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A magnet outside the body turns a tiny screw-shaped robot, and in laboratory tests the device has drilled through sheep brain tissue without a tether. Researchers from UT and Radboudumc also made it retrace the channel it had created, a small but concrete step toward reaching deep brain lesions without opening the skull.
Un aimant placé à l’extérieur du corps fait tourner un minuscule robot en forme de vis et, lors d’essais en laboratoire, le dispositif a foré des tissus cérébraux de mouton sans câble de guidage. Des chercheurs de UT et de Radboudumc lui ont également fait reprendre le canal qu’il avait créé, une avancée modeste mais concrète vers l’accès à des lésions cérébrales profondes sans ouvrir le crâne.
The robot advances by spinning like a screw. The challenge is knowing when the tissue will make it lose the magnet’s command. That point, called the step-out frequency, arrives when the magnet turns faster than the robot can follow: the device slips, stalls or begins moving erratically.
Le robot avance en tournant comme une vis. Le défi consiste à savoir à quel moment les tissus lui feront perdre le contrôle de l’aimant. Ce point, appelé fréquence de décrochage, est atteint lorsque l’aimant tourne plus vite que le robot ne peut le suivre : le dispositif dérape, reste bloqué ou commence à se déplacer de manière erratique.
The team’s model links the robot’s size and magnetic strength with the stiffness of the tissue. In soft tissue, the robot kept pace for roughly 30 rotations per second. In the stiffest tissue tested, that fell to less than one rotation per second. After one calibration measurement in tissue with known stiffness, the model predicted how the same robot design would behave in other tissues, and the researchers validated it across four designs in gelatin before testing real sheep brain tissue.
Le modèle de l’équipe relie la taille du robot et sa puissance magnétique à la rigidité des tissus. Dans les tissus mous, le robot suivait le rythme pendant environ 30 rotations par seconde. Dans les tissus les plus rigides testés, cette valeur tombait à moins d’une rotation par seconde. Après une mesure d’étalonnage dans un tissu dont la rigidité était connue, le modèle a prédit le comportement du même modèle de robot dans d’autres tissus, et les chercheurs l’ont validé sur quatre modèles dans de la gélatine avant de tester de véritables tissus cérébraux de mouton.
The biological setting made control harder. Without blood flow, the robot stayed synchronized with the magnet up to about 1.8 rotations per second. When blood was pumped through the vessels to mimic a living brain, the threshold dropped below 0.45 rotations per second. The robot drilled forward at 0.2 millimeters per second, then moved back through its existing channel at 2.9 millimeters per second, because it no longer had to cut a new path. In a soft gel model, camera tracking guided it to selected targets with accuracy of less than a millimeter in some trials.
Le contexte biologique a rendu le contrôle plus difficile. Sans circulation sanguine, le robot restait synchronisé avec l’aimant jusqu’à environ 1,8 rotation par seconde. Lorsque du sang était pompé dans les vaisseaux pour imiter un cerveau vivant, le seuil descendait sous 0,45 rotation par seconde. Le robot avançait à 0,2 millimètre par seconde, puis revenait dans son canal existant à 2,9 millimètres par seconde, puisqu’il n’avait plus à creuser un nouveau passage. Dans un modèle en gel mou, le suivi par caméra lui a permis d’atteindre des cibles sélectionnées avec une précision inférieure à un millimètre lors de certains essais.
And then what, concretely? The model could give engineers a clearer operating envelope before they test a robot in more complex tissue: how fast to spin the magnet and when the robot will lose synchronization. The researchers envision using the approach for clots after a stroke, tumors and vascular malformations deep in the brain, but the reported work is still a laboratory test in sheep tissue and gel—not a treatment in patients. The study was published in Advanced Science.
Et ensuite, concrètement ? Le modèle pourrait offrir aux ingénieurs une fenêtre de fonctionnement plus claire avant de tester un robot dans des tissus plus complexes : à quelle vitesse faire tourner l’aimant et à quel moment le robot perdra sa synchronisation. Les chercheurs envisagent d’utiliser cette approche pour traiter des caillots après un AVC, des tumeurs et des malformations vasculaires profondément situées dans le cerveau, mais les travaux présentés restent un essai en laboratoire sur des tissus de mouton et du gel — pas un traitement chez des patients. L’étude a été publiée dans Advanced Science.