Una nueva interfaz cerebro-computadora (BCI) desarrollada en UC Davis Health traduce las señales cerebrales en voz con hasta un 97% de precisión, el sistema más preciso de su tipo.
Los investigadores implantaron sensores en el cerebro de un hombre con problemas graves del habla debido a la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). El hombre pudo pronunciar el discurso deseado a los pocos minutos de activar el sistema.
Un estudio sobre este trabajo fue publicado en Today. Revista de medicina de Nueva Inglaterra.
La ELA, también conocida como enfermedad de Lou Gehrig, afecta las células nerviosas que controlan el movimiento en todo el cuerpo. La enfermedad provoca gradualmente la pérdida de la capacidad de pararse, caminar y utilizar las manos. También puede hacer que una persona pierda el control de los músculos utilizados para hablar, lo que lleva a una pérdida del habla inteligible.
Se está desarrollando nueva tecnología para restaurar la comunicación de las personas que no pueden hablar debido a afecciones neurológicas como un derrame cerebral o ELA. Puede interpretar las señales cerebrales cuando el usuario intenta hablar y convertirlas en texto que la computadora pronuncia en voz alta.
“Nuestra tecnología BCI ayudó a un hombre paralítico a comunicarse con amigos, familiares y cuidadores”, dijo el neurocirujano de UC Davis, David Brandman. “Nuestro artículo demuestra la neuroprótesis (dispositivo) del habla más precisa jamás reportada”.
Brandman es el coinvestigador principal y el coautor principal del estudio. Es profesor asistente en el Departamento de Cirugía Neurológica de UC Davis y codirector del Laboratorio de Neuroprótesis de UC Davis.
La nueva BCI rompe la barrera de la comunicación.
Cuando alguien intenta hablar, el nuevo dispositivo BCI convierte su actividad cerebral en texto en la pantalla de una computadora. Luego, la computadora puede leer el texto en voz alta.
Para desarrollar el sistema, el equipo inscribió a Casey Harrell, un hombre de 45 años con ELA, en un ensayo clínico BrainGate. En el momento de su alistamiento, Harrell tenía debilidad en brazos y piernas (tetraparesia). Su habla (disartria) era muy difícil de entender y necesitaba ayuda de otros para la interpretación.
En julio de 2023, Brandman implantó un dispositivo BCI en investigación. Colocó cuatro conjuntos de microelectrodos en la circunvolución precentral izquierda, la región del cerebro responsable de integrar el habla. La matriz está diseñada para registrar la actividad cerebral de 256 electrodos corticales.
“De hecho, estamos detectando su esfuerzo por mover los músculos y hablar”, explicó el neurocientífico Sergei Stavisky. Stavisky es profesor asistente en el Departamento de Cirugía Neurológica. Es codirector del Laboratorio de Neuroprótesis de UC Davis y coinvestigador principal del estudio. “Estamos grabando desde la parte del cerebro que intenta enviar estas órdenes a los músculos. Básicamente lo escuchamos y traducimos estos patrones de actividad cerebral en fonemas, como una sílaba o una unidad de discurso, y luego las palabras que están tratando de decir”.
Entrenamiento más rápido, mejores resultados
A pesar de los recientes avances en la tecnología BCI, los esfuerzos para permitir la comunicación son lentos y propensos a errores. Esto se debe a que los programas de aprendizaje automático que interpretan señales cerebrales requieren mucho tiempo y datos para ejecutarse.
“Los sistemas de voz BCI anteriores a menudo tenían errores de palabras. Esto dificultaba la comprensión coherente del usuario y dificultaba la comunicación”, explicó Brandman. “Nuestro objetivo era desarrollar un sistema que permitiera que cualquier persona fuera entendida cuando quisiera hablar”.
Harrell utilizó este sistema en entornos de comunicación tanto improvisados como informales. En ambos casos, la decodificación de voz se realizó en tiempo real, con actualizaciones constantes del sistema para que funcione correctamente.
Las palabras decodificadas se mostraron en la pantalla. Sorprendentemente, se leyeron en voz alta con una voz que sonaba como la de Harrell antes de contraer ELA. La voz se creó utilizando un software entrenado con muestras de audio existentes de su voz previa a la ELA.
En la primera sesión de entrenamiento de datos del habla, el sistema tardó 30 minutos en lograr una precisión de palabras del 99,6 % con un vocabulario de 50 palabras.
“La primera vez que probamos el sistema, lloró de alegría cuando las palabras que intentaba decir correctamente aparecieron en la pantalla. Todos lo hicimos”, dijo Stavisky.
En la segunda sesión, el volumen de palabras posibles aumentó a 125.000 palabras. Con solo 1,4 horas de datos de capacitación adicionales, BCI logró una precisión de palabras del 90,2 % con este vocabulario más amplio. Después de una recopilación continua de datos, BCI ha mantenido una precisión del 97,5%.
“En este punto, podemos decodificar lo que Casey intenta decir aproximadamente el 97 por ciento de las veces, lo cual es mejor que muchas aplicaciones comerciales para teléfonos inteligentes que cualquiera puede hacer”, dijo Brandman al tratar de interpretar la voz de la persona. “Esta tecnología es transformadora porque da esperanza a las personas que quieren hablar pero no pueden. Espero que tecnología como este discurso BCI ayude a los pacientes del futuro a hablar con sus familiares y amigos”.
El estudio informa sobre 84 sesiones de recopilación de datos durante 32 semanas. En total, Harrell utilizó el discurso BCI en más de 248 horas de comunicación para comunicarse en persona y mediante video chat.
“No poder comunicarse es muy frustrante y desalentador. Te sientes como si estuvieras estancado”, dijo Harrell. “Una tecnología como esta ayudará a algunas personas a volver a la vida y a la sociedad”.
“Ha sido muy gratificante ver a Casey recuperar la capacidad de comunicarse con su familia y amigos a través de esta tecnología”, afirmó Nicholas Card, autor principal del estudio. Card es investigador postdoctoral en el Departamento de Cirugía Neurológica de UC Davis.
“Casey y nuestros otros participantes de BrainGate son realmente extraordinarios. Merecen un gran crédito por participar en estos primeros ensayos clínicos. No lo hacen porque esperan obtener una ganancia personal, sino ayudarnos a desarrollar un sistema que restablezca la comunicación. y movilidad a otras personas con accidente cerebrovascular”, dijo el coautor e investigador patrocinador del ensayo BrainGate, Lee Hochberg. Hochberg es neurólogo y neurocientífico del Hospital General de Massachusetts, la Universidad de Brown y el Sistema de Atención Médica VA Providence.
Brandman es el investigador principal responsable del sitio del ensayo clínico BrainGate 2. Inscribir a los participantes del ensayo. Para obtener más información sobre el estudio, visite:
