A experiência perceptiva dos usuários do Argus II

Distrofias retinianas, como retinite pigmentosa e degeneração macular, resultam em deficiência visual profunda em mais de 10 milhões de pessoas em todo o mundo. Uma tecnologia de tratamento, neuropróteses visuais, visa restaurar a visão estimulando eletricamente as células sobreviventes na retina ou no córtex visual inicial, de forma análoga aos implantes cocleares. Dois dispositivos são aprovados para uso comercial, com outros programados para iniciar testes clínicos dentro de alguns anos. No entanto, os dispositivos atuais sofrem distorções perceptivas substanciais devido a interações entre a eletrônica do implante e a neurofisiologia subjacente. Aqui, os investigadores combinarão psicofísica humana, modelagem computacional, realidade virtual (VR) e aprendizado de máquina (ML) para desenvolver e validar novos protocolos de estimulação para pacientes com próteses visuais que reduzem as distorções perceptivas e, assim, melhoram a eficácia das neuropróteses.

Objectivo 1: Optimizar os protocolos de estimulação utilizando um modelo de fosfeno validado psicofisicamente.

Os protocolos de simulação simplistas atualmente usados ​​pelos fabricantes de dispositivos protéticos não levam em conta as distorções perceptivas relatadas em ensaios clínicos. Em contraste, um modelo computacional baseado em dados psicofísicos pode prever melhor as distorções perceptivas dos usuários do Argus II (Second Sight).

1. Os investigadores validarão psicofisicamente o modelo computacional estimulando combinações arbitrárias de eletrodos simples, pareados e múltiplos. O modelo será testado em pacientes Argus II, e seu desempenho será comparado ao de indivíduos com visão de 'pacientes virtuais' que visualizam as percepções geradas pelo modelo.
2. Usando conjuntos de treinamento gerados pelo modelo, os investigadores treinarão uma rede neural profunda para aprender uma transformação inversa aproximada do modelo que pode ser usada para identificar o protocolo de estimulação que minimiza as distorções perceptivas para grades orientadas e barras móveis. Os investigadores testarão se isso melhora o desempenho do Argus II e dos pacientes virtuais em uma tarefa de discriminação de orientação e identificação da direção do movimento.

Objetivo 2: Desenvolver um modelo aprimorado incorporando dados eletrofisiológicos que possam otimizar ainda mais os protocolos de estimulação.

O modelo desenvolvido no Objetivo 1 foi baseado em dados psicofísicos. No entanto, as distorções descritas acima também foram observadas in vitro. Com esse objetivo, os pesquisadores desenvolverão um modelo aprimorado para estudar como a dinâmica neuronal espaço-temporal afeta a eficácia protética. Isso expandirá o espaço de pesquisa dentro do qual procurar protocolos otimizados. Os investigadores irão:

1. Incorpore as principais observações fisiológicas da literatura no modelo descrito acima passo a passo. Após cada etapa, será medido o efeito dessas alterações na capacidade do modelo de prever dados psicofísicos.
2. Use uma rede neural profunda para aprender uma transformação inversa aproximada desse modelo aprimorado mais complexo e teste se isso melhora o desempenho do Argus II e dos pacientes virtuais em uma tarefa de discriminação de orientação e identificação de direção de movimento.

Objetivo 3: Desenvolver novos protocolos de estimulação aplicando visão computacional a 'pacientes virtuais' em RV.

Os investigadores incorporarão o modelo desenvolvido no objetivo 2 em VR para gerar 'pacientes virtuais VR' para testar novos protocolos de estimulação de forma rápida e eficiente usando indivíduos visualmente típicos. Protocolos que resultem em bom desempenho de RV serão validados em pacientes com próteses reais. Os investigadores irão:

1. Use pacientes virtuais de RV para prever erros sistemáticos de usuários do Argus II em uma tarefa de discriminação de dois pontos.
2. Avalie o impacto dos movimentos oculares no desempenho comportamental usando uma exibição contingente de olhar em VR.
3. Avalie o potencial dos métodos de pré-processamento de visão computacional, como aprimoramento de borda, redirecionamento e organização para melhorar a visão, medindo métricas comportamentais em uma tarefa de reconhecimento de objetos em RV. As técnicas mais promissoras serão testadas em pacientes com Argus II.

Esses experimentos são projetados para quantificar as experiências perceptivas de pacientes com prótese de retina e seguem procedimentos padrão para coletar dados comportamentais. O desempenho em pacientes será comparado ao desempenho em sujeitos de controle com visão normal, visualizando estímulos manipulados para corresponder à experiência perceptiva esperada de pacientes com próteses.

Os investigadores produzirão percepções visuais em pacientes estimulando eletrodos diretamente (usando trens de pulso aprovados pela FDA) ou pedindo-lhes que visualizem uma tela de computador ou projetor e usando protocolos de estimulação padrão aprovados pela FDA (como é normalmente usado para seus dispositivos) para converter o imagem da tela do computador ou do projetor em trens de pulso em seus eletrodos. Todos os protocolos de estimulação serão aprovados pela FDA. Os sujeitos de controle visualizarão os estímulos em um monitor de computador ou por meio de um sistema de realidade virtual (VR). Em alguns casos, os estímulos apresentados a sujeitos de controle com visão normal serão distorcidos de modo a corresponder à experiência perceptiva de sujeitos com próteses.

