Una persona con parálisis total, incapaz de hablar, ha logrado comunicarse a través de una interfaz cerebro-ordenador (BCI) implantada. El trabajo, ha cargo de Investigadores del Centro Wyss, en colaboración con la Universidad de Tübingen en Alemania, ha estado en curso durante más de dos años con el participante, que tiene esclerosis lateral amiotrófica (ELA) avanzada, una enfermedad neurodegenerativa progresiva en la que las personas pierden la capacidad de moverse y hablar. El estudio se publica hoy en Nature Communications.
A nivel mundial, el número de pacientes con ELA está aumentando y se prevé que más de 300 000 personas vivan con la enfermedad para 2040, y muchas de ellas llegarán a un estado en el que ya no es posible hablar. Con un mayor desarrollo, el enfoque descrito en este estudio podría permitir que más personas con ELA avanzada mantengan la comunicación.
“Este estudio responde a una pregunta de larga data sobre si las personas con síndrome de enclaustramiento completo (CLIS, por sus siglas en inglés), que han perdido todo el control muscular voluntario, incluido el movimiento de los ojos o la boca, también pierden la capacidad de su cerebro para generar comandos para la comunicación”, afirma Jonas Zimmerman, neurocientífico sénior en el Centro Wyss en Ginebra. “La comunicación exitosa se ha demostrado previamente con BCI en personas con parálisis. Pero, hasta donde sabemos, el nuestro es el primer estudio en lograr la comunicación de alguien que no tiene movimiento voluntario remanente y, por lo tanto, para quien la BCI es ahora el único medio de comunicación”, añade.
El participante del estudio es un hombre de unos 30 años a quien se le ha diagnosticado una forma de ELA de progresión rápida. Tiene dos conjuntos de microelectrodos intracorticales implantados quirúrgicamente en su corteza motora. El participante, que vive en casa con su familia, ha aprendido a generar actividad cerebral al intentar diferentes movimientos. Estas señales cerebrales son captadas por los microelectrodos implantados y son decodificadas por un modelo de aprendizaje automático en tiempo real. El modelo mapea las señales para que signifiquen 'sí' o 'no'. Para revelar lo que el participante quiere comunicar, un programa de ortografía lee las letras del alfabeto en voz alta. Usando neurofeedback auditivo, el participante puede elegir 'sí' o 'no' para confirmar o rechazar la letra, formando finalmente palabras y oraciones completas.
“Este estudio también ha demostrado que, con la participación de la familia o los cuidadores, el sistema puede, en principio, utilizarse en el hogar. Este es un paso importante para las personas que viven con ELA que están siendo atendidas fuera del entorno hospitalario", señala, por su parte, el director de tecnología del Wyss Center, George Kouvas. "Esta tecnología, que beneficia a un paciente y su familia en su propio entorno, es un gran ejemplo de cómo los avances tecnológicos en el campo de BCI se pueden traducir para crear un impacto directo”.
La mejora futura del sistema podría ser clave para la población afectada por esta clase de ELA y algún día podría ayudar a otras personas que tienen una capacidad limitada para comunicarse y moverse. El equipo también está trabajando en ABILITY, un dispositivo BCI implantable inalámbrico diseñado para conectarse de manera flexible a conjuntos de microelectrodos o rejillas de electrodos ECoG. Esto permitirá la detección y el procesamiento de señales de áreas muy específicas o más grandes del cerebro. El enfoque podría permitir la decodificación del habla directamente desde el cerebro durante el habla imaginada, lo que lleva a una comunicación más natural.
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