Dos nuevas interfaces cerebro-ordenador son capaces de descodificar la actividad cerebral en palabras con mayor rapidez, precisión y vocabulario que tecnologías previas. Investigadores de EE UU las han probado con una paciente con ELA y otra superviviente de un ictus.
Las personas con trastornos neurológicos, como derrames cerebrales o esclerosis lateral amiotrófica (ELA), se enfrentan a menudo a esta pérdida y los problemas asociados ella.
Dos artículos que recoge la revista Nature esta semana reflejan los resultados de dos interfaces cerebro-ordenador (BCI, por sus siglas en inglés) más avanzadas y capaces de decodificar la actividad del cerebro. Con la ayuda de un dispositivo hacen posible la comunicación oral de pacientes con parálisis.
“Los primeros resultados mostraron que el dispositivo es estable cuando lo evaluamos durante un largo periodo de tiempo, mientras descodificaba 26 palabras clave. Que sea estable significa que podemos entrenar un modelo y hacer que funcione durante mucho tiempo sin tener que volver a ejercitarlo. Esto es importante para que los usuarios no tengan que dedicar constantemente tiempo al dispositivo antes de usarlo”, explica a SINC Sean Metzger, investigador de la Universidad de San Francisco (EE UU) y coautor de uno de los trabajos que se evaluó en un paciente con ictus.
Mediante esta neuroprótesis, la traducción de cerebro a texto generó una tasa media de 78 palabras por minuto, que es 4,3 veces más rápida que el récord anterior y se acerca aún más a la velocidad de una conversación natural. La BCI alcanzó una tasa de error de palabras del 4,9% al descodificar frases de un conjunto de 50, lo que supone 5 veces menos errores que el anterior BCI de voz de última generación.
“Esto es posible gracias a nuestros electrodos situados en la superficie del cerebro, que registran decenas de miles de neuronas, por lo que son más resistentes a pequeños cambios en el dispositivo o en las señales neuronales. Estamos impacientes por ver cómo evoluciona la estabilidad de la descodificación a lo largo de periodos de tiempo más prolongados y con tareas de descodificación más complejas, pero este es un primer indicio prometedor», asegura Metzger.
Las señales cerebrales también se tradujeron directamente en sonidos de voz sintetizados inteligibles que los oyentes no entrenados podían entender, con una tasa de error de palabras del 28 % para un conjunto de 529 frases, y personalizados según el habla del participante antes de la lesión.
Los autores de este trabajo esperan poder tener listo un dispositivo clínicamente viable en los próximos 5 a 10 años, pero primero deberán validar este enfoque y la tecnología en más participantes, especialmente en aquellos con diferentes condiciones.
electrodos de silicio en el cerebro
Por su parte, el segundo estudio de Nature, también enfocado a transmitir la actividad neuronal a la pantalla del ordenador, emplea una técnica mucho más invasiva. Consistió en colocarle a la paciente Pat Bennett un conjunto de pequeños electrodos de silicio insertados en el cerebro, a la vez que entrenaban a una red neuronal artificial para decodificar sus vocalizaciones.
Este dispositivo funciona a través de las matrices implantadas que están unidas a finos hilos de oro que salen a través de unas conexiones atornilladas al cráneo, que se conectan por cable al ordenador. Un algoritmo de inteligencia artificial recibe y descodifica la información electrónica procedente del cerebro de Bennett, y acaba aprendiendo a distinguir la actividad cerebral asociada a sus intentos de formular cada uno de los fonemas que componen el inglés hablado.
«Imagínense lo diferente que será realizar actividades cotidianas como ir de compras, acudir a citas, pedir comida, entrar en un banco, hablar por teléfono, expresar amor o aprecio —incluso discutir— cuando puedan comunicar sus pensamientos en tiempo real», expresa Bennett.
De momento el dispositivo descrito tiene licencia para uso exclusivo en investigación y no está disponible comercialmente.