Mesure non-invasive du code nerveux du mouvement : vers une nouvelle génération d’interfaces neuronales Homme-machine – NeuroCom

Les interfaces cerveau-machine relient le cerveau à un système automatisé, sans nécessiter le moindre mouvement de la part de l'utilisateur. Nos mouvements étant au centre de nos interactions avec les machines (e.g., taper sur un clavier, saisir et manipuler les commandes d’un avion), les applications potentielles des interfaces cerveau-machine dans le domaine civil et de la défense sont nombreuses. On peut imaginer des interfaces de contrôle intuitives et performantes qui permettraient, par exemple, de contrôler des prothèses/exosquelettes ou de communiquer avec des outils/engins dans un contexte où les mains ne peuvent pas être utilisées (e.g. port de gants, utilisation d’autres outils, etc.). De plus, ces interfaces ouvrent des possibilités uniques d’augmentation humaine via l’augmentation du mouvement. Cependant, la nécessité d’une intervention chirurgicale pour placer des électrodes à proximité des aires motrices du cerveau représente un frein majeur au développement de ces interfaces au-delà d’applications médicales spécifiques. Le développement des interfaces cerveau-machine doit donc reposer sur l’identification non-invasive des intentions de mouvement, un défi souligné par le lancement d’un programme de recherche spécifique par la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency).

Il existe plusieurs approches non-invasives reposant, par exemple, sur l'électroencéphalographie, la magnétoencéphalographie ou l’électromyographie se surface interférentielle. Seulement, ces techniques présentent plusieurs limites majeures qui expliquent sans doute les performances limitées des interfaces s’appuyant sur leur utilisation. Par exemple, l’électromyographie de surface ne fournit qu’une information très indirecte (et bruitée) sur la commande nerveuse reçue par les muscles.

La rupture et l’originalité de notre projet repose sur la détection de la commande nerveuse du mouvement au niveau périphérique plutôt qu’au niveau du cerveau. Plus précisément, nous proposons de mesurer le code nerveux du mouvement au niveau des motoneurones (alpha) spinaux, qui constituent la voie finale de la motricité. Notre équipe est pionnière dans le développement d’approches permettant d’identifier l’activité de motoneurones spinaux en décomposant des signaux électromyographiques, faisant de ces motoneurones les seuls neurones du corps humain dont l'activité (taux de décharge) peut être mesurée de manière non invasive.

À travers quatre objectifs interconnectées, ce projet ambitionne de développer la future génération d’interfaces Homme-machine :
- Objectif #1 : Identifier les synergies motoneuronales contrôlant la main dans un espace de contrôle impliquant des contraintes mécaniques et nerveuses variées. Cette tâche permettra de définir les plus petites unités de contrôle du mouvement.
- Objectif #2 : Développer une interface neuronale Homme-machine intuitive qui décode la commande du mouvement à partir des synergies motoneuronales.
- Objectif #3 : Déterminer le niveau de plasticité du contrôle volontaire des motoneurones spinaux. Il s’agira de comprendre si des unités de contrôle peuvent être scindées en plusieurs unités de contrôles indépendantes, un élément essentiel pour l’augmentation du mouvement.
- Objectif #4 : Faciliter le transfert de ces méthodes du laboratoire vers le terrain en simplifiant la mesure de l’activité myoéléctrique à travers le développement d’électrodes hybrides combinant textile et tatouage électronique.