LogSync ชิปประสาทขนาดจิ๋วจาก EPFL ใช้พลังงานต่ำกว่า 200 ไมโครวัตต์ วิเคราะห์สัญญาณสมองและสภาวะทางความคิด
นักวิจัยจาก École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) ประเทศสวิตเซอร์แลนด์ พัฒนาระบบประมวลผลประสาทแบบฝังในร่างกายที่มีชื่อว่า LogSync ซึ่งออกแบบมาเพื่อบันทึกและวิเคราะห์กิจกรรมของสมอง โดยใช้พลังงานต่ำเป็นพิเศษ เทคโนโลยีนี้มีเป้าหมายเพื่อช่วยพัฒนาระบบกระตุ้นสมองที่สามารถปรับการทำงานตามสัญญาณประสาทได้อย่างเหมาะสมยิ่งขึ้น
การกระตุ้นสมองส่วนลึก (Deep Brain Stimulation: DBS) เป็นเทคนิคที่ส่งกระแสไฟฟ้าไปยังบริเวณเฉพาะของสมองผ่านอุปกรณ์ฝังในร่างกาย ปัจจุบันมีการใช้งานเพื่อรักษาความผิดปกติด้านการเคลื่อนไหว เช่น โรคพาร์กินสัน และกำลังได้รับการศึกษาเพิ่มเติมสำหรับโรคทางจิตเวช เช่น ภาวะซึมเศร้ารุนแรง โรคเครียดหลังเหตุการณ์สะเทือนใจ และโรคย้ำคิดย้ำทำ
อย่างไรก็ตาม ระบบ DBS จำนวนมากยังทำงานในรูปแบบ Open Loop ซึ่งส่งสัญญาณกระตุ้นตามค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แทนที่จะปรับตามกิจกรรมของสมองอย่างต่อเนื่อง แม้ระบบแบบ Closed Loop หรือ Adaptive Stimulation จะสามารถตอบสนองต่อสัญญาณสมองได้ แต่หลายระบบยังอาศัยข้อมูลจากสมองเพียงบริเวณเดียว ซึ่งอาจไม่เพียงพอสำหรับความผิดปกติทางจิตเวชที่เกี่ยวข้องกับการสื่อสารระหว่างสมองหลายส่วน
วิเคราะห์เครือข่ายสัญญาณสมองด้วย Machine Learning
Mahsa Shoaran หัวหน้าห้องปฏิบัติการ Integrated Neurotechnologies Lab ของ EPFL และทีมวิจัย พัฒนา LogSync ให้สามารถบันทึกกิจกรรมของสมองและดึงตัวบ่งชี้ทางชีวภาพจากเครือข่ายประสาท ได้แก่ ความแรงของคลื่นสมองหรือการสั่นของสัญญาณ (Oscillations) และระดับการประสานกันของสัญญาณจากสมองส่วนต่าง ๆ
จากนั้นอัลกอริทึม Machine Learning จะนำข้อมูลดังกล่าวมาวิเคราะห์ เพื่อจำแนกสภาวะด้านความคิดและอารมณ์ รวมถึงสร้างสัญญาณกระตุ้นเมื่อพบรูปแบบกิจกรรมสมองตามเงื่อนไขที่กำหนด
ทีมวิจัยประเมินระบบด้วยข้อมูลบันทึกสมองมนุษย์จากการทดลองทางจิตเวชก่อนหน้านี้ ซึ่งครอบคลุมการเปลี่ยนแปลงของการมีส่วนร่วมทางความคิดระหว่างทำภารกิจทางจิตใจ และการตื่นตัวทางอารมณ์ขณะรับชมวิดีโอ นอกจากนี้ ยังมีการทดลองเพิ่มเติมในหนูที่มหาวิทยาลัยมินนิโซตา เพื่อทดสอบการติดตามคลื่นสมองและการสร้างสัญญาณกระตุ้นตามจังหวะที่กำหนด
จุดเด่นคือใช้พลังงานต่ำกว่า 200 ไมโครวัตต์
ความท้าทายสำคัญของระบบประสาทแบบฝังในร่างกายคือการทำงานภายใต้ข้อจำกัดด้านพลังงาน ทีมวิจัยจึงออกแบบฮาร์ดแวร์และอัลกอริทึมร่วมกันตั้งแต่ต้น เพื่อให้ระบบสามารถประมวลผลและถอดรหัสสัญญาณจากเครือข่ายสมองได้บนชิปเดียว โดยใช้พลังงานต่ำกว่า 200 ไมโครวัตต์
อีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญคือการใช้การคำนวณแบบลอการิทึม (Logarithmic Computations) เพื่อลดความซับซ้อนของการวิเคราะห์เครือข่ายสมอง และช่วยดึงตัวบ่งชี้ทางชีวภาพได้แบบเรียลไทม์
ต่อยอดสู่เทคโนโลยีประสาทรุ่นใหม่
แม้การตรวจสอบเบื้องต้นของ LogSync จะมุ่งเน้นการประยุกต์ใช้ด้านจิตเวช แต่ความสามารถในการวิเคราะห์เครือข่ายสมองและสร้างสัญญาณกระตุ้นอย่างแม่นยำ อาจนำไปใช้กับเทคโนโลยีอื่นได้ เช่น ระบบ DBS แบบปรับตัวสำหรับความผิดปกติด้านการเคลื่อนไหว การกระตุ้นสมองแบบไม่รุกล้ำที่ทำงานเป็นวงปิด และเทคโนโลยีอัลตราซาวด์แบบเจาะจงตำแหน่ง
งานวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร IEEE Journal of Solid-State Circuits และต่อยอดจากงานก่อนหน้าของทีมเกี่ยวกับการถอดรหัสสัญญาณสมองเป็นข้อความและการปรับการทำงานของระบบประสาทแบบ Closed Loop
อย่างไรก็ตาม ผลการศึกษายังเป็นหลักฐานในระดับการวิจัยและการทดลอง ไม่ได้หมายความว่า LogSync สามารถวินิจฉัยอารมณ์หรือรักษาโรคทางจิตเวชได้อย่างสมบูรณ์แล้ว การนำไปใช้ทางคลินิกยังต้องผ่านการศึกษาและตรวจสอบเพิ่มเติม
ที่มา: The GIST, EPFL
