Consiguen que un hombre con ELA vuelva a 'hablar': «La primera vez que probamos el nuevo sistema, lloró de alegría»

En el momento de su inscripción en el estudio, Harrell tenía debilidad en los brazos y las piernas (tetraparesia), y su habla era muy difícil de entender (disartria). Los investigadores implantaron sensores en el cerebro del hombre y pudo comunicar el discurso que deseaba pronunciar en cuestión de minutos tras activar el sistema. Esta nueva tecnología puede interpretar las señales cerebrales cuando el usuario intenta hablar, transforma su actividad cerebral en texto en la pantalla de un ordenador, que luego puede leer el texto en voz alta.

La ELA afecta a las células nerviosas que controlan el movimiento en todo el cuerpo, lo que provoca una pérdida gradual de la capacidad de estar de pie, caminar, utilizar las manos o hablar.

«Nuestra tecnología BCI ayudó a un hombre con parálisis a comunicarse con amigos, familiares y cuidadores. Nuestro artículo demuestra la neuroprótesis del habla más precisa jamás descubierta«, afirma el neurocirujano David Brandman, coinvestigador principal y coautor principal de este estudio, profesor adjunto en el Departamento de Cirugía Neurológica de la UC Davis y codirector del Laboratorio de Neuroprótesis de la UC Davis.

En julio de 2023, Brandman implantó el dispositivo en investigación BCI. Colocó cuatro conjuntos de microelectrodos en la circunvolución precentral izquierda, una región del cerebro responsable de coordinar el habla. Los conjuntos están diseñados para registrar la actividad cerebral de 256 electrodos corticales.

«Realmente estamos detectando su intento de mover sus músculos y hablar. Estamos grabando desde la parte del cerebro que está tratando de enviar estos comandos a los músculos. Y básicamente estamos escuchando eso, y estamos traduciendo esos patrones de actividad cerebral en un fonema , como una sílaba o la unidad del habla, y luego las palabras que están tratando de decir«, explica el neurocientífico Sergey Stavisky, profesor adjunto en el Departamento de Cirugía Neurológica, codirector del Laboratorio de Neuroprótesis de la UC Davis y coinvestigador principal del estudio.

A pesar de los recientes avances en la tecnología BCI, los esfuerzos para facilitar la comunicación han sido lentos y propensos a errores porque los programas de aprendizaje automático que interpretaban las señales cerebrales requerían una gran cantidad de tiempo y datos para funcionar. «Los sistemas BCI de voz anteriores tenían errores frecuentes en las palabras. Esto dificultaba que el usuario fuera entendido de manera uniforme y era una barrera para la comunicación. Nuestro objetivo era desarrollar un sistema que permitiera que alguien fuera entendido cada vez que quisiera hablar«, señala Brandman.

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. Las palabras decodificadas se mostraron en una pantalla. Además, cuando se leyeron en voz alta se utilizó una voz que sonaba como la de Harrell antes de padecer ELA. Para componerla, se utilizó un software entrenado con muestras de audio existentes de su voz anterior a la enfermedad.

En la primera sesión de entrenamiento de datos de voz, 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 lloramos«, cuenta Stavisky.

En la segunda sesión, el tamaño del vocabulario potencial aumentó a 125.000 palabras. Con solo 1,4 horas adicionales de datos de entrenamiento, el BCI logró una precisión de palabras del 90,2 % con este vocabulario enormemente ampliado. Después de la recopilación continua de datos, ha mantenido una precisión del 97,5 %.

«En este momento, podemos decodificar lo que Casey intenta decir correctamente aproximadamente el 97 % de las veces, lo que es mejor que muchas aplicaciones para teléfonos inteligentes disponibles comercialmente que intentan interpretar la voz de una persona«, señala Brandman.

Durante el estudio, se realizaron 84 sesiones de recopilación de datos a lo largo de 32 semanas. En total, Harrell utilizó la BCI del habla en conversaciones a su propio ritmo durante más de 248 horas para comunicarse en persona y por videochat.

«Ha sido inmensamente gratificante ver a Casey recuperar su capacidad de hablar con su familia y amigos a través de esta tecnología«, asegura el autor principal del estudio, Nicholas Card, investigador postdoctoral en el Departamento de Cirugía Neurológica de UC Davis.

«Casey y los demás participantes de BrainGate son verdaderamente extraordinarios. Merecen un gran reconocimiento por participar en estos primeros ensayos clínicos. Lo hacen no porque esperen obtener algún beneficio personal, sino para ayudarnos a desarrollar un sistema que restablezca la comunicación y la movilidad de otras personas con parálisis» concluye el coautor e investigador Leigh Hochberg, neurólogo y neurocientífico en el Hospital General de Massachusetts, la Universidad Brown y en el Sistema de Salud de la Administración de Veteranos de Providence.