Longevity of continuous prosthetic finger control using implanted electromyographic signals without recalibration
Cette étude démontre que les signaux électromyographiques intramusculaires implantés peuvent permettre un contrôle continu, stable et à long terme de doigts prosthétiques chez un singe ainsi que chez un humain sans nécessiter de recalibrage du décodeur, car les utilisateurs adaptent leurs schémas d'activation musculaire pour maintenir la performance sur plusieurs mois.
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Pour des millions de personnes ayant perdu un bras, le rêve d'une main robotique qui ressent et bouge comme la leur est depuis longtemps entravé par une réalité frustrante : les signaux qui disent à la main quoi faire sont souvent trop bruyants ou trop éphémères pour être fiables. Les prothèses les plus courantes aujourd'hui utilisent des capteurs collés à la peau pour écouter l'activité musculaire, mais ces capteurs peuvent glisser, transpirer ou perdre le contact, forçant l'utilisateur à interrompre constamment l'utilisation de l'appareil pour le recalibrer. Ce besoin fréquent d'ajustement, combiné à la difficulté de capturer les signaux profonds et complexes nécessaires pour bouger les doigts individuellement, a empêché les mains robotiques avancées de devenir une solution pratique pour la vie quotidienne. Les chercheurs cherchent depuis longtemps une connexion plus stable, une connexion qui pourrait contourner entièrement la peau pour écouter directement les nerfs et les muscles à l'intérieur du membre, espérant trouver un signal assez stable pour contrôler une main sans nécessiter de manipulations constantes.
Dans une nouvelle étude, des scientifiques ont franchi une étape significative vers cet objectif en démontrant qu'une main robotique peut être contrôlée de manière continue pendant des mois sans jamais avoir besoin d'être recalibrée. La recherche a impliqué deux participants très différents : un macaque rhésus possédant un bras intact et une femme ayant perdu sa main droite sous le coude. Tous deux avaient de minuscules électrodes implantées chirurgicalement profondément dans les muscles de leur bras restant. Ces électrodes étaient conçues pour écouter les impulsions électriques que les muscles envoient lors de leurs contractions, contournant la peau pour capturer un signal plus clair et plus direct. L'équipe a appris au singe et à la femme à contrôler une main virtuelle sur un écran, déplaçant deux groupes distincts de doigts — les index d'un côté, et les majeur, annulaire et auriculaire de l'autre — pour atteindre des cibles aléatoires apparaissant sur l'affichage.
Les chercheurs ont d'abord entraîné un programme informatique pour traduire les signaux musculaires en mouvements de doigts. Ils ont testé deux types différents de programmes informatiques : l'un utilisant une méthode linéaire simple pour deviner le mouvement, et un autre utilisant une approche non linéaire plus complexe, conçue pour apprendre des modèles au fil du temps. Lorsque le singe utilisait le programme linéaire simple, il atteignait les cibles avec un niveau de performance équivalent à 63 % de sa main naturelle. La participante humaine, utilisant le même type de programme simple, a atteint 56 % de la performance de sa main naturelle. Bien que le programme plus complexe ait permis au singe de mieux performer, il a en fait dégradé le contrôle de l'humaine, suggérant que pour une personne sans main, un système de contrôle plus simple et plus prévisible pourrait être plus facile à apprendre et à utiliser.
La partie la plus frappante de l'étude est intervenue ensuite. Les chercheurs ont désactivé la capacité de réentraîner le programme informatique et ont demandé aux participants de continuer à utiliser exactement les mêmes paramètres qu'ils avaient reçus le premier jour. Ils ont observé la performance du singe et de la femme dans la réalisation de la tâche au cours des mois suivants. Le singe a utilisé les mêmes paramètres pendant 148 jours, et la femme pendant 283 jours. Malgré le fait que les signaux musculaires bruts changeaient légèrement d'un jour à l'autre, aucun des deux participants n'a montré de baisse significative de sa capacité à contrôler les doigts virtuels. Leurs taux de réussite sont restés élevés, et ils pouvaient toujours atteindre les cibles avec la même vitesse et la même précision qu'au premier jour.
Cette stabilité ne provenait pas du fait que les signaux musculaires eux-mêmes restaient parfaitement identiques. En effet, lorsque les chercheurs ont examiné de près les données brutes, ils ont constaté que la force des signaux musculaires variait considérablement d'un jour à l'autre. Au lieu de cela, la stabilité provenait des utilisateurs eux-mêmes. L'étude a révélé que le singe et la femme ajustaient inconsciemment la façon dont ils activaient leurs muscles pour correspondre au modèle spécifique attendu par l'ordinateur. Même si les signaux changeaient, les utilisateurs apprenaient à façonner leur activité musculaire pour s'adapter aux instructions d'origine, compensant ainsi efficacement les variations quotidiennes. Cela suggère que le secret d'une main prothétique fiable ne réside pas seulement dans la recherche d'un signal parfait et immuable, mais plutôt dans la capacité remarquable du cerveau humain à adapter ses propres mouvements pour travailler avec l'outil qui lui est donné.
Les conclusions ouvrent une voie pleine d'espoir pour la technologie prothétique. En implantant des électrodes directement dans le muscle, les chercheurs ont créé une connexion qui est restée utile pendant près d'un an sans un seul recalibrage. Bien que l'étude ait été menée dans un cadre contrôlé avec des participants portant des fils les reliant à un ordinateur, les résultats suggèrent que cette technologie pourrait éventuellement permettre une utilisation quotidienne sans fil. Ces travaux soulignent que le corps humain n'est pas seulement une source passive de signaux, mais un partenaire actif dans le processus de contrôle, capable d'apprendre et de s'adapter pour maintenir une connexion stable avec une machine. Cette découverte rapproche le domaine d'un avenir où les mains robotiques avancées pourront être utilisées de manière fiable, jour après jour, sans le besoin constant d'ajustement qui les a si longtemps entravées.
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