$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
בארצות הברית לבדה, כ-130 מיליון בני אדם סובלים מהפרעות עצביות-שריריות ושלד-שריר, וכתוצאה מכך להשפעה כלכלית שנתיתשל יותר מ-800 מיליארד דולר. קבוצה זו של הפרעות היא בדרך כלל משנית לפתולוגיה בתוך מערכות העצבים, בצומת הנוירומוסקולרי, או בתוך השריר עצמו3. למרות מגוון המקורות הפתולוגיים, הרוב חולקים מידה מסוימת של חולשה קיצונית 1,3. למרבה הצער, חולשה זו היא לעתים קרובות קבועה בהתחשב במגבלות התחדשות רקמת העצבים והשריר, במיוחד במצב של טראומה קשה 4,5,6.
אלגוריתמים לטיפול בחולשת גפיים התמקדו באופן קלאסי באמצעים שיקומיים ותומכים, לעתים קרובות תוך הסתמכות על רתימת היכולות של הגפיים שנותרו שלמות (קנים, כסאות גלגלים וכו '). 7. אסטרטגיה זו נופלת, עם זאת, עבור אלה שחולשתם אינה מוגבלת לקיצוניות אחת. עם החידושים האחרונים בטכנולוגיות רובוטיות, פותחו מכשירי exoskeleton מתקדמים המשחזרים פונקציונליות גפיים לאלה החיים עם חולשת גפיים 8,9,10,11,12,13. אקסוסקלטון רובוטי זה הוא לעתים קרובות מכשירים לבישים המופעלים על ידי מכשירים לבישים שיכולים לסייע בייזום והפסקת תנועה או שמירה על מיקום הגפיים, ומספקים כמות משתנה של כוח שניתן להתאים אישית למשתמש 8,9,10,11,12,13 . התקנים אלה מסווגים כפאסיביים או אקטיביים בהתאם לאופן שבו הם מספקים סיוע מוטורי למשתמש: התקנים אקטיביים מכילים מפעילים חשמליים המגבירים את הכוח למשתמש, ואילו מכשירים פסיביים אוגרים אנרגיה מתנועות המשתמש על מנת לשחרר אותה בחזרה למשתמש בעת הצורך14. מכיוון שלמכשירים פעילים יש את היכולת להגדיל את יכולות ההספק של המשתמש, מכשירים אלה מנוצלים לעתים קרובות הרבה יותר בהגדרה של חולשת גפיים[14].
על מנת לקבוע את הכוונה המוטורית באוכלוסייה זו, אקסוסקלטון מודרני מסתמך בדרך כלל על אלגוריתמים לזיהוי תבניות שנוצרו מאלקטרומיוגרפיה (EMG) של שרירי גפיים דיסטליים 8,15,16,17 או מאלקטרואנצפלוגרפיה של פני השטח (sEEG) של המוח18,19,20 . למרות ההבטחה של שיטות זיהוי אלה, לשתי האפשרויות יש מגבלות משמעותיות המונעות שימוש נרחב במכשירים אלה. כאשר sEEG מזהה אותות ברמת מיקרו-וולט באופן טרנס-גולגולתי18,19,20, הביקורות מתמקדות לעתים קרובות בחוסר היכולת להבדיל בין אותות אלה לבין רעשי רקע21. כאשר רעשי הרקע דומים לאות ההקלטה הרצוי, הדבר מייצר יחסי אות לרעש (SNR) נמוכים, וכתוצאה מכך זיהוי מנוע לא מדויקוסיווג 22,23. זיהוי אותות מדויק מסתמך גם על מגע קרקפת יציב בעל עכבה נמוכה21, אשר יכול להיות מושפע באופן משמעותי מנוכחות של שיער גס/עבה, פעילות המשתמש ואפילוהזעה של 22,24. לעומת זאת, אותות EMG גדולים בכמה סדרי גודל באמפליטודה, מה שמאפשר דיוק זיהוי אותות מנועגדול יותר 15,18,25. עם זאת, יש לכך מחיר, שכן שרירים סמוכים יכולים לזהם את האות, מה שמקטין את דרגות החופש שניתן לשלוט בו על ידי המכשיר 16,17,25 וחוסר יכולת לזהות תנועת שרירים עמוקה25,26,27,28. והכי חשוב, EMG לא יכול לשמש כשיטת בקרה כאשר יש פגיעה משמעותית בשרירים והיעדר מוחלט של רקמה29.
