Il controllo del feedback per le protesi
Quando si cerca di afferrare un oggetto, i feedback sensoriali inviati da muscoli, articolazioni e sistema visivo permettono al nostro corpo di apportare le piccole modifiche necessarie per prenderlo in mano in modo rapido e preciso. In questi casi, il feedback non solo è utile per l’occasione specifica in cui è prodotto, ma modifica anche i circuiti neurali coinvolti, in modo che la volta successiva possano funzionare meglio, con un vero processo di apprendimento. La decodifica dell’attività elettrica dei muscoli scheletrici tramite elettromiografia (EMG) al fine di sostituire o riparare la funzione motoria perduta attraverso il ricorso alle protesi costituisce la base delle interfacce mioelettriche attualmente in uso. Benché esistano le conoscenze per includere il feedback dell’apprendimento neuromuscolare, esse restano a livello di laboratorio, richiedendo un collegamento per colmare il divario tra ricerca e industria. L’obiettivo del progetto MYOSENS (Myoelectric interfacing with sensory-motor integration), finanziato dall’UE, era di creare tale collegamento con l’aiuto di un consorzio di partner accademici e indurstriale di fama internazionale. Si è trattato della prima iniziativa a studiare sistematicamente gli effetti dell’integrazione senso-motoria in due importantissime applicazioni: le protesi con controllo mioelettrico e la riabilitazione della funzione motoria nei pazienti colpiti da ictus. L’idea si basa sulla trasmissione delle informazioni riguardanti lo stato della protesi o del robot utilizzato per la riabilitazione all’utente. Gli scienziati hanno pertanto sviluppato una piattaforma di simulazione in tempo reale per la progettazione e il test dei componenti di un sistema protesico, utilizzata per identificare le variabili di feedback che è possibile misurare e trasmettere. Una migliore conoscenza dell’importanza relativa delle variabili ha permesso di definire un sistema protesico completo a ciclo chiuso per l’ottimizzazione della presa. I partner industriali hanno prodotto due dispositivi robotici per la riabilitazione: RehaArm per la riabilitazione dell’arto superiore e della spalla, e Amadeo per la mano e le dita. Tuttavia, nessuno aveva la capacità di acquisire ed elaborare i segnali multicanale dell’EMG. I partner accademici di MYOSENS hanno quindi sviluppato il software necessario, che è stato ora integrato nei due sistemi robotici. MYOSENS ha analizzato sistematicamente l’inclusione dell’interazione senso-motoria nelle protesi e nei robot – due tecnologie chiave per la riabilitazione. La struttura di sistema di controllo a ciclo chiuso che è stata sviluppata permetterà di migliorare notevolmente le capacità di tali sistemi di riabilitazione. Questo produrrà importanti impatti sociali ed economici nel prossimo futuro, in quanto attualmente non esistono sul mercato dispositivi che contengono tali sistemi. Pertanto, il potenziale di mercato di MYOSENS è eccellente e le prospettive per i pazienti sono estremamente promettenti.
Parole chiave
Protesi, neuromuscolare, MYOSENS, interfacciamento mioelettrico, integrazione senso-motoria, robotica
