Tobii Pro Glasses), les effecteurs robotiques (Pollen Robotic 7 dof), et la réalité augmentée (Hololens 2 microsoft).
 
Verbatim

Le cerveau sait faire preuve de plasticité et pendant un an environ après l’AVC, il est possible que les tâches auparavant accomplies par les aires motrices endommagées soient prises en charge par d’autres régions cérébrales. Mais chez la plupart des patients, ce n’est pas suffisant et c’est là que les BCI peuvent intervenir : pour faciliter la rééducation cérébrale. 

Auteur

Fabrizio de Vico Fallani

Poste

Responsable de l’équipe NERV

L’idée des chercheurs est de récupérer les signaux cérébraux émis lorsque le patient imagine accomplir un mouvement donné, puis d’utiliser l’algorithme pour déclencher une prothèse musculaire qui exécutera le mouvement. Ce circuit fermé, combiné à la stimulation magnétique transcrânienne, permettrait alors de rouvrir la "fenêtre de plasticité" et de compléter la rééducation fonctionnelle pour augmenter les chances de récupération. Une expérimentation va débuter en 2024 sur 50 patients.

À l’horizon, de possibles débouchés dans d’autres domaines

NERV s’attache par ailleurs au développement technologique des BCIs. Il a déjà mis au point un logiciel, nommé Happyfeat, qui facilitera le travail du clinicien qui souhaite utiliser une BCI. « Le logiciel permet notamment de visualiser, personnaliser et sauvegarder les paramètres choisis pour assurer ensuite la reproductibilité de l’expérience », annonce Marie-Constance Corsi. Happyfeat sera normalement disponible en open source dès 2024, pour les chercheurs, les médecins et les industriels du monde de la santé. 

 

Infographie représentant les différentes caractéristiques du logiciel HappyFeat : les extractions de données, la visualisation, le tri ou encore la configuration du BCI.

HappyFeat est un logiciel Python open source visant à simplifier l'utilisation des pipelines BCI dans les environnements cliniques, et à aider les chercheurs à introduire des approches basées sur les réseaux et les graphes dans le BCI, en utilisant des caractéristiques basées sur la connectivité fonctionnelle. Happyfeat sera normalement disponible en open source dès 2024, pour les chercheurs, les médecins et les industriels du monde de la santé.

 

Mais les débouchés potentiels des recherches de NERV ne se cantonnent pas qu’aux neurosciences : les algorithmes développés pourraient être utilisés dans d’autres disciplines impliquant la modélisation de réseaux et de systèmes complexes, comme l’énergie, les télécommunications, l’environnement, la santé publique, la génétique, etc. « Nous avons des collaborations dans certains de ces domaines, mais nous ne perdons pas de vue notre objectif principal : l’amélioration des BCI », conclut Fabrizio de Vico Fallani. 

Titre

« Grâce à cette collaboration, les avancées de la recherche profitent rapidement aux patients. »

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Travailler avec l’équipe NERV ouvre la voie à la formulation de questions de recherche fondamentale, découlant directement des enjeux de la clinique. Mais cela facilite aussi l'adaptation des solutions techniques aux besoins des patients. Notre objectif est finalement de fournir des stratégies de réadaptation plus efficaces et personnalisées aux patients en phase de récupération après un AVC chronique et d’améliorer ainsi leur qualité de vie et leur indépendance fonctionnelle. 

Auteur

Camile Bousfiha

Poste

Neurologue au sein de l'équipe NERV

Biographie express de Fabrizio de Vico Fallani

Portrait de Fabrizio de Vico Fallani
« Grace à Mario Chavez, chercheur CNRS au sein de l’équipe Nerv, je suis arrivé en 2013 en tant que postdoc à l’ICM, et en 2014, j’ai décroché une Starting research position au sein de l’équipe-projet commune Aramis du centre Inria de Paris. Tout en gardant un pied à l’ICM, je suis devenu chercheur contractuel chez Inria en 2017 et j’ai concentré mes recherches d’une part sur un volet théorique avec la modélisation du cerveau en tant que réseau, d’autre part sur un volet plus expérimental visant à améliorer les BCI… Créer l'équipe NERV est la suite logique de ces 10 dernières années ! »

 

Biographie express de Marie-Constance Corsi

Portrait de Marie-Constance Corsi
« Après des études d’ingénierie en télécommunications, j’ai souhaité appliquer mes connaissances à des questions de santé. J’ai mené une thèse en instrumentation biomédicale sur une nouvelle génération de capteurs MEG, tout en suivant un master en neurosciences cliniques. En 2016, j’ai débuté comme postdoctorante chez Inria dans l’équipe ARAMIS pour proposer de nouvelles méthodes computationnelles visant à améliorer les BCI et c’est ainsi qu’est née la collaboration avec Fabrizio. »

 

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