על מנת לקדם את הפיתוח של אקסוסקלטון רובוטי, נדרש זיהוי עקבי ומדויק של כוונת המנוע של המשתמש המיועד. ממשקים המנצלים את מערכת העצבים ההיקפית נוצרו כטכניקת ממשק מבטיחה, בהתחשב בגישה הפשוטה יחסית שלהם ובסלקטיביות התפקודית שלהם. שיטות התממשקות העצבים ההיקפיות הנוכחיות יכולות להיות פולשניות או לא פולשניות ובדרך כלל נופלות באחת משלוש קטגוריות: אלקטרודות חוץ-עצביות 30,31,32,33, אלקטרודות תוך-גולגולתיות 34,35,36 ואלקטרודות חודרות37,38,39,40 . מכיוון שאותות עצביים היקפיים הם בדרך כלל ברמה של מיקרו-וולטים, זה יכול להיות קשה להבדיל בין אותות אלה לבין רעשי רקע משרעת דומים41,42, מה שמפחית את יכולות הדיוק הכוללות של זיהוי המנוע של הממשק. יחסי אות לרעש נמוכים אלה (SNR) מחמירים לעתים קרובות עם הזמן באופן משני להחמרה בעכבת האלקטרודה 43 הנוצרת מפירוק של המכשיר39,43, או מתגובת גוף זר מקומית המייצרת רקמת צלקת סביב המכשיר ו/או ניוון אקסונאלי מקומי 37,44. למרות שבדרך כלל ניתן לפתור חסרונות אלה באמצעות הפעלה חוזרת והשתלה של ממשק עצבי היקפי חדש, אין זה פתרון בר קיימא לטווח ארוך מכיוון שתגובות הקשורות לגוף זר ימשיכו להתרחש.
כדי להימנע מתגובות רקמות מקומיות אלה הנוצרות מאינטראקציה של עצבים היקפיים עם ממשקים אביוטיים, יש צורך בממשק המשלב מרכיב ביולוגי. כדי להתמודד עם חסרון זה, ממשק העצבים ההיקפיים הרגנרטיביים (RPNI) פותח כדי לשלב עצבים היקפיים מותמרים בגפיים השיוריות של אלה עם קטיעות עם התקנים תותבים45,46,47,48. ייצור ה- RPNI כרוך בהשתלה כירורגית של עצב היקפי מותמר לתוך מקטע של השתלת שריר חופשית אוטולוגית, עם רה-וסקולריזציה, התחדשות והתחדשות המתרחשים לאורך זמן. באמצעות יצירת פוטנציאל פעולה של שרירים מורכבים ברמת מילי-וולט (CMAPs), ה-RPNI מסוגל להגביר את אות רמת המיקרו-וולט של העצב המוכל שלו בכמה סדרי גודל, מה שמקל על זיהוי מדויק של כוונה מוטורית45,48,49. בעשור האחרון חלה התפתחות משמעותית של ה-RPNI, עם הצלחה ניכרת בהגברה והעברה של אותות עצביים מוטוריים יעילים הן בניסויים בבעלי חיים50,51 והן ב-47 ניסויים בבני אדם, מה שמקל על בקרת מכשירים תותבים ברמת דיוק גבוהה עם דרגות חופש מרובות.
אנשים עם חולשת גפיים אך עצבים היקפיים שלמים ייהנו באופן דומה מזיהוי מדויק של כוונה מוטורית דרך ממשקי עצב היקפיים על מנת לשלוט במכשירי אקסוסקלטון. מכיוון שה- RPNI פותח לשילוב עם עצבים היקפיים מועברים, כגון אצל אנשים עם קטיעות, היה צורך בשינויים כירורגיים. בהתבסס על ניסיון עם RPNI, פותח ממשק העצבים ההיקפי רגנרטיבי של שרוול השרירים (MC-RPNI). הוא מורכב מקטע דומה של השתלת שריר חופשי כמו ב-RPNI, ובמקום זאת הוא מאובטח באופן היקפי לעצב היקפי שלם (איור 1). עם הזמן, הוא מתחדש ומתחדש באמצעות הנבטה אקסונלית בטחונית, הגברה ותרגום של אותות עצביים מוטוריים אלה לאותות EMG הגדולים בכמה סדרי גודלשל 52. מכיוון שה- MC-RPNI הוא ביולוגי במקורו, הוא מונע את תגובת הגוף הזר הבלתי נמנעת המתרחשת עם ממשקי העצבים ההיקפיים הנמצאים כיום בשימוש52. יתר על כן, ה- MC-RPNI מקנה את היכולת לשלוט בדרגות חופש מרובות בו זמנית מכיוון שניתן למקם אותם על עצבים מנותקים דיסטלית לשרירים בודדים ללא דיבור צולב משמעותי, כפי שהוכח בעבר ב- RPNIs49. לבסוף, MC-RPNI יכול לפעול ללא תלות בתפקוד השרירים הדיסטליים כפי שהוא ממוקם על העצב הפרוקסימלי. בהתחשב ביתרונותיו על פני ממשקי העצבים ההיקפיים הנוכחיים, ה- MC-RPNI טומן בחובו הבטחה משמעותית לספק שיטה בטוחה, מדויקת ואמינה לבקרת אקסוסקלטון.