Чип LogSync анализирует мозговые ритмы и их согласованность, чтобы определять когнитивные и эмоциональные состояния и запускать стимуляцию в нужный момент
Лаборатория интегрированных нейротехнологий Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) разработала LogSync — имплантируемый чип, который анализирует взаимодействие между областями мозга и распознаёт когнитивные и эмоциональные состояния в реальном времени. Система может формировать команды для электрической стимуляции, когда обнаруживает заданное состояние.
LogSync предназначен для будущих адаптивных систем глубокой стимуляции мозга. В существующих устройствах параметры стимуляции часто задаются заранее, без постоянной подстройки под активность мозга. Системы с обратной связью уже существуют, но многие из них опираются на сигналы одного участка. Руководитель лаборатории Махса Шоаран и её команда исходят из того, что при психиатрических расстройствах важную роль могут играть нарушения взаимодействия между несколькими областями мозга.
Чип записывает электрическую активность мозга, оценивает силу нейронных ритмов и синхронность сигналов из разных областей, а затем передаёт полученные показатели алгоритму машинного обучения. Он использует их для различения когнитивных и эмоциональных состояний и определения моментов, когда следует запустить стимуляцию.
Источник изображения: EPFL / Lundi13
Всю обработку сигналов и распознавание состояний удалось разместить на одном кристалле с энергопотреблением менее 200 микроватт. Для этого учёные совместно разрабатывали аппаратную часть и алгоритмы с учётом ограничений имплантата. Один из ключевых приёмов — использование логарифмических вычислений, упрощающих математические операции, необходимые для анализа мозговых сетей.
Работу системы проверили на записях мозговой активности людей, полученных в ходе более ранних психиатрических экспериментов. В одном наборе данных фиксировались изменения когнитивной вовлечённости во время выполнения умственной задачи, в другом — эмоционального возбуждения при просмотре видеороликов. Алгоритм различал эти состояния по нейронным сигналам. В экспериментах на крысах в Университете Миннесоты чип отслеживал мозговые ритмы и формировал команды для стимуляции в заданные фазы их активности.
LogSync пока не прошёл испытания в организме человека. Представленные результаты подтверждают возможность обработки сигналов и распознавания состояний на основе записей мозговой активности, но сами по себе не доказывают эффективность такого подхода в лечении психиатрических заболеваний. Разработка ведётся в рамках проекта по созданию имплантируемых систем для измерения и управления ритмической активностью мозговых сетей при тяжёлых психических расстройствах, включая нарушения настроения и тревожные расстройства.
Параллельно лаборатория развивает методы машинного обучения, которые учатся непосредственно на нейронных записях, а не на заранее заданных показателях. В работе, представленной на ICML 2026, команда использовала самообучение для анализа активности мозга одновременно по трём измерениям: областям мозга, каналам записи и времени. Эти методы развиваются в рамках более широкой работы над нейроинтерфейсами, в том числе через компанию Infera Neuro, созданную при участии Шоаран.
