Non-contact optical decoding of multiple cortical language and auditory response states in Wernicke's area

على مدى عقود، سعى العلماء لإيجاد وسيلة للاستماع إلى الدماغ دون لمسه. وكان الهدف هو فهم كيفية معالجة العقل للغة والموسيقى والصمت من خلال قراءة التحولات الفيزيائية الطفيفة في سطح الدماغ التي تحدث أثناء النشاط. غالبًا ما تتطلب الأساليب الحالية، مثل فحوصات الدماغ أو الأقطاب الكهربائية الموضوعة على فروة الرأس، آلات ثقيلة، أو تلامسًا مباشرًا مع الجلد، أو فترات طويلة من الإعداد مما يجعلها غير عملية للاستخدام اليومي. ومع ذلك، ظهر نهج جديد يعتمد على الضوء. فمن خلال تسليط شعاع ليزر على فروة الرأس ومراقبة كيفية تحرك الضوء المنعكس، يمكن للباحثين اكتشاف التحولات الطفيفة والمنتظمة في سطح الدماغ التي تحدث مع تحرك النشاط الوعائي العصبي الذي يدفع حركات نسيجية مجهرية. هذه التقنية، المعروفة باسم "استشعار البقع" (speckle sensing)، تلتقط الرقصة الدقيقة للضوء الناتجة عن تدفق الدم في الدماغ والحركات الميكانيكية الضئيلة، مما يوفر مسارًا محتملاً لنافذة محمولة وغير جراحية في الفكر البشري.

وبناءً على هذا الأساس، أظهر فريق من الباحثين مؤخرًا أن هذه الطريقة القائمة على الضوء واللا تلامسية يمكنها القيام بأكثر من مجرد اكتشاف وجود نشاط في الدماغ؛ إذ يمكنها التمييز بين أنواع محددة من الحالات الذهنية. في دراسة نُشرت في سبتمبر 2026، ركز الفريق على منطقة "فيرنيكه" (Welle's area)، وهي منطقة في الجزء الخلفي من الدماغ مسؤولة عن فهم اللغة. وقد تساءلوا عما إذا كان بإمكان كاميرا تراقب فروة الرأس التمييز بين استماع الشخص إلى لغته الأم، أو لغة أجنبية يفهمها، أو لغة أجنبية لا يفهمها، أو موسيقى كلاسيكية، أو صمت تام. وكانت الإجابة بنعم قاطعة. فباستخدام الليزر وكاميرا عالية السرعة، نجح الباحثون في تحديد أي من هذه الحالات الخمس يمر بها الشخص بدقة متوسطة تقارب 97 بالمائة. ومن المثير للدهشة أن النظام تطلب أربع ثوانٍ فقط من البيانات المصنفة لكل فئة لتعلم كيفية التعرف على كل حالة لشخص معين.

تضمنت التجربة ثلاثة عشر متطوعًا يتمتعون بصحة جيدة، جلسوا في غرفة هادئة بينما سلط شعاع ليزر الضوء على الجزء الخلفي من رؤوسهم. وبينما كان المشاركون يستمعون إلى تسجيلات لحديث بلغتهم الأم، والإنجليزية، والسويدية، والموسيقى الكلاسيكية، أو فترات من الصمت، قامت الكاميرا بتسجيل الأنماط المتغيرة للضوء المرتد عن فروات رؤوسهم. هذه الأنماط، التي تسمى "أنماط البقع" (speckle patterns)، تتغير استجابةً للحركات الدقيقة لأنسجة الدماغ الناتجة عن تدفق الدم. ثم قام الباحثون بتغذية هذه التسجيلات الفيديوية في نموذج حاسوبي تم تدريبه مسبقًا على مهمة مختلفة: وهي اكتشاف الكلام الداخلي الصامت في جزء مختلف من الدماغ. هذا النموذج، الذي تعلم التعرف على الأنماط دون إخباره بما تعنيه، تم تطبيقه بعد ذلك على بيانات فهم اللغة الجديدة. لم يحتج النظام إلى إعادة التدريب من الصفر؛ بل قام ببساطة بنقل ما تعلمه عن نشاط الدماغ من منطقة إلى أخرى.

أظهرت النتائج أن النظام يمكنه فصل الحالات الخمس بشكل موثوق. فعندما استمع المشاركون إلى لغتهم الأم، بدا رد فعل الدماغ مختلفًا عما كان عليه عند الاستماع إلى الإنجليزية، التي يفهمونها، أو السويدية، التي لا يفهمونها. كما ميز النظام حالات اللغة هذه عن تجربة الاستماع إلى الموسيقى الكلاسيكية وعن سكون الصمت. وظلت الدقة عالية حتى عندما قلل الباحثون من بيانات التدريب إلى ثانيتين فقط لكل فئة، مما يشير إلى أن المعلومات الجوهرية اللازمة لتحديد هذه الحالات يتم التقاطها بسرعة كبيرة. كما أكدت الدراسة أن هذه الإشارات كانت محددة بمركز اللغة في الدماغ؛ فعندما طُبقت نفس التقنية على الجبهة، وهي منطقة تحكم غير مشاركة في معالجة اللغة، لم يتمكن النظام من التمييز بين الأصوات المختلفة.

