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

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).

« 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 ! »

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. »

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.

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.

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).

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.

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. 

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.