La experiencia perceptiva de los usuarios de Argus II

Las distrofias retinales como la retinitis pigmentosa y la degeneración macular provocan una discapacidad visual profunda en más de 10 millones de personas en todo el mundo. Una tecnología de tratamiento, las neuroprótesis visuales, tiene como objetivo restaurar la visión mediante la estimulación eléctrica de las células sobrevivientes en la retina o la corteza visual temprana, de manera análoga a los implantes cocleares. Dos dispositivos están aprobados para uso comercial, y otros están programados para comenzar ensayos clínicos dentro de unos años. Sin embargo, los dispositivos actuales sufren distorsiones de percepción sustanciales debido a las interacciones entre la electrónica del implante y la neurofisiología subyacente. Aquí, los investigadores combinarán la psicofísica humana, el modelado computacional, la realidad virtual (VR) y el aprendizaje automático (ML) para desarrollar y validar protocolos de estimulación novedosos para pacientes con prótesis visuales que reducen las distorsiones perceptivas y, por lo tanto, mejoran la eficacia de las neuroprótesis.

Objetivo 1: Optimizar los protocolos de estimulación utilizando un modelo de fosfeno validado psicofísicamente.

Los protocolos de simulación simplistas que utilizan actualmente los fabricantes de dispositivos protésicos no tienen en cuenta las distorsiones de percepción informadas en los ensayos clínicos. Por el contrario, un modelo computacional basado en datos psicofísicos puede predecir mejor las distorsiones perceptivas de los usuarios de Argus II (Second Sight).

1. Los investigadores validarán psicofísicamente el modelo computacional estimulando combinaciones arbitrarias de electrodos simples, pares y múltiples. El modelo se probará en pacientes Argus II, y su rendimiento se comparará con el de los sujetos videntes de 'pacientes virtuales' que ven las percepciones generadas por el modelo.
2. Usando conjuntos de entrenamiento generados por el modelo, los investigadores entrenarán una red neuronal profunda para aprender una transformada inversa aproximada del modelo que se puede usar para identificar el protocolo de estimulación que minimiza las distorsiones de percepción para rejillas orientadas y barras móviles. Luego, los investigadores probarán si esto mejora el rendimiento de Argus II y los pacientes virtuales en una tarea de discriminación de orientación e identificación de dirección de movimiento.

Objetivo 2: desarrollar un modelo mejorado mediante la incorporación de datos electrofisiológicos que puedan optimizar aún más los protocolos de estimulación.

El modelo desarrollado en el Objetivo 1 se basó en datos psicofísicos. Sin embargo, las distorsiones descritas anteriormente también se han observado in vitro. Con este objetivo, los investigadores desarrollarán un modelo mejorado para estudiar cómo la dinámica neuronal espaciotemporal afecta la eficacia protésica. Esto ampliará el espacio de búsqueda dentro del cual buscar protocolos optimizados. Los investigadores:

1. Incorpore observaciones fisiológicas clave de la literatura en el modelo descrito anteriormente paso a paso. Después de cada paso, se medirá el efecto de estas alteraciones en la capacidad del modelo para predecir datos psicofísicos.
2. Utilice una red neuronal profunda para aprender una transformación inversa aproximada de este modelo mejorado más complejo y pruebe si esto mejora el rendimiento de Argus II y los pacientes virtuales en una tarea de discriminación de orientación e identificación de dirección de movimiento.

Objetivo 3: Desarrollar protocolos de estimulación novedosos mediante la aplicación de visión artificial a "pacientes virtuales" en realidad virtual.

Los investigadores integrarán el modelo desarrollado en el Objetivo 2 en la realidad virtual para generar "pacientes virtuales de realidad virtual" para probar de manera rápida y eficiente nuevos protocolos de estimulación utilizando individuos visualmente típicos. Los protocolos que den como resultado un buen rendimiento de la RV se validarán en pacientes con prótesis reales. Los investigadores:

1. Utilice pacientes virtuales de realidad virtual para predecir errores sistemáticos de los usuarios de Argus II en una tarea de discriminación de dos puntos.
2. Evalúe el impacto de los movimientos oculares en el rendimiento del comportamiento utilizando una pantalla de mirada contingente en VR.
3. Evalúe el potencial de los métodos de preprocesamiento de visión por computadora, como la mejora de bordes, la reorientación y la limpieza para mejorar la visión midiendo las métricas de comportamiento en una tarea de reconocimiento de objetos en realidad virtual. Las técnicas más prometedoras se probarán en pacientes con Argus II.

Estos experimentos están diseñados para cuantificar las experiencias perceptivas de los pacientes con prótesis de retina y siguen procedimientos estándar para recopilar datos de comportamiento. El rendimiento en pacientes se comparará con el rendimiento en sujetos de control con visión normal que ven estímulos manipulados para que coincidan con la experiencia perceptiva esperada de los pacientes con prótesis.

Los investigadores producirán percepciones visuales en los pacientes, ya sea estimulando directamente los electrodos (usando trenes de pulsos aprobados por la FDA) o pidiéndoles que vean una computadora o una pantalla de proyector y usando protocolos de estimulación estándar aprobados por la FDA (como se usa normalmente para sus dispositivos) para convertir la imagen de la pantalla de la computadora o del proyector en trenes de pulsos en sus electrodos. Todos los protocolos de estimulación serán aprobados por la FDA. Los sujetos de control verán los estímulos en un monitor de computadora o a través de un sistema de realidad virtual (VR). En algunos casos, los estímulos presentados a los sujetos de control con visión normal se distorsionarán para que coincidan con la experiencia perceptiva de los sujetos con prótesis.

