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O campo da neurociência ganhou um novo impulso com o desenvolvimento de um sensor cerebral de microestrutura quase imperceptível. A tecnologia foi projetada para captar sinais neurais de maneira contínua e minimamente invasiva, facilitando tanto tratamentos quanto pesquisas sobre o cérebro humano
Um novo sensor cerebral desenvolvido por pesquisadores da Georgia Tech, localizada em Atlanta, no estado da Geórgia, Estados Unidos, pode transformar como as interfaces cérebro-computador (BCIs) são usadas no dia a dia.
A inovação permite a leitura de sinais neurais com alta precisão, sem causar desconforto ou exigir equipamentos volumosos.
Interfaces cérebro-computador — Sensor em microescala se encaixa entre os folículos capilares
O sensor criado pela equipe é extremamente pequeno e pode ser inserido nos espaços entre os folículos capilares, logo abaixo da pele. Ele é quase invisível ao olho humano.
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Segundo os pesquisadores, esse posicionamento permite maior proximidade com a fonte dos sinais cerebrais, reduzindo interferências externas.
Diferente de métodos tradicionais que usam gel ou eletrodos secos no couro cabeludo, a nova solução evita os fios rígidos e a necessidade de aplicação constante. Também supera as limitações dos sensores invasivos que precisam de implantes no cérebro.
Tecnologia usa microagulhas condutoras e fios flexíveis
O dispositivo utiliza microagulhas feitas de um polímero condutor para captar os sinais elétricos do cérebro.
Esses sinais são então enviados por fios flexíveis compostos de poliamida e cobre. Todo o sistema é encapsulado em uma estrutura menor que 1 milímetro.
O professor Hong Yeo, líder da pesquisa e especialista em sensores vestíveis, foi quem combinou o conhecimento em eletrônica flexível e microtecnologia para criar esse novo sensor.
Yeo é professor da Escola de Engenharia Mecânica George W. Woodruff e também atua no Instituto de Pessoas e Tecnologia da Georgia Tech.
“Meu objetivo é desenvolver tecnologias de sensores que possam realmente ajudar na área da saúde“, explicou Yeo. Ele afirma que a chave está na miniaturização e no posicionamento estratégico do sensor, o que melhora muito a qualidade dos sinais captados.
Testes evidenciam precisão de 96,4% com liberdade total de movimento
Para testar o sensor, seis pessoas participaram de um estudo em que usaram o dispositivo ao longo de um dia normal.
Os participantes conseguiram andar, correr e realizar tarefas diárias enquanto a interface cérebro-computador registrava e interpretava os sinais neurais.
Durante os testes, os usuários controlaram uma videochamada de realidade aumentada apenas com o foco do olhar.
O sistema foi capaz de identificar, com 96,4% de precisão, qual estímulo visual estava sendo observado, o que permitiu ações como aceitar chamadas ou acessar contatos sem o uso das mãos.
A fidelidade dos sinais se manteve por até 12 horas seguidas, com resistência elétrica extremamente baixa entre a pele e o sensor. Isso indica que o sistema pode operar por longos períodos sem perda de desempenho, mesmo com movimento constante.
Possibilidades para uso contínuo e integração homem-máquina
Os resultados empolgaram os pesquisadores. Para Yeo, essa tecnologia vestível pode tornar as BCIs viáveis para uso contínuo na rotina de qualquer pessoa, integrando de maneira prática o cérebro humano com dispositivos externos.
Além disso, o sensor pode abrir portas para aplicações futuras em áreas como reabilitação, próteses e controle de dispositivos assistivos. “Vou continuar colaborando com minha equipe para desenvolver ainda mais a tecnologia BCI“, afirmou o professor.
Yeo destacou ainda a importância do trabalho coletivo. “Muitos dos grandes desafios de hoje são complexos demais para serem resolvidos individualmente. Por isso, agradeço aos meus colegas e colaboradores que tornaram este avanço possível.“
Novo caminho para dispositivos de monitoramento cerebral
Com essa inovação, a Georgia Tech demonstra que a miniaturização e o conforto do usuário podem ser combinados com alto desempenho em dispositivos de leitura cerebral.
O novo sensor oferece uma alternativa promissora aos sistemas tradicionais, indicando uma nova fase no desenvolvimento de interfaces cérebro-computador mais práticas, eficazes e integradas à vida cotidiana.
Estudo publicado em pnas.
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