Neuroprótesis para la parálisis permite el habla y el lenguaje corporal simultáneos

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Un equipo científico financiado por los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) de Estados Unidos demostró que una nueva interfaz cerebro-computadora (ICC) permite a las personas con parálisis del tracto vocal y del cuerpo transmitir simultáneamente habla y gestos de la parte superior del cuerpo. Si bien las ICC ya facilitaban una u otra función en el pasado, este nuevo sistema es el primero en permitir ambos modos de comunicación a la vez, replicando con mayor precisión la expresión natural.

Decodificación multimodal del habla en un participa. Crédito de la imagen: Edward F. Chang et al..

En un artículo publicado el martes, se da cuenta que científicos de la Universidad de California en San Francisco utilizaron el aprendizaje automático (machine learning) para descifrar la actividad cerebral única que sustenta el habla y los gestos físicos simultáneos en tres pacientes. Su interfaz cerebro-computadora (BCI, por las siglas en inglés) tradujo con éxito los pensamientos de dos participantes en comandos que dictaban las expresiones de un avatar virtual de cuerpo completo.

Decodificación de texto de alto rendimiento a partir de la actividad neuronal. Crédito de la imagen: Edward F. Chang et al.

“La conversación va mucho más allá de las palabras que se pronuncian. Es un proceso dinámico y complejo que involucra toda la corteza motora”, afirmó el autor principal, Dr. Edward Chang, profesor de neurocirugía en la UCSF. “Esta prueba de concepto nos demuestra que es posible que una interfaz cerebro-computadora (ICC) restaure parte de esta libertad y flexibilidad”, dijo Chang.

Síntesis de voz inteligible a partir de la actividad neuronal. Crédito de la imagen: Edward F. Chang et al.

ELA
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Las personas con síndrome de la rama lateral amiotrófica (ELA) o que han sufrido un accidente cerebrovascular en el tronco encefálico suelen quedar gravemente paralizadas, lo que puede dificultar o incluso eliminar sus capacidades verbales y no verbales. Las tecnologías de seguimiento ocular, el tratamiento estándar actual, permiten la conversión de texto a voz para los pacientes, pero son lentas, ofrecen formas de expresión limitadas y su uso puede resultar físicamente agotador.

Decodificación directa de gestos articulatorios orofaciales a partir de la actividad neuronal para controlar un avatar. Crédito de la imagen: Edward F. Chang et al.

Chang y sus colegas han estado trabajando para brindar una solución más natural. Previamente, implantaron una delgada tira de sensores llamada matriz de electrocorticografía (ECoG) en la corteza motora de varios pacientes. Luego, modelos informáticos, llamados decodificadores, tradujeron sus señales cerebrales en comandos informáticos que controlaban una cabeza y un rostro digitales.

Codificaciones articulatorias que impulsan la decodificación del habla. Crédito de la imagen: Edward F. Chang et al.

Para este nuevo estudio, los autores utilizaron conjuntos de electrocorticografía (ECoG) en pacientes con distintos grados de parálisis del tracto vocal y del cuerpo, pero en esta ocasión su objetivo era permitir expresiones de las extremidades superiores conectando a los participantes con un avatar de un cuerpo completo. Los investigadores recopilaron datos mientras los participantes intentaban verbalizar frases específicas o realizar gestos comunes, como saludar con la mano o levantar el pulgar, tanto de forma individual como simultánea.

Las interfaces cerebro-computadora (ICC) han facilitado la comunicación verbal y no verbal en el pasado, pero intentar ambas a la vez aparentemente disminuye las capacidades del habla. Los científicos sospechaban que las señales cerebrales asociadas con el habla y los gestos simultáneos serían simplemente una suma de ambos tipos de señales, pero Chang y sus coautores descubrieron que la comunicación multimodal es más que la suma de sus partes

Avance
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Pese a cierta superposición, la información obtenida a partir de expresiones simultáneas era muy diferente de la que se obtenía al analizar el habla o los gestos por separado. Descubrieron que los decodificadores tenían más éxito al descifrar señales de expresiones mixtas si habían sido entrenados previamente con datos recopilados mientras los participantes realizaban habla y gestos simultáneos, en lugar de aislados.

Con esta estrategia, los investigadores y los participantes demostraron que un dispositivo BCI puede permitir expresiones multifacéticas y realistas.

“Estos resultados prometedores me dan la esperanza de que, en el futuro, los pacientes con parálisis grave podrán recuperar la naturaleza integral de la comunicación humana”, dijo la Dra. Debara Tucci, directora del Instituto Nacional de la Sordera y Otros Trastornos de la Comunicación (NIDCD) de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos.

Rumbo a lo inalámbrico
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Si bien la interfaz cerebro-computadora utilizada en este estudio implicaba un sistema cableado que conectaba sensores implantados a unidades de procesamiento externas, Chang explicó que su equipo pronto probará una versión totalmente implantable e inalámbrica con mejores perspectivas para su aplicación a largo plazo.

Sobre el NIDCD
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El Instituto Nacional de la Sordera y Otros Trastornos de la Comunicación (NIDCD) apoya y lleva a cabo investigaciones y formación en investigación sobre los procesos normales y patológicos de la audición, el equilibrio, el gusto, el olfato, la voz, el habla y el lenguaje, y proporciona información sanitaria al público, basada en descubrimientos científicos.

Sobre los Institutos Nacionales de Salud
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Los NIH, la agencia nacional de investigación médica de EE.UU., incluyen 27 institutos y centros y forman parte del Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos. Son la principal agencia federal que lleva a cabo y apoya la investigación médica básica, clínica y traslacional, e investigan las causas, los tratamientos y las curas de enfermedades comunes y raras. Para obtener más información sobre los NIH y sus programas, puede visitar www.nih.gov en inglés.

Cita
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El estudio A high-performance neuroprosthesis for speech decoding and avatar control (Una neuroprótesis de alto rendimiento para la decodificación del habla y el control de avatares). Autores: Sean L Metzger, Kaylo T Littlejohn, Alexander B Silva, David A Moses, Margaret P Seaton, Ran Wang, Maximilian E Dougherty, Jessie R Liu, Peter Wu, Michael A. Berger, Inga Zhuravleva, Adelyn Tu-Chan, Karunesh Ganguly, Gopala K Anumanchipalli, Edward F. Chang..

Metzger, SL, Littlejohn, KT, Silva, AB et al. Una neuroprótesis de alto rendimiento para la decodificación del habla y el control de avatares. Nature 620 , 1037–1046 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06443-4

Recibido 3 de febrero de 2023

Aceptado 17 de julio de 2023

Publicado 23 de agosto de 2023

Versión definitiva 23 de agosto de 2023

Fecha de asunto 31 de agosto de 2023

DOI https://doi.org/10.1038/s41586-023-06443-4

El artículo Neuroprosthesis for paralysis enables simultaneous speeche and body language fue publicado en el sitio web de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos.

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