إن جانبًا رئيسيًا لهذا العمل هو أن النموذج الحاسوبي تعلم التعرف على هذه الحالات المعقدة دون تعليمه قواعد اللغة أو الموس الموسيقى صراحةً. وبدلاً من ذلك، تعلم من البيانات المرئية الخام لحركة الضوء على فروة الرأس. ووجد الباحثون أن الأنماط المرتبطة بفهم لغة ما كانت متميزة عن تلك المرتبطة بسماع لغة لا يفهمها الشخص، وكلاهما مختلف عن أنماط الاستماع إلى الموسيقى. وهذا يشير إلى أن الاستجابة الفيزيائية للدماغ تجاه هذه المحفزات فريدة بما يكفي ليتم اكتشافها بواسطة الضوء وحده. كما تناولت الدراسة عقبة عملية لواجهات الدماغ والحاسوب: الحاجة إلى جلسات معايرة طويلة. ومن خلال إظهار إمكانية تحقيق دقة عالية باستخدام بضع ثوانٍ فقط من البيانات لكل فئة، أثبت البرناحثون أن هذه التكنولوجيا يمكن تكييفها للاستخدام السريع في العالم الحقيقي حيث يكون الوقت محدودًا.

تقدم هذه النتائج خطوة مهمة نحو تطوير التكنولوجيا العصبية غير الجراحية. وبينما أظهرت دراسات سابقة أن الضوء يمكنه التمييز بين حالات ثنائية، مثل التفكير بـ "نعم" أو "لا"، وسعت هذه العمل القدرة لتشمل فئات متعددة ودقيقة. إن القدرة على التمييز بين اللغة الأم، ولغة أجنبية معروفة، ولغة أجنبية غير معروفة، والموسيقى، والصمت، تشير إلى أن النظام حساس للمعالجة المعرفية المحددة التي تحدث في الدماغ، وليس مجرد وجود الصوت. وأشار الباحثون إلى أن الإشارات لم تكن مجرد انعكاس لحركة الجسم العامة أو الضوضاء، حيث فشلت قياسات التحكم في الجبهة في إنتاج نفس النتائج. وتؤكد هذه الخصوصية وجود رابط مباشر بين الإشارات البصرية والنشاط في مراكز اللغة.

وعلى الرغم من الدقة العالية، تقر الدراسة بوجود بعض الحدود. فقد كانت مجموعة المشاركين صغيرة نسبيًا وضمت معظمهم من الرجال، مما يحد من القدرة على استخلاص استنتاجات حول كيفية أداء هذه التكنولوجيا لمختلف الفئات الديموغرافية. كما أُجريت التجارب في بيئة مختبرية محكومة، وتم استنتاج الأصول الفيزيائية للإشارات بدلاً من قياسها مباشرة بأدوات أخرى في هذه الدراسة المحددة. ومع ذلك، فإن اتساق النتائج عبر مختلف المشاركين والنجاح في نقل التعلم من منطقة دماغية إلى أخرى يوفر دليلاً قوياً على جدوى هذا النهج. ويشير العمل إلى أن استجابة الدماغ للغة والصوت تترك بصمة مميزة وقابلة للقياس على سطح الرأس، بصمة يمكن للكاميرا والليزر قراءتها دون سلك واحد أو قطب كهربائي يلمس الجلد.

يفتح هذا البحث فصلاً جديداً في كيفية تفاعلنا مع الدماغ. فمن خلال إثبات أن الاستشعار البصري اللاتلامسي يمكنه فك تشفير حالات معرفية متعددة بأقل قدر من الإعداد، تقرب هذه الدراسة المجال من التطبيقات العملية حيث لا يتطلب فهم الحالة الذهنية للشخص زيارة المستشفى أو ارتداء سماعة رأس ضخمة. إن القدرة على التمييز بين ما يفهمه الشخص وما لا يفهمه، أو بين الكلام والموسيقى، باستخدام بضع ثوانٍ فقط من البيانات، تشير إلى مستقبل قد يكون فيه مراقبة الدماغ بسيطاً مثل نظرة سريعة. لا تقرأ هذه التكنولوجيا الأفكار بالطريقة التي تصورها العلوم الخيالية، لكنها تكشف عن البصمة الفيزيائية الفريدة للدماغ أثناء معالجته للعالم من حوله، مما يوفر رؤية واضحة وغير جراحية لآليات الفهم البشري.