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EIKO OJALA
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Neuroprótesis para decodificar el habla en una persona paralizada con anartria
La tecnología para restaurar la capacidad de comunicación en personas paralizadas que no pueden hablar tiene el potencial de mejorar la autonomía y la calidad de vida. Un enfoque que decodifique palabras y frases directamente a partir de la actividad cortical cerebral de estos pacientes puede representar un avance respecto a los métodos existentes de comunicación asistida.
Un hombre incapaz de hablar tras un ictus ha producido frases mediante un sistema que lee las señales eléctricas de las áreas de producción del habla de su cerebro, informan hoy los investigadores. El método se ha utilizado anteriormente en voluntarios sin discapacidad para reconstruir frases habladas o imaginadas. Pero esta primera demostración en una persona paralizada "aborda realmente el principal problema que quedaba por resolver: llevar esto a los pacientes que realmente lo necesitan", afirma Christian Herff, informático de la Universidad de Maastricht que no participó en el nuevo trabajo.
El participante sufrió un derrame cerebral hace más de una década que le dejó anartria, es decir, incapacidad para controlar los músculos que intervienen en el habla. Como sus extremidades también están paralizadas, se comunica seleccionando letras en una pantalla mediante pequeños movimientos de la cabeza, produciendo aproximadamente cinco palabras por minuto. Para permitir una comunicación más rápida y natural, el neurocirujano Edward Chang, de la Universidad de California en San Francisco, ha probado un método que utiliza un modelo informático conocido como algoritmo de aprendizaje profundo para interpretar patrones de actividad cerebral en la corteza sensoriomotora, una región del cerebro que participa en la producción del habla. Hasta ahora, el método se había probado en voluntarios a los que se les habían implantado electrodos por razones ajenas a la investigación, como el control de los ataques epilépticos.
En el nuevo estudio, el equipo de Chang retiró temporalmente una parte del cráneo del participante y colocó una fina hoja de electrodos más pequeña que una tarjeta de crédito directamente sobre su corteza sensoriomotora. Para "entrenar" un algoritmo informático que asociara los patrones de actividad cerebral con el inicio del habla y con determinadas palabras, el equipo necesitaba información fiable sobre lo que el hombre pretendía decir y cuándo.
Así, los investigadores presentaron repetidamente una de las 50 palabras en una pantalla y pidieron al hombre que intentara decirla en el momento en que se le indicara. Una vez entrenado el algoritmo con los datos de la tarea de palabras individuales, el hombre intentó leer frases construidas a partir del mismo conjunto de 50 palabras, como "Traiga mis gafas, por favor". Para mejorar las conjeturas del algoritmo, los investigadores añadieron un componente de procesamiento llamado modelo de lenguaje natural, que utiliza secuencias de palabras comunes para predecir la siguiente palabra probable en una frase. Con este enfoque, el sistema sólo se equivocó en un 25% de las palabras de una frase, según informan hoy en The New England Journal of Medicine. Esto es "bastante impresionante", afirma Stephanie Riès-Cornou, neurocientífica de la Universidad Estatal de San Diego. (La tasa de error para un rendimiento casual sería del 92%).
Dado que el cerebro se reorganiza con el tiempo, no estaba claro que las áreas de producción del habla dieran señales interpretables después de más de 10 años de anartria, señala Anne-Lise Giraud, neurocientífica de la Universidad de Ginebra. La conservación de las señales "es sorprendente", afirma. Y Herff afirma que el equipo dio un paso "gigantesco" al generar frases mientras el hombre intentaba hablar, en lugar de hacerlo a partir de datos cerebrales previamente registrados, como han hecho la mayoría de los estudios.
Con el nuevo enfoque, el hombre pudo producir frases a un ritmo de hasta 18 palabras por minuto, dice Chang. Esta velocidad es comparable a la alcanzada con otra interfaz cerebro-ordenador, descrita en Nature en mayo. Ese sistema descodificaba letras individuales a partir de la actividad de un área cerebral responsable de planificar los movimientos de la mano mientras una persona paralizada imaginaba la escritura. Estas velocidades aún están lejos de las 120 a 180 palabras por minuto típicas del inglés conversacional, señala Riès-Cornou, pero superan con creces lo que el participante puede lograr con su dispositivo controlado por la cabeza.
El sistema no está listo para su uso en la vida cotidiana, señala Chang. En el futuro, se ampliará su repertorio de palabras y se hará inalámbrico, para que el usuario no esté atado a un ordenador del tamaño de una mininevera.
Fuentes, créditos y referencias:
Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with Anarthria