© ICAI Donders lab Nijmegen
Author profile picture

Doven die weer kunnen horen, blinden die kunnen zien, verlamden die weer kunnen bewegen: de doelstellingen van het derde Nijmeegse AI-lab zijn niet bepaald gering. Via kunstmatige intelligentie, machine learning en implantaten zouden de hersenen niet alleen de verstandelijke aansturing van het lichaam weer kunnen oppakken, maar hetzelfde kunnen doen voor de zintuigen. 

Kijken, voelen, horen, ruiken, gecontroleerd bewegen: het zijn essentiële functies voor het leven van een mens. Wie ze mist, is letterlijk beperkt in zijn functioneren. Herstel van dit soort functies is de belangrijkste doelstelling van het Donders ICAI-lab, dat in juni werd geopend aan de Radboud Universiteit in Nijmegen. Daarbij haakt het lab aan op recente ontwikkelingen in verschillende disciplines, die samen nieuw uitzicht bieden op grote stappen in de neurotechnologie. De AI-oplossingen die hier bedacht worden moeten ook voor het bedrijfsleven belangrijke nieuwe gebieden ontsluiten. Vandaar ook de nauwe samenwerking tussen onderzoek, overheid en ondernemerschap binnen het Donders AI For Neurotech Lab.

ICAI-labs

De Radboud Universiteit doet al sinds eind jaren tachtig onderzoek naar AI, Artificial Intelligence. De ICAI (Innovation Center for Artificial Intelligence) labs in Nijmegen ontwikkelen technieken die zich specifiek richten op de medische wereld. ICAI is een landelijk netwerk gericht op het ontwikkelen van technologie en talent op het gebied van Kunstmatige Intelligentie. De Radboud Universiteit opende in 2019 de eerste twee ICAI- labs. Nederland telt er inmiddels vijftien, in Amsterdam, Delft, Den Bosch, Eindhoven, Nijmegen en Utrecht. Elk ICAI-lab heeft een eigen specialiteit.

Volgens Marcel van Gerven, wetenschappelijk directeur van het Donders ICAI lab, is AI belangrijk voor innovatie en een manier om inzicht en invloed te krijgen op bijvoorbeeld menselijke cognitie. Ook in het coronatijdperk staan die ontwikkelingen niet stil. Van Gerven: “In Nijmegen ontstaan steeds meer samenwerkingen met de Radboud Universiteit op het gebied van bijvoorbeeld brain-computer interfacing. Mensen met het zogeheten locked-in syndroom die totaal verlamd zijn kunnen met behulp van een computer toch communiceren.” 

Hersenimplantaten

Een voorbeeld daarvan is een headset die hersenactiviteiten meet. Om dit te ontwikkelen moet er veel onderzoek worden gedaan naar hoe het brein werkt. Van Gerven: “We richten ons met name op het gebruik van hersenimplantaten maar in Nijmegen wordt ook veel onderzoek gedaan naar EEG. Dit is een methode om de elektrische activiteit van de hersenen te meten. Het is een non-invasieve ingreep, waarbij de elektroden doorgaans op de hoofdhuid worden geplakt.”

Maar AI wordt veel breder gebruikt. “Denk hierbij aan oplossingen om de visuele waarneming van blinde mensen te herstellen. Of om methodes te ontwikkelen die spieren kunnen aansturen, epileptische aanvallen kunnen onderdrukken en verlamde mensen helpen te communiceren. Wij richten ons niet op de ontwikkeling van die implantaten zelf, maar wel van de AI die deze implantaten aanstuurt.” 

Internationale samenwerkingen 

Om dit allemaal te willen en kunnen bereiken werkt de Radboud Universiteit samen met nationale en internationale instituten en bedrijven, zoals het Netherlands Institute for Neuroscience (NIN), UMC Utrecht, TU Delft, Technische Universiteit Eindhoven en universiteiten in België, Duitsland en Spanje. Binnen het Donders lab zelf is er samenwerking met partijen als Phosphoenix, Advanced Bionics, Oneplanet Research Center en Abbott.

“Op dit moment zijn er onderzoeken gaande naar implantaten die rechtstreeks in de hersenen worden ingebracht bij blinde mensen, waardoor ze, weliswaar beperkt, meer zicht krijgen. Er zijn al testen gedaan bij patiënten die daardoor eindelijk weer wat konden zien. Dit is allemaal nog in een vroeg stadium, maar de eerste tekenen zijn hoopvol!” 

Voorbeelden van projecten binnen het Donders Lab

  • Deep learning oplossingen die blindheid aanpakken met next-generation neuroprotheses.
  • Interactieve middelen in gesimuleerde omgevingen voor herstel van zicht met corticale visuele neuroprotheses.
  • Verbetering van de op machine learning gebaseerde methoden voor signaalverwerking die in implantaten wordt gebruikt.
  • Decoderen en reguleren van verstandelijke functies via digital twins en machine learning.
  • Decodering van de motoriek voor het herstel van de communicatie en de aansturing van de spieren.