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Les exosquelettes robotiques ont récemment été acclamés dans le domaine de la médecine de réadaptation en tant que modalité prometteuse pour la restauration fonctionnelle des personnes présentant une faiblesse des extrémités. Cependant, leur utilisation reste largement confinée aux institutions de recherche, fonctionnant souvent comme un moyen de soutien statique des extrémités car les méthodes de détection motrice restent peu fiables. Les interfaces nerveuses périphériques sont apparues comme une solution potentielle à cette lacune; Cependant, en raison de leurs faibles amplitudes intrinsèques, ces signaux peuvent être difficiles à différencier du bruit de fond, ce qui réduit leur précision globale de détection du moteur. Comme les interfaces actuelles reposent sur des matériaux abiotiques, la dégradation inhérente des matériaux peut se produire parallèlement à la réaction des tissus corporels étrangers au fil du temps, ce qui a un impact supplémentaire sur leur précision. L’interface du nerf périphérique régénératif de la coiffe musculaire (MC-RPNI) a été conçue pour surmonter ces complications notées. Constituée d’un segment de greffe musculaire libre fixé circonférentiellement à un nerf périphérique intact, la construction se régénère et devient réinnervée par le nerf contenu au fil du temps. Chez le rat, cette construction a démontré sa capacité à amplifier les potentiels d’action efférente motrice d’un nerf périphérique jusqu’à 100 fois la valeur normale grâce à la génération de potentiels d’action musculaire composés (CMAP). Cette amplification du signal facilite la détection de haute précision de l’intention du moteur, permettant potentiellement une utilisation fiable des dispositifs exosquelettes.