El desarrollo tecnológico ha alcanzado un hito significativo en el campo de la salud, específicamente en la lucha contra la Esclerosis Lateral Amiotrófica (ELA), también conocida como enfermedad de Lou Gehrig. Esta enfermedad neurodegenerativa afecta a las células nerviosas que controlan el movimiento muscular en todo el cuerpo, provocando una pérdida gradual de la capacidad de mantenerse en pie, caminar y usar las manos. También puede afectar los músculos utilizados para hablar, lo que finalmente puede llevar a una pérdida total del habla.
Afortunadamente, una nueva tecnología promete brindar una solución a este problema. Un equipo de investigadores ha desarrollado un interfaz cerebro-ordenador (BCI) que tiene como objetivo restaurar la comunicación de las personas que no pueden hacerlo debido a la parálisis o a afecciones neurológicas como la ELA. El dispositivo es capaz de interpretar las señales cerebrales cuando el usuario intenta hablar y las convierte en texto que es transmitido en voz alta por un ordenador.
«Nuestra tecnología BCI ayudó a un hombre con parálisis a comunicarse con amigos, familiares y cuidadores«, dice David Brandman, coautor principal del estudio. “Es la neuroprótesis del habla más precisa jamás reportada”.
Para desarrollar el sistema, el equipo inscribió a Casey Harrell, un hombre de 45 años con ELA, en el ensayo clínico BrainGate. En el momento de su participación, Harrell tenía debilidad en los brazos y las piernas (tetraparesia) y su habla era muy difícil de entender (disartria), requiriendo la ayuda de otras personas para interpretarla.
En julio de 2023, Brandman implantó el dispositivo BCI en Harrell. Colocó cuatro matrices de microelectrodos en la circunvolución precentral izquierda del cerebro, que es responsable de coordinar el habla. Las matrices están diseñadas para registrar la actividad cerebral de 256 electrodos corticales.
La tecnología BCI es capaz de eliminar el ruido eléctrico que se genera en el cerebro durante el habla. «Hay dos tipos de ruido en las señales neuronales con los que tiene que lidiar el BCI; por un lado, el ruido eléctrico y, por otro, señales neuronales«, explica Nicholas Card, primer autor del artículo. «Nuestro dispositivo está diseñado específicamente para ser resistente al ruido eléctrico transitorio mediante un complejo mecanismo de algoritmos y un tipo específico de red neuronal».
A pesar de los avances recientes en la tecnología BCI, los intentos anteriores de facilitar la comunicación han sido lentos y propensos a errores. Esto se debe a que los programas de aprendizaje automático que interpretaban las señales cerebrales necesitaban una gran cantidad de tiempo y datos para operar correctamente. Sin embargo, este nuevo sistema BCI ha demostrado ser más rápido y preciso.
Harrell utilizó el sistema tanto en entornos de conversación espontánea como provocados. En ambos casos, la decodificación del habla se produjo en tiempo real. Las palabras decodificadas se mostraban en una pantalla y se leían en voz alta con una voz que sonaba como la de Harrell antes de tener ELA. El sistema tardó 30 minutos en lograr una precisión de palabras del 99,6% con un vocabulario de 50 palabras.
«Una ventaja clave de utilizar un vocabulario reducido de 50 palabras es que se puede pedir al participante que diga cada una de ellas varias veces, lo que ayuda a identificar una relación sólida entre la actividad neuronal y los fonemas correspondientes dentro del decodificador neuronal«, apunta Card.
El tamaño del vocabulario potencial aumentó a 125.000 palabras en la segunda sesión. Con solo 1,4 horas adicionales de datos de entrenamiento, el BCI logró una precisión de palabras del 90,2% con este vocabulario ampliado. Después de la recopilación continua de datos, el BCI mantuvo una precisión del 97,5%, lo que lo hace mejor que muchas aplicaciones de teléfonos inteligentes disponibles comercialmente que intentan interpretar la voz de una persona.
“Esta tecnología es transformadora porque brinda esperanza a las personas que quieren hablar, pero no pueden”, comenta Sergey Stavisky, coinvestigador principal del estudio. “La primera vez que probamos el sistema, [Harrell] lloró de alegría cuando las palabras que estaba tratando de decir correctamente aparecieron en la pantalla. Todos lo hicimos”, añade el investigador.
El estudio informa sobre 84 sesiones de recopilación de datos durante 32 semanas. En total, Harrell utilizó el BCI de voz en conversaciones a su propio ritmo durante más de 248 horas para comunicarse en persona y por videollamada.
“No poder comunicarme es muy frustrante y desmoralizador. Es como si estuvieras atrapado”, señala Harrell. “Ha sido inmensamente gratificante ver a Casey recuperar su capacidad de hablar con su familia y amigos a través de esta tecnología”, continúa Card.
En el futuro, se espera explorar la aplicación de este sistema BCI en personas con diferentes afecciones neurológicas o en fases más avanzadas de ELA, así como aumentar el número de participantes. Los autores subrayan la importancia de los voluntarios en el proyecto BrainGate y concluyen con palabras de agradecimiento: “Merecen un tremendo crédito por unirse a estos primeros ensayos clínicos. Lo hacen, no porque esperen obtener algún beneficio personal, sino para ayudarnos a desarrollar un sistema que restaure la comunicación y la movilidad de otras personas con parálisis”, concluye Leigh Hochberg.
El estudio titulado ‘An Accurate and Rapidly Calibrating Speech Neuroprosthesis’ ha sido publicado en el New England Journal of Medicine en 2024.
