Interfaz cerebro-computadora decodifica el habla en ELA con precisión y velocidad inéditas

El ensayo clínico BrainGate2

Investigadores del ensayo clínico BrainGate2 publicaron en la revista Nature los resultados de una interfaz cerebro-computadora (BCI) capaz de decodificar el intento de habla en texto con una precisión y velocidad sin precedentes. El estudio se centró en una persona con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) de inicio bulbar que, debido a la enfermedad, había perdido la capacidad de producir un habla inteligible.

El sistema utiliza microelectrodos intracorticales implantados en la corteza premotora ventral (área 6v), una región donde los científicos identificaron una fuerte representación neural de los movimientos orofaciales y los fonemas. A diferencia de otras áreas evaluadas, esta zona conservó una representación detallada de la articulación del habla incluso años después del inicio de la parálisis.

Precisión y velocidad de decodificación

Al intentar hablar, la actividad neuronal de la participante fue procesada en tiempo real mediante una red neuronal recurrente y un modelo de lenguaje. Con un vocabulario limitado de 50 palabras, el sistema alcanzó una tasa de error del 9,1 %, lo que representa 2,7 veces menos errores que el estado del arte anterior en BCI de habla.

El avance más significativo se observó al utilizar un vocabulario amplio de 125.000 palabras, donde la tasa de error fue del 23,8 %. Según los autores, esta es la primera demostración exitosa de decodificación de un vocabulario de este tamaño. Además, la participante logró una velocidad de 62 palabras por minuto, acercándose a las 160 palabras por minuto propias de una conversación natural.

Habla silenciosa y representación neural

El estudio también evaluó el habla silenciosa, es decir, el movimiento de los labios sin emisión de sonido, que la participante prefirió por resultar menos fatigoso. El sistema mantuvo un rendimiento consistentemente alto en ambas modalidades, demostrando que la decodificación no depende exclusivamente de la vocalización.

Los hallazgos revelan que la sintonía neural para los distintos articuladores del habla (mandíbula, laringe, labios y lengua) se encuentra entremezclada a nivel de una sola neurona. Esto indica que una región cortical pequeña puede contener información suficiente para respaldar una BCI de habla eficaz.

Alcance y limitaciones del estudio

Si bien estos resultados muestran un camino factible para restaurar la comunicación rápida en personas con parálisis severa, es fundamental enmarcarlos en su contexto experimental. Se trata de un ensayo clínico piloto con una sola participante, y la tecnología requiere cirugía de implante y equipos de investigación especializados.

El dispositivo no se encuentra disponible comercialmente ni constituye un tratamiento para la ELA, sino una tecnología asistiva en fase de investigación. Su desarrollo futuro requerirá más estudios para evaluar su seguridad, viabilidad a largo plazo y aplicabilidad en otras personas con enfermedades neuromusculares.

Fuente: Nature — https://www.nature.com/articles/s41586-023-06377-x