Un nuevo dispositivo podría ayudar a decodificar el habla interna en pacientes con parálisis (pero sólo bajo sus órdenes), lo que podría restablecer una comunicación rápida.
El profesor adjunto de neurocirugía Frank Willett , PhD, y sus compañeros de equipo están utilizando interfaces cerebro-computadora, o BCI, para ayudar a las personas cuya parálisis les impide hablar con claridad.
La corteza motora cerebral contiene regiones que controlan el movimiento, incluyendo los movimientos musculares que producen el habla. Una BCI utiliza diminutos conjuntos de microelectrodos (cada conjunto es más pequeño que una aspirina infantil), implantados quirúrgicamente en la capa superficial del cerebro, para registrar patrones de actividad neuronal directamente desde el cerebro. Estas señales se transmiten mediante un cable a un algoritmo informático que las traduce en acciones como el habla o el movimiento del cursor.
Frank Willett | Cortesía de Stanford Medicine
Para decodificar la actividad neuronal captada por las matrices en palabras que el paciente quiere decir, los investigadores utilizan el aprendizaje automático para entrenar a la computadora a reconocer patrones repetibles de actividad neuronal asociada con cada «fonema» (las unidades más pequeñas del habla) y luego unir los fonemas en oraciones.
Willett y sus colegas han demostrado previamente que, cuando las personas con parálisis intentan hacer movimientos para hablar o escribir a mano (aunque no puedan porque los músculos de la garganta, los labios, la lengua y las mejillas o las conexiones nerviosas hacia ellos son demasiado débiles), una BCI puede captar las señales cerebrales resultantes y traducirlas en palabras con gran precisión.
Recientemente, los científicos dieron otro paso importante: investigaron las señales cerebrales relacionadas con el “habla interna”, o el pensamiento basado en el lenguaje, pero silencioso y no expresado.
Willett es el autor principal, y la investigadora postdoctoral Erin Kunz, PhD, y el estudiante de posgrado Benyamin Meschede-Krasa son coautores principales de un nuevo estudio sobre esta exploración, publicado el 14 de agosto en Cell. (Investigadores de la Universidad Emory; el Instituto Tecnológico de Georgia; la Universidad de California, Davis; la Universidad Brown; y la Facultad de Medicina de Harvard también participaron en el estudio).
Willett, codirector del Laboratorio Traslacional de Prótesis Neuronales de Stanford , brindó información sobre los hallazgos e implicaciones del estudio.
¿Qué es el habla interna? ¿Y por qué un sistema de BCI/decodificación del pensamiento capaz de interpretar con precisión el habla interna sería mejor que uno que solo decodifica el habla intentada?
El habla interna (también llamado «monólogo interno» o autoconversación) es la imaginación del habla: imaginar los sonidos, la sensación de hablar o ambos. Queríamos saber si una BCI podría funcionar basándose únicamente en la actividad neuronal evocada por el habla imaginada , en contraposición a los intentos de producir físicamente el habla. Para las personas con parálisis, intentar hablar puede ser lento y agotador, y si la parálisis es parcial, puede producir sonidos que distraen y dificultades para controlar la respiración.
La investigadora postdoctoral Erin Kunz sostiene un conjunto de microelectrodos. Implantado quirúrgicamente en la capa superficial del cerebro, el conjunto registra patrones de actividad neuronal directamente del cerebro a una computadora. | Jim Gensheimer
¿Qué aprendió de sus esfuerzos por diseñar y emplear sistemas de decodificación que pudieran discernir el habla interna?
Estudiamos a cuatro personas con graves deficiencias motoras y del habla, a quienes se les colocaron conjuntos de microelectrodos en áreas motoras cerebrales. Descubrimos que el habla interna evocaba patrones de actividad claros y robustos en estas regiones cerebrales. Estos patrones parecían ser una versión similar, aunque más reducida, de los patrones de actividad evocados por el intento de hablar. Descubrimos que pudimos decodificar estas señales con la suficiente precisión como para demostrar una prueba de principio, aunque aún no tan bien como con el intento de hablar. Esto nos da esperanzas de que sistemas futuros puedan restaurar el habla fluida, rápida y cómoda en personas con parálisis únicamente mediante el habla interna.
¿La capacidad potencial del sistema para decodificar con precisión el habla interna silenciosa y no hablada plantea problemas que no habían acompañado a los avances anteriores en la tecnología de software de decodificación/BCI?
La existencia de habla interna en las regiones motoras del cerebro plantea la posibilidad de que se escape accidentalmente; en otras palabras, una BCI podría terminar decodificando algo que el usuario solo pretendía pensar , no decir en voz alta. Si bien esto podría causar errores en los sistemas BCI actuales diseñados para decodificar intentos de habla, las BCI aún no tienen la resolución y la fidelidad necesarias para decodificar con precisión el habla interna rápida y sin restricciones, por lo que esto probablemente resultaría en una salida distorsionada. No obstante, estamos abordando proactivamente la posibilidad de decodificación accidental del habla interna y hemos encontrado varias soluciones prometedoras.
Para las personas con parálisis, intentar hablar puede ser lento y fatigante, y si la parálisis es parcial, puede producir sonidos que distraen y dificultades para controlar la respiración.
Cabe destacar que las BCI implantadas aún no son una tecnología ampliamente disponible y se encuentran en las primeras etapas de investigación y pruebas. Además, están reguladas por agencias federales y de otras agencias para ayudarnos a mantener los más altos estándares de ética médica.
¿Cuáles son algunos pasos que pueden tomarse para abordar este problema de privacidad?
Para las BCI de la generación actual, diseñadas para decodificar la actividad neuronal evocada por los intentos de producir físicamente el habla, demostramos en nuestro estudio una nueva forma de entrenar la BCI para que ignore con mayor eficacia el habla interna, evitando que la capte accidentalmente. Para las BCI de próxima generación, diseñadas para decodificar directamente el habla interna (lo que podría permitir velocidades más altas y mayor comodidad), demostramos un sistema de protección con contraseña que impide la decodificación de cualquier habla interna a menos que el usuario la imagine primero (por ejemplo, una frase poco común que de otro modo no se imaginaría accidentalmente, como «Naranja, me alegro de que no dije plátano»). Ambos métodos resultaron extremadamente eficaces para evitar la filtración involuntaria de habla interna.
¿Qué nos espera? ¿Cuánto falta para que este enfoque se haga realidad? ¿Cuáles son sus próximos pasos?
Un hardware mejorado permitirá registrar más neuronas y será totalmente implantable e inalámbrico, lo que aumentará la precisión, la fiabilidad y la facilidad de uso de las BCI. Varias empresas están trabajando en el hardware, que esperamos esté disponible en los próximos años. Para mejorar la precisión de la decodificación del habla interna, también nos interesa explorar regiones cerebrales fuera de la corteza motora, que podrían contener información de mayor fidelidad sobre el habla imaginada; por ejemplo, regiones tradicionalmente asociadas con el lenguaje o la audición.
Stanford Report News. Traducido al español