El método normal de estimulación es una cadena desde una cámara montada en anteojos a través de una unidad de procesamiento de video (VPU) que convierte la imagen de video en trenes de pulsos electrónicos aprobados por la FDA.

A veces, los sujetos serán evaluados usando la cámara. Más a menudo, los investigadores llevarán a cabo una "estimulación directa" mediante el uso de una computadora externa para especificar directamente los trenes de pulsos (p. ej., un tren de pulsos catódicos de 1 s y 10 Hz, con una amplitud de corriente de 100 microamperios y un ancho de pulso de 45 microsegundos para el electrodo 12) . Estos trenes de pulsos directos se envían luego a la VPU.

Esta VPU contiene un software que garantiza que estos trenes de pulsos estén dentro de los límites de seguridad aprobados por la FDA. Por ejemplo, estos pulsos deben tener una carga equilibrada (carga anódica/catódica igual) y deben tener una densidad de carga inferior a 35 microculombios/cm2. A veces, los sujetos serán evaluados usando la cámara. A veces, los investigadores enviarán pulsos directamente a la VPU especificando directamente trenes de pulsos (p. envíe un tren de pulsos catódicos de 1 s 10 Hz, con una amplitud de corriente de 100 microamperios y un ancho de pulso de 45 microamperios al electrodo 12) a través del paquete de software aprobado por la FDA de Second Sight (incluido su sistema de ajuste clínico). Hay dos etapas en el software que aseguran que estos trenes de impulsos deben permanecer dentro de los límites de la FDA: (1) cada aplicación en el paquete de software se basa en una interfaz de programación de aplicaciones (API) aprobada por la FDA que lleva a cabo verificaciones y "errores correctos" si los trenes de pulsos especificados están fuera de los límites aceptables, (2) el firmware de la VPU está programado para entregar solo pulsos aprobados por la FDA.

La frecuencia del tren de pulsos y la amplitud de la corriente del tren de pulsos no es realmente un problema de seguridad crítico, ya que la interfaz electrónica/neuronal es resistente a tasas de estimulación extremadamente altas y niveles de corriente altos.

Sin embargo, los trenes de pulsos de alta frecuencia o los trenes de pulsos de gran amplitud pueden producir incomodidad en los pacientes (análogo a pasar de un cine oscuro a la luz del sol) debido a la inducción de descargas neuronales a gran escala. Los investigadores normalmente se centrarán en las frecuencias/amplitudes del tren de pulsos que se encuentran en el rango normal utilizado por el paciente cuando utiliza su dispositivo.

Si los investigadores usan parámetros que podrían producir una respuesta neuronal más intensa (y por lo tanto tienen el potencial de causar molestias), siempre los introducirán en una función paso a paso (p. aumentando gradualmente la amplitud) mientras verifican que la sensación no sea "incómodamente brillante", y disminuirán inmediatamente la intensidad de la estimulación si los pacientes informan que la sensación se acerca a la incomodidad. El PI tiene experiencia en este enfoque y capacitará a todo el personal en estos protocolos.

En respuesta a la estimulación/imagen en el monitor, se les pedirá a los sujetos que emitan juicios de comportamiento. Los ejemplos incluyen detectar un estímulo ("viste una luz en esa prueba"), informar el tamaño dibujando en una pantalla táctil, informar la forma seleccionando un objeto táctil de forma similar o identificar qué letra se ha presentado. Los investigadores utilizarán protocolos estándar para recopilar datos de comportamiento. El paciente usará un informe verbal, dibujará formas en una pantalla táctil o usará el teclado o el teclado conectado a una computadora como medio para informar sobre los estímulos. Se registrarán tanto la respuesta del paciente como el tiempo de reacción.

Ninguno de estos estímulos provocará respuestas emocionales ni será aversivo de ninguna manera.

En algunos casos, los investigadores también recopilarán datos que miden la posición de los ojos de los sujetos. Este es un procedimiento no invasivo que se llevará a cabo utilizando un equipo de seguimiento ocular estándar a través de una cámara infrarroja que rastrea la posición de la pupila de los sujetos. Solo se registrarán mediciones como la posición de los ojos o los parpadeos de los ojos, por lo que estos datos no contienen información identificable.

Los pacientes se sentarán en una silla cómoda a aproximadamente 100 cm de un monitor de computadora o de una pantalla de retroproyección en la que se proyecta una imagen usando un proyector de video. El mentón del paciente se apoyará en una mentonera para evitar los movimientos de la cabeza. Se pueden usar estímulos auditivos para indicar el comienzo del período de prueba/respuesta. Estas señales auditivas estarán a niveles de volumen cómodos.

Se alienta a los pacientes a tomar descansos con la frecuencia necesaria (pueden abandonar la sala de pruebas). Los investigadores utilizarán varias técnicas experimentales que incluyen: (1) Igual-diferente - p. a los sujetos se les muestran dos percepciones y se les pregunta si son iguales o diferentes. (2) Método de ajuste - p. se les pide a los sujetos que ajusten una intensidad de visualización/estimulación hasta que una percepción sea apenas visible, (3) elección forzada de 2 alternativas, p. a los pacientes se les presentarán dos estímulos y se les preguntará cuál de los dos estímulos es más brillante (4) Identificación: se les pide a los pacientes que identifiquen qué letra se presentó.

En algunos casos, además de medir la precisión, los investigadores también medirán la mejora con la práctica repitiendo la misma tarea en varias sesiones (hasta 5 sesiones, cada una realizada en diferentes días de prueba).