İnsanlık tarihi boyunca tıp, bozulanı onarmak veya acıyı dindirmek üzerine kurulu bir savunma hattıyken 21. yüzyılın ilk çeyreğini geride bıraktığımız şu günlerde, nöroteknoloji ve Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) ile bu savunma hattı, "kaybedileni geri kazanma" ve hatta "biyolojik sınırları aşma" noktasına evriliyor. Hans Berger’in 1924’te ilk EEG kaydını almasından bir asır sonra [1], bugün nöronların sessiz dilini dijital bir koda dönüştürüp protezleri hareket ettiriyor, düşünceleri ekrana dökebiliyoruz. BCI ya da Türkçe karşılığı olarak BBA, beyinden gelen sinyallerin cihazlar tarafından algılanıp kullanıcıya dışsal bir çıktı olarak dönüştürüldüğü sistemlerdir [2].Bu sistemler sayesinde insan ve beyni arasındaki gizeme hekim olarak dahil olup teşhis ve tedavilerde çok önemli bir avantaj sağlıyoruz.
Temel Çalışma Mekanizması Nasıldır ve Sinyal İşleme Nasıl Yapılır?
Sistem, nöral sinyallerin (EEG, fNIRS veya ECoG) edinimiyle başlar. Elde edilen ham veri, gürültü giderme ve filtreleme süreçlerinden geçtikten sonra, makine öğrenmesi algoritmaları (SVM, LDA veya CNN tabanlı derin öğrenme) kullanılarak anlamlı komutlara "decode" edilir [3]. Bu süreç, kullanıcının nöral plastisitesi ile sistemin algoritması arasındaki sürekli bir adaptasyona dayanır.Tüm bu aşamalardan sonra kontrol çıktısı elde edilir. Örneğin bir bilgisayar imleci hareket ettirilir ya da bir protez kol istenilen hareketleri yapabilir.
Sinyal Elde Etmek İçin İki Önemli Ekol Olan Kraniyotomi ve Endovasküler Yaklaşım Nedir?
BCI dünyası bugün iki ana cerrahi yaklaşım üzerinden yükseliyor. Bir tarafta Neuralink firmasının temsil ettiği, kafatasına yerleştirilen mikro-implantlar ve binlerce elektrot ile yüksek veri hızı hedefleyen invaziv (girişimsel) yöntemler var [4]. Bu yaklaşımda robotik cerrahinin hassasiyetiyle nöral dokuya doğrudan temas ediliyor.
Diğer tarafta ise nöroşirürjinin vasküler disipliniyle harmanlanan, çok daha az invaziv bir yol olan Synchron (Stentrode) teknolojisi duruyor. Bir stent gibi juguler ven yoluyla motor kortekse komşu damarlara ulaştırılan bu elektrotlar, açık beyin ameliyatı risklerini (enfeksiyon, doku reddi) elimine ederek, "damar yoluyla zihne ulaşma" fırsatı sunuyor [5]. Bu yaklaşım, geleceğin cerrahisinde neşterlerin yerini kateterlerin alabileceğine dair güçlü bir kanıttır.
Güncel Klinik Karşılık Nedir?
BCI’nın bugün vadettiği en büyük başarı, "hapsedilmişlik sendromu" yaşayan hastaların dünyayla bağ kurmasıdır. Özellikle yüksek performanslı konuşma-BCI sistemleri sayesinde, ALS hastalarının sadece düşünce gücüyle dakikada 60'tan fazla kelimeyi ekrana dökebildiği kanıtlanmıştır [6].2026 projeksiyonları, bu teknolojinin sadece motor becerilerle sınırlı kalmayacağını, görsel kortekse doğrudan sinyal gönderen "Blindsight" gibi projelerle görme engelli bireylere "yapay bir görüş" kazandırılacağını da gösteriyor.
Ancak BCI'ın tüm planlanan tıbbi uygulamalarında en büyük teknik engel biyouyumluluktur. Elektrot çevresinde oluşan glial skar dokusu, zamanla sinyal kalitesini düşüren kronik bir inflamatuar yanıttır ve uzun süreli kullanımın önündeki en büyük bariyerdir [7]. Bu bariyer aşıldıkça BCI uygulamaları daha fazla probleme çözüm olabilecek,tıbbi rutine daha fazla girebilecektir.
Nöro-Etik ve Veri Gizliliği Kavramı
Teknolojinin hızı, etik kuralların olgunlaşma ve uygulama hızını geçmiş durumdadır.Bu nedenle teknolojinin aktör olduğu bir takım gelişmelerde bazı etik sorunlar göz ardı edilebilmekte ya da gerektiği hassasiyeti görmemektedir. "Nöro-gizlilik" (Neuro-privacy) kavramı da nöroteknoloji ve BCI uygulamalarında tartışılması,etik temeller üzerine oturtulması gereken bir kavramdır.Nöro-gizlilik beyin dalgalarından elde edilen verilerin mülkiyeti ve ticari kullanımını kapsayan bir durumdur.Nitekim nöro-gizlilik kavramı üzerine ciddi tartışmalar başlamıştır [8].Bu tartışmalara paralel olarak çıkarabileceğimiz en temel sonuç şudur:Hekimler artık sadece birer şifacı değil, aynı zamanda hastalarının bilişsel bütünlüğünü ve nöral veri özerkliğini koruyan birer "etik muhafız" olmak zorundadır. Bu da nöroteknolojinin tıp alanındaki önemli devrimlerinden biridir.
Kaynakça
Berger, H. (1929). Über das elektrenkephalogramm des menschen. Archiv für Psychiatrie und Nervenkrankheiten, 87(1), 527–570.
Wolpaw, J. R., McFarland, D. J., Neat, G. W., & Forneris, C. A. (2002). Brain–computer interfaces for communication and control. Clinical Neurophysiology, 113(6), 767–791.
Lotte, F., Bougrain, L., Cichocki, A., Clerc, M., Congedo, M., Rakotomamonjy, A., & Yger, F. (2018). A review of classification algorithms for EEG-based brain–computer interfaces: A 10 year update. Journal of Neural Engineering, 15(3).
Musk, E., & Neuralink. (2019). An integrated brain-machine interface platform with thousands of channels. Journal of Medical Internet Research, 21(10).
Oxley, T. J., Opie, N. L., John, S. E., Rind, G. S., Ronayne, S. M., Wheeler, T. L., … Grayden, D. B. (2016). Minimally invasive endovascular stent-electrode array for high-fidelity, chronic recordings of cortical sensorimotor activity. Nature Biotechnology, 34(3), 320–327.
Willett, F. R., Avansino, D. T., Hochberg, L. R., Henderson, J. M., & Shenoy, K. V. (2023). A high-performance speech neuroprosthesis. Nature, 620(7976), 1031–1036.
Polikov, V. S., Tresco, P. A., & Reichert, W. M. (2005). Response of brain tissue to chronically implanted neural electrodes. Journal of Neuroscience Methods, 148(1), 1–18.
Yuste, R., Goering, S., Arcas, B. A. y., Bi, G., Carmena, J. M., Carter, A., … Wolpaw, J. (2017). Four ethical priorities for neurotechnologies and AI. Nature, 551(7679), 159–163.