Майбутнє вже настало: як біонічні протези змінюють правила гри для людей з ампутаціями

Із досягненням нових висот в інженерії та технологіях науковці розробили метод під’єднання біонічних пристроїв до м’язової та нервової систем за допомогою електричних сигналів. Найпоширенішим методом, який можна використати для досягнення цієї синергії між рухами людського тіла та біонічними протезами, є система керування EMG, що використовує обробку біосигналів для поліпшення керування кистю. Сигнали EMG використовують для інтерпретації інтенсивності та бажаного руху, які потім застосовують для керування Zeus. Ці сигнали дають пацієнтеві змогу відкривати та закривати кисть, а також змінювати типи хвату та швидкість, з якою працює кисть. 

Ще одним методом, який набув популярності, є метод цільової реіннервації м’язів, який успішно застосували у випадку Джессі Саллівана, колишнього електромонтера, що втратив обидві руки вище ліктя внаслідок нещасного випадку. У 2001 році Салліван переніс операцію TMR, під час якої нерви з ампутованих рук було перенаправлено до м’язів грудної клітки. Це дало йому змогу керувати парою роботизованих рук під назвою DEKA Arm System. DEKA Arm System використовує датчики для виявлення електричних сигналів із м’язів грудної клітки Саллівана, які потім перетворюються на рухи роботизованих рук. Завдяки цій системі Салліван зміг виконувати різноманітні завдання, які раніше були неможливими з традиційними протезами, наприклад різати помідор ножем і свердлити отвір у стіні.  Успіх Саллівана з DEKA Arm System продемонстрував потенціал процедури TMR та біонічних протезів у поліпшенні життя людей з ампутаціями та наданні їм більшої незалежності й функціональності.   

Хоча загалом цей підхід є досить ефективним, ці два методи не забезпечують чогось вирішального для людського досвіду — дотику. І це вирішується завдяки третьому й остаточному методу — прямому підключенню до нервів. Нерви, що залишилися після ампутації, безпосередньо з’єднуються з імплантованими нейронними інтерфейсами, а сенсорні сигнали приймаються нейронними електродами. Цей пристрій містить датчики, які генерують електричні сигнали, що потім передаються до нервів. У такий спосіб пацієнт відчуває, ніби в нього є «фантомна кінцівка», яка виконує функції ампутованої частини. Створення відчуття за допомогою штучних датчиків дотику дає пацієнтові змогу відчувати дотик і розпізнавати текстуру.

Будучи найскладнішим проєктом у сфері біонічних протезів, пряме підключення до нервів було успішно застосовано у випадку Джонні Matheny, людини з ампутацією, яка втратила ліву руку через рак.

Matheny переніс революційну хірургічну процедуру у 2015 році, яка передбачала ампутацію його руки та заміну її біонічною рукою, безпосередньо з’єднаною з нервами в його куксі. Операцію виконали дослідники з Applied Physics Laboratory Університету Джонса Гопкінса, які розробили нову технологію під назвою Modular Prosthetic Limb (APL).  Рука може виконувати широкий спектр складних рухів, таких як захоплення та маніпулювання об’єктами різної форми й розміру. 

Після операції Matheny кілька місяців тренувався користуватися своєю новою біонічною рукою. Він переніс цільову реіннервацію м’язів (TMR), під час якої нерви, що раніше керували м’язами в ампутованій руці, було перенаправлено до сусідніх м’язів, які все ще функціонували. Це дало йому змогу використовувати залишкові нерви для керування протезом. Matheny зміг виконувати завдання, які раніше були неможливими з традиційними протезами. Технологія прямого підключення до нервів Matheny є великим проривом у сфері біонічних протезів, прокладаючи шлях до більш досконалих протезів, якими можна керувати інтуїтивно. Його історія надихає, показуючи, що завдяки наполегливості та розвитку передових технологій люди з інвалідністю можуть досягати вражаючих результатів.

Це лише одна з багатьох історій, які колись здавалися б неймовірними. А тепер інтеграція біонічних протезів і людей ближча, ніж будь-коли. Допомагаючи людям з ампутаціями відновити втрачені можливості, біонічні кінцівки є провісниками надії: свідченням стійкості та інноваційності людини.

{{cta('88b1c064-ec1f-40e3-bc65-4a3e7aecd402')}}