Uno de los accidentes más aterradores que se pueden imaginar es quedar paralizado y no poder hablar. Afortunadamente, los científicos están aprendiendo gradualmente cómo interpretar las señales del cerebro y traducirlas en letras, palabras y, finalmente, en el habla.
En un hito para las interfaces cerebro-computadora (BCI), los investigadores de UC San Francisco y UC Berkeley han demostrado que una BCI controlada por voz se puede usar para deletrear oraciones intencionadas de un amplio vocabulario en tiempo real con un 94 % de precisión.
Los hallazgos, publicados en Nature Communications, amplían el trabajo previo de un ensayo clínico dirigido por el neurocirujano de la UCSF, Edward Chang, que demostró que era posible decodificar palabras y oraciones completas directamente de las señales neuronales enviadas desde el cerebro al tracto vocal.
En el trabajo anterior, se implantó una matriz de electrocorticografía de alta densidad sobre la corteza sensoriomotora de un hombre que había sufrido un accidente cerebrovascular grave en el tronco encefálico y posteriormente perdió la capacidad de producir un habla inteligible.
En ese estudio, Chang y su equipo desarrollaron un algoritmo informático para decodificar señales neuronales correspondientes a un vocabulario de 50 palabras, que podía traducir las señales en texto en una pantalla mientras el hombre intentaba decir las palabras en voz alta.
En el nuevo estudio, el mismo hombre intentó deletrear palabras en silencio usando el alfabeto fonético de la OTAN (Alfa para A, Beta para B, etc.). Los investigadores eligieron el alfabeto de la OTAN después de descubrir que la señal era más fuerte y conducía a una mayor precisión que intentar deletrear letras solo.
“El mayor avance con respecto a nuestro trabajo anterior es el aumento del tamaño del vocabulario con este nuevo enfoque ortográfico”, dice David Moses, codirector del estudio. “Aunque ahora está deletreando las oraciones letra por letra, nuestro participante tiene acceso a más de 1000 palabras, y en los análisis fuera de línea demostramos que el sistema puede generalizarse a más de 9000 palabras, lo que supera el umbral de fluidez básica en inglés”.
Dado que el habla es una forma de comunicación más innata que la escritura o el mecanografiado, se espera que un mayor desarrollo de esta tecnología permita una expresión más rápida y natural. Los investigadores postulan que un sistema que combine la ortografía con la decodificación directa de palabras completas permitirá una mayor flexibilidad y utilidad en el uso diario.
El estudio actual también demuestra que el sistema puede decodificar intentos silenciosos de hablar sin necesidad de una salida vocal.
“El esfuerzo de tratar de vocalizar puede ser muy agotador para las personas con parálisis del habla, por lo que pronunciar las palabras en silencio les ayuda a fluir más rápido y es menos agotador”, dice Metzger. «También puede permitirnos expandir la tecnología a un grupo más amplio de usuarios y ofrecer esperanza a las personas que no pueden producir ningún sonido».
Estos sistemas aún están lejos de producir un habla natural en tiempo real a partir de pensamientos continuos. Pero esa realidad está cada vez más cerca.
“Es probable que esté a nuestro alcance ahora”, dijo Anna-Lise Giraud, directora del Instituto de Audición del Instituto Pasteur de París, que forma parte de un consorcio europeo sobre la decodificación del habla a partir de la actividad cerebral. “Con cada nuevo ensayo aprendemos mucho sobre la tecnología, pero también sobre el funcionamiento del cerebro y su plasticidad”.
Publicada en Bioedge por Michael Cook | 22 de noviembre de 2022 | Teaching the brains of paralysed people to communicate
