Les ondes cérébrales pourraient restaurer le mouvement chez les patients paralysés

Des chercheurs ont mis au point une méthode non invasive utilisant des scanners EEG du cerveau pour détecter les intentions de mouvement chez les personnes atteintes de lésions de la moelle épinière. En capturant les signaux du cerveau et en les acheminant potentiellement vers des stimulateurs spinaux, cette approche vise à contourner les nerfs endommagés. Bien que prometteuse, la technologie peine encore à assurer un contrôle précis, en particulier pour les membres inférieurs.

Les personnes souffrant de lésions de la moelle épinière conservent souvent des nerfs sains dans leurs membres et un cerveau fonctionnel, mais les dommages à la moelle épinière interrompent les signaux permettant le mouvement. Une nouvelle étude explore l'utilisation de l'électroencéphalographie (EEG) pour détecter ces signaux cérébraux et rétablir la communication sans chirurgie invasive. Publiée dans APL Bioengineering par AIP Publishing, la recherche implique des scientifiques d'universités en Italie et en Suisse. L'équipe a testé des casques EEG, qui enregistrent l'activité cérébrale à partir du cuir chevelu, sur des patients tentant des mouvements simples. Contrairement aux électrodes implantées, l'EEG évite les risques chirurgicaux. «Cela peut causer des infections ; c'est une autre procédure chirurgicale», a déclaré l'auteure Laura Toni. «Nous nous demandions si cela pouvait être évité». L'étude s'est concentrée sur le décodage des signaux pour les mouvements des membres inférieurs, qui proviennent plus profondément dans le cerveau et sont plus difficiles à capturer. «Le cerveau contrôle principalement les mouvements des membres inférieurs dans la zone centrale, tandis que les mouvements des membres supérieurs sont plus périphériques», a expliqué Toni. «Il est plus facile d'avoir une cartographie spatiale de ce que l'on essaie de décoder par rapport aux membres inférieurs». Un algorithme d'apprentissage automatique a analysé les données EEG, distinguant avec succès les tentatives de mouvement de l'immobilité mais peinant à différencier des actions spécifiques. Les chercheurs prévoient d'affiner le système pour reconnaître des intentions comme se lever ou marcher et de l'intégrer à des stimulateurs de la moelle épinière. Si amélioré, cela pourrait permettre aux personnes paralysées de retrouver une mobilité significative grâce à une activation nerveuse pilotée par le cerveau. Ce travail s'appuie sur des méthodes invasives antérieures, offrant une alternative plus sûre. Les auteurs principaux incluent Laura Toni, Valeria De Seta, Luigi Albano et d'autres, avec l'étude complète intitulée «Decoding lower-limb movement attempts from electro-encephalographic signals in spinal cord injury patients», publiée en 2026.

Articles connexes

Scientific illustration of mouse abdominal muscle contraction transmitting pressure via spinal veins to induce subtle brain motion and cerebrospinal fluid circulation for waste removal.
Image générée par IA

Study links abdominal muscle contractions to subtle brain motion that may help circulate cerebrospinal fluid

Rapporté par l'IA Image générée par IA Vérifié par des faits

Penn State researchers report that tightening the abdominal muscles can transmit pressure through a vein network along the spine, causing the brain to shift slightly inside the skull in mice. The team says computer simulations suggest this motion could help drive cerebrospinal fluid flow that is thought to support waste removal, offering one possible mechanical explanation for why everyday movement and exercise are associated with brain health.

Epia Neuro, a newly launched startup in San Francisco, is developing a brain-computer interface to help stroke patients regain hand movement. The system combines a brain implant with a motorized glove. Stroke remains a leading cause of long-term disability, affecting hand and arm function in about two-thirds of survivors.

Rapporté par l'IA

A new study reveals that after a stroke, the undamaged side of the brain can appear biologically younger as it compensates for lost function. Researchers analyzed MRI scans from over 500 stroke survivors worldwide using AI models. The findings suggest neuroplasticity helps explain persistent motor impairments.

Researchers at the University of California, Irvine report that a machine-learning system called SIGNET can infer cause-and-effect links between genes in human brain tissue, revealing extensive rewiring of gene regulation—especially in excitatory neurons—in Alzheimer’s disease.

Rapporté par l'IA Vérifié par des faits

Northwestern University researchers say they developed an advanced lab-grown human spinal cord organoid model that reproduces key features of traumatic injury—such as inflammation and glial scarring—and that an experimental “dancing molecules” therapy reduced scar-like tissue and promoted nerve-fiber growth in the model.

Ce site utilise des cookies

Nous utilisons des cookies pour l'analyse afin d'améliorer notre site. Lisez notre politique de confidentialité pour plus d'informations.
Refuser