La ciencia da un paso más para que las personas con parálisis pudieran comunicar palabras con una neuroprótesis
Un equipo de investigadores de la Universidad de California San Francisco (UCSF) ha desarrollado un implante cerebral capaz de descodificar simultáneamente el habla y los gestos en personas y reflejarlos en una pantalla.
Los hallazgos, recogidos este lunes en la revista Nature Neuroscience, suponen un paso adelante hacia las interfaces cerebro-ordenador que permiten una comunicación oral y gestual a las personas que han sufrido accidentes cerebrovasculares o las enfermedades neurodegenerativas, como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).
Para lograr este hallazgo, los científicos han recurrido a técnicas de aprendizaje automático para registrar la actividad neuronal específica que subyace en el habla y a los gestos físicos simultáneos en tres pacientes con parálisis del tracto vocal y en las extremidades.
Los investigadores colocaron implantes cerebrales (denominados matriz de electrocorticografía) en la corteza sensoriomotora a los tres pacientes. Esta región del cerebro combina el control del movimiento corporal y el procesamiento de las sensaciones táctiles.
De este modo, vieron que un único implante podía captar señales relacionadas con varios tipos de movimientos, incluidos los de las extremidades superiores y los movimientos de la boca y la cara relacionados con el habla (como encogerse de hombros, levantar el puño o asentir con la cabeza).
Los autores utilizaron decodificadores paralelos de habla y gestos para animar un avatar de cuerpo completo con dos de los pacientes.
La clave de estos dispositivos decodificadores es que reflejan los pensamientos de los participantes en comandos que dictan las palabras y expresiones de un avatar humano en una pantalla.
Efectividad
Para comprobar su efectividad pidieron a los participantes que intentaran realizar gestos específicos, que respondieran a indicaciones conversacionales o ambas cosas a la vez.
En las tareas conversacionales, el sistema decodificó con precisión el habla y los gestos en ambos participantes: uno de ellos alcanzó una precisión media del 100 % tanto en la decodificación del habla como en la de los gestos a lo largo de tres bloques de temas.
Los autores descubrieron que entrenar el sistema utilizando conjuntamente el habla y los gestos mejoraba el rendimiento y reducía los errores.