WIMAGINE, un implant pour retrouver de l’autonomie, une innovation récompensée au CES 2024 !
Parmi les projets présentés par le CEA au CES 2024 de Las Vegas début janvier, la technologie Wimagine, développée au sein du centre de recherche Clinatec, Carnot CEA LETI, a été récompensée par un Innovation Award dans la catégorie « Accessibility & Aging tech ». Une innovation qui vise à redonner de la mobilité aux personnes atteintes d’un handicap moteur, grâce à un implant cérébral.
Première mondiale rendue public au printemps 2023, un pont digital composé d’un dispositif cérébral s’appuyant sur la technologie WIMAGINE et d’un implant situé au niveau de la moelle épinière a permis à un patient paraplégique de remarcher. Ce résultat a été rendu possible par le savoir-faire du Carnot CEA LETI et de ses partenaires.
Le centre de recherches biomédicales Clinatec, situé à Grenoble, est à la pointe des travaux sur les implants neuronaux pour permettre aux personnes paralysées et handicapées, notamment après un AVC, de regagner en autonomie. Les interfaces cerveau-machine permises par la technologie WIMAGINE offre de l’espoir pour des milliers de patients.
Fruit de plus de 10 ans de R&D, il repose sur environ 25 brevets et avait déjà permis une première mondiale en 2019 : un patient tétraplégique équipé de la neuroprothèse WIMAGINE® se déplaçait en pilotant un exosquelette 4 membres uniquement par la pensée.
WIMAGINE® permet de capter les signaux électriques au niveau de la zone cérébrale dédiée à l’activité motrice, grâce à 64 électrodes en contact avec la dure-mère, une membrane fibreuse entourant le cerveau.
Le dispositif est constitué de circuits intégrés de mesure et de numérisation des signaux neuronaux avec de très bonnes performances en niveau de bruit ; d’une électronique et d’antennes de transmission sans fil en temps-réel et de télé-alimentation ; le tout inséré dans un packaging médical hermétique, biocompatible et sûr sur le long terme.
Le décodage des enregistrements électriques cérébraux, qui permet de traduire les intentions de mouvement du patient, a nécessité le développement d’algorithmes sophistiqués basés sur des méthodes d’intelligence artificielle (machine learning).
L’ensemble permet un enregistrement stable de l’activité cérébrale sur plusieurs années.
