BISC: Rewolucyjny Minimalnie Inwazyjny Interfejs Mózg-Komputer Zapewniający Superszybką Komunikację Bezprzewodową

System nazwany Biologicznym Interfejsem Korowym (BISC) stanowi przełom w dziedzinie neuronauk, oferując bezprzewodowy kanał komunikacyjny o wysokiej wydajności, który jest jednocześnie minimalnie inwazyjny. Umożliwia on bezpośrednie połączenie między ludzkim mózgiem a zewnętrznymi systemami obliczeniowymi. Kluczowe informacje na temat tej innowacji zostały opublikowane 8 grudnia 2025 roku na łamach prestiżowego czasopisma Nature Electronics. Za tym ambitnym projektem stoi interdyscyplinarny zespół badaczy współpracujących z Uniwersytetu Columbia (Wydział Inżynierii i Nauk Stosowanych), Szpitala Presbyterian w Nowym Jorku, Uniwersytetu Stanforda oraz Uniwersytetu Pensylwanii.

Sednem technologii BISC jest unikalny układ krzemowy, który wyróżnia się niespotykaną dotąd miniaturyzacją – jego grubość to zaledwie 50 mikrometrów. Ten elastyczny komponent został zaprojektowany tak, aby spoczywał bezpośrednio na powierzchni kory mózgowej, umiejscowiony pomiędzy czaszką a tkanką mózgową, niczym wilgotna bibułka. W odróżnieniu od tradycyjnych interfejsów, które wymagały stosowania obszernych jednostek wszczepialnych, BISC integruje wszystkie niezbędne funkcje – odczyt sygnałów, ich przetwarzanie, bezprzewodową transmisję danych, aż po zarządzanie energią – w jednym układzie scalonym CMOS. Profesor Ken Shepard z Uniwersytetu Columbia podkreślił, że dzięki takiemu podejściu moc obliczeniowa, która wcześniej zajmowała znaczną przestrzeń, została skondensowana do formatu implantowalnego, co czyni interfejsy mniejszymi, bezpieczniejszymi i wydajniejszymi.

Parametry techniczne BISC wyznaczają nowy standard w zakresie przepustowości dla neurointerfejsów. Chip wyposażono w 65 536 elektrod, co przekłada się na możliwość jednoczesnego zapisu aktywności neuronalnej z 1024 kanałów oraz stymulacji przez 16 384 kanały. System osiąga imponującą prędkość transmisji danych rzędu 100 Mb/s za pośrednictwem przenośnej stacji przekaźnikowej zasilanej akumulatorem. Według zapewnień twórców, wydajność ta jest ponad stukrotnie wyższa niż w przypadku obecnie dostępnych bezprzewodowych systemów BCI. Stacja ta zapewnia bezprzewodowe połączenie z komputerem zewnętrznym, efektywnie „podłączając” mózg do sieci. Profesor Andreas Tolias ze Stanfordu zaznaczył, że BISC transformuje powierzchnię kory mózgowej w wydajny portal do wymiany danych z systemami sztucznej inteligencji, umożliwiając zarówno odczyt, jak i zapis informacji.

Potencjał terapeutyczny BISC jest ogromny, gdyż technologia ta może znacząco poszerzyć wachlarz metod leczenia ciężkich schorzeń neurologicznych. Twórcy deklarują, że system jest zdolny do kontrolowania napadów padaczkowych, a także do przywracania funkcji motorycznych, mowy i wzroku u pacjentów cierpiących na epilepsję, urazy rdzenia kręgowego, stwardnienie zanikowe boczne (ALS), skutki udaru mózgu oraz ślepotę. Aby przyspieszyć proces wdrażania klinicznego, badacze powołali do życia firmę Kampto Neurotech. Doktor Nanyue Zeng, jeden z głównych inżynierów projektu i założyciel Kampto Neurotech, określił BISC jako „zasadniczo odmienny sposób tworzenia urządzeń BCI”, którego możliwości przewyższają konkurencyjne rozwiązania o rzędy wielkości.

Integracja BISC z najnowocześniejszymi metodami uczenia maszynowego i głębokimi sieciami neuronowymi pozwala na zaawansowane dekodowanie złożonych intencji i percepcji mózgowych. Profesor Brett Youngerman, kluczowy partner kliniczny projektu z Uniwersytetu Columbia, zauważył, że połączenie zapisu o ultra-wysokiej rozdzielczości z pełną bezprzewodowością i zaawansowanymi algorytmami dekodowania przybliża nas do przyszłości płynnej interakcji mózg-AI, co przyniesie korzyści zarówno w sferze badawczej, jak i klinicznej. Dodatkowe testy przeprowadzone w korze ruchowej i wzrokowej potwierdziły skuteczność systemu, a jego miniaturyzacja otwiera drogę dla przyszłych technologii wszczepialnych, które będą mogły komunikować się z mózgiem za pomocą światła lub dźwięku, jak wskazał profesor Brett Pesaran z Uniwersytetu Pensylwanii.