O método normal de estimulação é uma cadeia de uma câmera montada em óculos através de uma unidade de processamento de vídeo (VPU) que converte a imagem de vídeo em trens de pulsos eletrônicos aprovados pela FDA.

Às vezes, os assuntos serão testados usando a câmera. Mais frequentemente, os investigadores realizarão 'estimulação direta' usando um computador externo para especificar diretamente os trens de pulso (por exemplo, um trem de pulso catódico de 1s 10 Hz, com uma amplitude de corrente de 100 microAmps e uma largura de pulso de 45 microssegundos para o eletrodo 12) . Esses trens de pulsos diretos são então enviados para a VPU.

Esta VPU contém software que garante que esses trens de pulso estejam dentro dos limites de segurança aprovados pela FDA. Por exemplo, esses pulsos devem ter carga balanceada (carga anódica/catódica igual) e devem ter uma densidade de carga abaixo de 35 microCoulombs/cm2. Às vezes, os assuntos serão testados usando a câmera. Às vezes, os investigadores enviarão pulsos diretamente para o VPU especificando diretamente os trens de pulso (por exemplo, envie um trem de pulso catódico de 1 s 10 Hz, com uma amplitude de corrente de 100 microAmps e uma largura de pulso de 45 microAmps para o eletrodo 12) por meio do pacote de software aprovado pela FDA do Second Sight (incluindo seu sistema de ajuste clínico). Existem dois estágios no software que garantem que esses trens de pulso permaneçam dentro dos limites do FDA: (1) cada aplicativo no conjunto de software é baseado em uma interface de programação de aplicativo (API) aprovada pelo FDA que realiza verificações e "erra graciosamente" se os trens de pulso especificados estiverem fora dos limites aceitáveis, (2) o firmware da VPU está programado para fornecer apenas pulsos aprovados pela FDA.

A frequência do trem de pulso e a amplitude atual do trem de pulso não são realmente uma questão crítica de segurança, uma vez que a interface eletrônica/neural é robusta para taxas extremamente altas de estimulação e altos níveis de corrente.

No entanto, trens de pulso de alta frequência ou trens de pulso de alta amplitude podem produzir desconforto em pacientes (análogo a ir de um cinema escuro para a luz do sol) devido à indução de disparo neuronal em larga escala. Os investigadores normalmente se concentrarão nas frequências/amplitudes do trem de pulso que estão na faixa normal usada pelo paciente ao usar o dispositivo.

Se os investigadores usarem parâmetros que se espera que produzam uma resposta neural mais intensa (e, portanto, tenham o potencial de causar desconforto), eles sempre os introduzirão em uma função gradual (por exemplo, aumentando gradualmente a amplitude) enquanto verificam se a sensação não é 'desconfortavelmente brilhante', e eles diminuirão imediatamente a intensidade da estimulação se os pacientes relatarem que a sensação se aproxima do desconforto. O PI tem experiência nessa abordagem e treinará todo o pessoal nesses protocolos.

Em resposta à estimulação/imagem no monitor, os sujeitos serão solicitados a fazer julgamentos comportamentais. Os exemplos incluem detectar um estímulo ('você viu uma luz naquela tentativa'), relatar o tamanho desenhando em uma tela sensível ao toque, relatar a forma selecionando um objeto tátil de forma semelhante ou identificar qual letra foi apresentada. Os investigadores usarão protocolos padrão para coletar dados comportamentais. O paciente usará o relatório verbal, desenhará formas em uma tela sensível ao toque ou usará o teclado ou teclado conectado a um computador como meio de relatar os estímulos. A resposta do paciente e o tempo de reação serão registrados.

Nenhum desses estímulos provocará respostas emocionais ou será aversivo de alguma forma.

Em alguns casos, os investigadores também coletarão dados medindo a posição dos olhos dos participantes. Este é um procedimento não invasivo que será realizado usando equipamento padrão de rastreamento ocular por meio de uma câmera infravermelha que rastreia a posição da pupila dos sujeitos. Apenas medições como posição dos olhos ou piscar de olhos serão registradas, portanto, esses dados não contêm informações identificáveis.

Os pacientes se sentarão em uma cadeira confortável a aproximadamente 100 cm de um monitor de computador ou de uma tela de retroprojeção na qual uma imagem é projetada usando um projetor de vídeo. O queixo do paciente ficará apoiado em um apoio de queixo para evitar movimentos da cabeça. Estímulos auditivos podem ser usados ​​para sinalizar o início do período de tentativas/resposta. Essas pistas auditivas estarão em níveis de sonoridade confortáveis.

Os pacientes são incentivados a fazer pausas quantas vezes forem necessárias (eles podem sair da sala de testes). Os investigadores usarão várias técnicas experimentais, incluindo: (1) Igual-diferente - e.g. os sujeitos veem duas percepções e são questionados se são iguais ou diferentes. (2) Método de ajuste - por ex. os sujeitos são solicitados a ajustar uma intensidade de exibição/estimulação até que uma percepção seja pouco visível, (3) 2-alternativa-escolha forçada - e.g. os pacientes serão apresentados a dois estímulos e perguntados qual dos dois estímulos é mais brilhante (4) Identificação - os pacientes são solicitados a identificar qual letra foi apresentada.

Em alguns casos, além de medir a precisão, os investigadores também medirão a melhora com a prática, repetindo a mesma tarefa em várias sessões (até 5 sessões, cada uma realizada em diferentes dias de teste).