Este avance tecnológico mostró una mayor rapidez y precisión para interpretar los impulsos neuronales que hacen posible la comunicación oral en un paciente que padece una enfermedad neurodegenerativa.
El paciente con ELA, Casey Harrell, logró comunicarse eficazmente gracias a una interfaz cerebro-computadora desarrollada por científicos de la UC Davis (UC Davis Health)
Fuente: Infobae
La esclerosis lateral amiotrófica (ELA) es una enfermedad neurodegenerativa que afecta las neuronas motoras del cerebro y la médula espinal, las cuales son responsables de controlar los movimientos musculares voluntarios, y su deterioro progresivo lleva a una debilidad muscular creciente y a la pérdida de habilidades motoras y dificultad para hablar, tragar y respirar. Los obstáculos que presenta la falta del control de los músculos utilizados para el habla pueden ser superados parcialmente gracias a las nuevas tecnologías.
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Un grupo de científicos implantó una interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés), que fue desarrollada en la Universidad de California en Davis (UC Davis), en un paciente con ELA de 45 años, a los 5 años de haber comenzado la enfermedad. Detallaron los resultados del innovador sistema en un estudio publicado en The New England Journal of Medicine.
Este tipo de dispositivos logra traducir los impulsos cerebrales que se emiten al intentar hablar en palabras que aparecen en la pantalla de una computadora y, posteriormente, son leídas por un programa de conversión de texto a voz. El paciente logró comunicarse con una alta efectividad luego de haberse activado y entrenado el sistema.
El sistema BCI traduce impulsos cerebrales en palabras que aparecen en pantalla y son leídas por un programa de conversión de texto a voz (Getty Images)
“El primer día de uso (25 días después de la cirugía), la neuroprótesis alcanzó una precisión del 99,6 % con un vocabulario de 50 palabras. La calibración de la neuroprótesis requirió 30 minutos de grabaciones corticales mientras el participante intentaba hablar, seguido de un procesamiento posterior”, comentaron desde el estudio.
Luego, ya para el segundo día, con 1,4 horas complementarias de entrenamiento, el sistema alcanzó a procesar 125.000 palabras con una precisión del 90,2%. En promedio, a lo largo de 8,4 meses, la neuroprótesis mantuvo una exactitud de 97,5% gracias al constante aprendizaje y el paciente pudo comunicarse de manera efectiva. La velocidad que alcanzó fue de 32 palabras por minuto.
“Nuestra tecnología BCI ayudó a un hombre con parálisis a comunicarse con amigos, familiares y cuidadores. Nuestro artículo demuestra la neuroprótesis (dispositivo) del habla más precisa jamás descubierta”, manifestó el neurocirujano de UC Davis, David Brandman, coautor de la investigación.
La ELA es una enfermedad neurodegenerativa que afecta las neuronas motoras, por lo que lleva a la pérdida de habilidades motrices y del habla (Supercuidadores-UNIR)Casey Harrell, participante del ensayo clínico, padecía de debilidad en las extremidades y una dificultad para hablar de manera clara. En julio de 2023, el dispositivo BCI en desarrollo fue implantado en su cerebro, con la capacidad de registrar la actividad cerebral de 256 electrodos corticales, según comentaron desde la institución educativa. Está conformado por cuatro conjuntos de microelectrodos que fueron colocados en la región del cerebro responsable del habla, la circunvolución precentral izquierda.
“Harrell utilizó el sistema tanto en situaciones de conversación espontánea como con indicaciones. En ambos casos, la decodificación del habla se realizó en tiempo real, con actualizaciones continuas del sistema para mantener su correcto funcionamiento”, explicaron desde la UC Davis.
El paciente con ELA, Casey Harrell (Fotografía de UC Davis Health)Los intentos de emitir sonidos se basan en impulsos que provienen desde las neuronas y viajan hacia los músculos necesarios en el proceso del habla. En el caso de Harrell, esos tejidos se vieron comprometidos por acción de la ELA, por lo que no logran cumplir sus funciones de manera total.
Sin embargo, el dispositivo toma esos estímulos cerebrales y los traduce en fonemas, que se unen para formar las palabras y frases que el paciente quiere expresar.
El dispositivo BCI implantado en el cerebro de Casey Harrell registra la actividad cerebral de 256 electrodos corticales (Getty Images)A diferencia de avances anteriores, en este caso se logró incrementar la rapidez y la precisión de la tecnología BCI, además de reducir la cantidad de errores, gracias a programas de aprendizaje automático que agilizan la interpretación de la actividad neuronal. De esta manera disminuyen cada vez más las dificultades de comunicación y de entendimiento.
“No poder comunicarse es muy frustrante y desmoralizante. Es como si estuvieras atrapado. Algo como esta tecnología ayudará a las personas a reintegrarse a la vida y a la sociedad”, declaró Harrell.
Además, la voz emitida por el software de conversión suena similar a la del paciente antes del avance de la enfermedad. Esto fue posible gracias al entrenamiento del programa con muestras de audio previas en las que se lo escuchaba hablar.
Gracias al aprendizaje automático, la tecnología BCI redujo la cantidad de errores y aumentó la rapidez de comunicación (Getty Images)“La primera vez que probamos el sistema, lloró de alegría cuando las palabras que intentaba decir correctamente aparecieron en la pantalla. Todos lloramos”, dijo Sergey Stavisky, profesor adjunto en el Departamento de Cirugía Neurológica de UC Davis y coinvestigador principal del estudio.
El promedio de 97% de precisión logrado supera la efectividad de muchas aplicaciones que pretenden interpretar el diálogo, según los expertos. El desarrollo de este dispositivo va a hacer posible la comunicación eficaz de personas con dificultades para el habla. “Esta tecnología es transformadora porque brinda esperanza a las personas que quieren hablar, pero no pueden” expresó Brandman.