L’amputation des membres inférieurs altère non seulement la mobilité, mais s’accompagne également fréquemment de douleurs du membre fantôme et d’une perturbation de la perception haptique et nociceptive du membre résiduel, ce qui peut compromettre l’utilisation et la rééducation prothétiques. À l’interface moignon-emboîture, une pression excessive ou inégale peut provoquer une gêne, une inflammation ou même une ulcération cutanée, ce qui rend la localisation en temps réel du contact, la détection de l’intensité de la pression et la détection rapide des stimuli potentiellement nocifs importantes pour l’ajustement et la sécurité de la prothèse.
Bien que les capteurs tactiles flexibles se soient considérablement améliorés en termes de sensibilité, d’extensibilité et de stabilité, la plupart des systèmes distinguent encore le toucher de la douleur à l’aide de seuils prédéfinis et ne disposent pas du traitement du signal, de la mémoire et de la plasticité synaptique intrinsèques des systèmes neuronaux biologiques.
Des approches récentes combinant des capteurs de pression avec des éléments neuromorphiques tels que des memristors ou des transistors ouvrent la voie vers une détection, un traitement et une mémoire intégrés. Cependant, les systèmes existants ont encore du mal à obtenir simultanément une localisation précise en temps réel pour la perception haptique et l’intégration temporelle et spatiale requise pour la détection de la douleur. Par conséquent, développer un système perceptuel bioinspiré capable de décoder conjointement l’emplacement et l’intensité haptiques ainsi que les informations spatio-temporelles sur la douleur est une étape importante vers une restauration sensorielle plus efficace et un retour de protection dans les prothèses intelligentes.
Ye Qiu, auteur, chercheur, Université de technologie du Zhejiang
Cette étude a développé un capteur perceptuel (BPS) bioinspiré avec 2 voies synergiques conçues pour imiter la perception haptique et douloureuse humaine. Le module haptique utilisait un capteur piézoélectrique P (VDF-TrFE) pour détecter rapidement l’emplacement, l’intensité et le moment de l’application ou de la libération du stimulus, tandis que le module anti-douleur combinait un capteur piézorésistif LIG/PDMS avec un transistor synaptique ITO déclenché par le chitosane, permettant une plasticité à court et à long terme de type synaptique et une intégration spatio-temporelle de l’intensité, de la durée, de la fréquence et de la répétition du stimulus. Les 2 modules ont été intégrés dans un réseau de détection flexible bimodal 2 × 2 avec des circuits de conditionnement du signal et un microcontrôleur pour la détection tactile parallèle et le traitement de la douleur neuromorphique.
Les chercheurs ont d’abord caractérisé la sensibilité, la vitesse de réponse, la stabilité et le comportement lié à la plasticité des composants de détection, puis ont intégré le BPS dans une main robotique pour établir un système en boucle fermée capable de distinguer les stimuli inoffensifs et nocifs et de déclencher des réponses d’évitement. Enfin, la plate-forme a été déployée à l’interface moignon-prothèse chez des participants ayant subi une amputation transtibiale, où la distribution haptique et les signaux d’avertissement de douleur ont été enregistrés pendant la position assise, la marche, la montée des escaliers, le saut et la course afin d’évaluer sa faisabilité pour l’ajustement prothétique et le feedback de rééducation.
Les résultats ont montré que le capteur perceptuel bioinspiré pouvait simultanément fournir une détection haptique haute performance et une perception de la douleur de type mémoire. Le capteur piézorésistif a atteint une sensibilité de 57,9 kPa⁻¹ dans la plage basse pression, avec des temps de réponse et de récupération de 31 et 43 ms, tandis que le capteur piézoélectrique a atteint des temps de réponse et de récupération aussi rapides que 5 et 4 ms et est resté stable après 2 000 cycles de chargement. Lorsqu’elle est intégrée au transistor synaptique, la voie de la douleur présentait un EPSC, une facilitation par impulsions appariées et des transitions de la plasticité à court et à long terme, tout en accumulant des réponses en fonction de l’intensité, de la durée, de la fréquence et de la répétition du stimulus pour imiter la sensibilisation et la désensibilisation à la douleur.
Dans des expériences robotiques en boucle fermée, le système distinguait les stimuli inoffensifs des stimuli nocifs, déclenchait un évitement rapide une fois le seuil de douleur dépassé et abaissait son seuil d’avertissement ultérieur après une expérience douloureuse, produisant ainsi une réponse protectrice de type réflexe conditionné. Dans des essais de faisabilité menés auprès de participants ayant subi une amputation transtibiale, le BPS a simultanément surveillé la répartition de la pression et le risque lié à la douleur à l’interface moignon-emboîture pendant la position assise, la marche, la montée des escaliers, le saut et la course, aidant ainsi à identifier une charge anormale et à soutenir l’ajustement des mouvements. Ces résultats démontrent son potentiel pour l’ajustement de prothèses, la protection des membres résiduels et la formation en rééducation.
L’importance de ce travail réside dans l’intégration de la localisation haptique en temps réel avec l’accumulation spatio-temporelle de la douleur au sein d’un seul système perceptuel bio-inspiré, fournissant ainsi un retour sensoriel pour des prothèses intelligentes qui ressemblent davantage au traitement somatosensoriel humain. En combinant une voie haptique piézoélectrique avec une voie neuromorphique de la douleur, le BPS peut non seulement identifier l’emplacement et l’intensité du stimulus, mais également imiter les caractéristiques liées à la douleur telles que l’accumulation, la sensibilisation et la désensibilisation, favorisant ainsi l’évitement robotique en boucle fermée et le retour de rééducation prothétique. Par rapport aux systèmes conventionnels de cartographie de la pression ou d’avertissement à seuil fixe, cette approche fournit des informations synergiques plus complètes sur l’haptique et la douleur, avec des applications potentielles dans l’évaluation de l’ajustement des prothèses, la surveillance de la santé des membres résiduels et l’ajustement des mouvements.
« Cependant, les essais sur l’homme sont actuellement principalement destinés à la vérification de la faisabilité. À l’avenir, nous augmenterons le nombre de sujets et de types d’amputations et améliorerons encore l’intégration sans fil, l’emballage de qualité médicale, la stabilité de port à long terme et la fiabilité de la fixation des capteurs lors d’un mouvement dynamique, favorisant ainsi le développement de ce système vers des prothèses intelligentes portables à long terme et des applications de réadaptation clinique. » dit Ye Qiu.
Les auteurs de l’article incluent Ye Qiu, Shihan Wang, Qiangqiang Qian, Yu Yan, Weisheng Wang, Xiu Jia, Shengwei Fan, Yuan Bao, Ye Tian, Yi Song, Aiping Liu, Liu Wang, Liqiang Zhu et Huaping Wu.
Ce travail a été soutenu par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (subventions n° U25A20294, 12572184, 12372168, 12388101, 12272351 et 12532008), le programme clé national de recherche et de développement de Chine (2024YFB3816500), la Fondation des sciences naturelles de la province du Zhejiang en Chine. (LRG25A020001 et LZ24A020004) et les Fonds de recherche fondamentale pour les universités provinciales du Zhejiang (RF-A2025017).
