Technologie de neuroprothèse de la parole qui restaure la parole à un patient atteint de paralysie sévère

Dans un autre développement majeur dans le domaine des prothèses d’intelligence artificielle (IA), les chercheurs de l’Université de Californie à San Francisco ont réussi à développer une « neuroprothèse de la parole » qui a partiellement restauré la parole d’un homme atteint de paralysie sévère. La nouvelle technologie l’a aidé à parler en phrases lorsqu’elle a traduit les signaux de son cerveau dans le tractus vocal. Les mots sont alors apparus sous forme de texte sur un écran.

Le travail a impliqué le premier participant d’un essai clinique de recherche, et il faisait partie d’un ensemble de travaux qui se déroulait depuis plus de dix ans par le neurochirurgien de l’UCSF Edward Chang, MD, qui a tenté de développer une technologie permettant aux personnes atteintes de paralysie de communiquer même lorsqu’elles ne peuvent pas parler par elles-mêmes.

L’étude a été publiée le 15 juillet dans le New England Journal of Medicine.

Premier système de son genre

Chang est le titulaire de la chaire de neurochirurgie Joan et Sanford Weill à l’UCSF et professeur distingué Jeanne Robertson. Il est également l’auteur principal de l’étude.

« À notre connaissance, il s’agit de la première démonstration réussie de décodage direct de mots entiers à partir de l’activité cérébrale d’une personne paralysée et incapable de parler », a déclaré Chang. « Cela montre une forte promesse pour restaurer la communication en puisant dans les mécanismes naturels de la parole. »

Les travaux dans ce domaine tournent traditionnellement autour de la restauration de la communication par des approches basées sur l’orthographe pour écrire des lettres une à une dans du texte. Cependant, la nouvelle étude se concentre sur la traduction de signaux qui sont réellement destinés à contrôler les muscles du système vocal pour parler des mots. Cela diffère des travaux traditionnels, qui se concentrent sur les signaux qui déplacent le bras ou la main.

Selon Chang, la nouvelle approche tire parti des aspects naturels et fluides de la parole, et elle pourrait conduire à de nombreux progrès dans ce domaine. Il a également déclaré que les approches basées sur l’orthographe qui reposent sur la frappe, l’écriture et le contrôle d’un curseur sont beaucoup plus lentes.

« Avec la parole, nous communiquons généralement des informations à un rythme très élevé, jusqu’à 150 ou 200 mots par minute », a-t-il déclaré. « Aller directement aux mots, comme nous le faisons ici, a de grands avantages car c’est plus proche de la façon dont nous parlons normalement. »

Les travaux précédents de Chang reposaient sur des patients du Centre d’épilepsie de l’UCSF qui subissaient une neurochirurgie pour détecter la cause de leurs crises, et ils utilisaient des réseaux d’électrodes placés sur la surface du cerveau des patients. Les patients avaient une parole normale, et les résultats ont contribué à l’essai actuel pour les personnes atteintes de paralysie.

Certaines des nouvelles méthodes développées par l’équipe comprenaient un moyen de décoder les modèles d’activité corticale et le langage statistique pour améliorer la précision.

David Moses, PhD, est un ingénieur postdoctoral dans le laboratoire de Chang et l’un des auteurs principaux.

« Nos modèles devaient apprendre la mise en correspondance entre les modèles d’activité cérébrale complexes et la parole intentionnelle », a déclaré Moses. « Cela pose un défi majeur lorsque le participant ne peut pas parler. »

Le premier participant

Le premier participant de l’essai était un homme dans la trentaine qui avait subi un accident vasculaire cérébral il y a plus de 15 ans, ce qui avait gravement endommagé la connexion entre son cerveau et son tractus vocal et ses membres.

En développant un vocabulaire de 50 mots que l’équipe de Chang pouvait utiliser avec des algorithmes informatiques avancés pour les reconnaître, le participant a pu créer des centaines de phrases exprimant des concepts de la vie quotidienne.

Il devait avoir un réseau d’électrodes à haute densité implanté au-dessus de son cortex moteur de la parole, et après sa récupération, plus de 22 heures d’activité neuronale dans cette région du cerveau ont été enregistrées au cours de 48 séances.

Sean Metzger, MS et Jessie Liu, BS, sont tous deux des étudiants en doctorat en bioingénierie dans le laboratoire de Chang et étaient responsables du développement de modèles de réseaux neuronaux personnalisés qui pouvaient traduire les modèles d’activité neuronale enregistrée en mots spécifiques.

Après le test, l’équipe a constaté que le système pouvait décoder des mots à partir de l’activité cérébrale à un rythme de jusqu’à 18 mots par minute, et il était précis à 93 %. L’équipe a appliqué une fonction « auto-correction » au modèle de langage, ce qui a amélioré la précision.

« Nous étions ravis de voir la décoding précise d’une variété de phrases significatives », a déclaré Moses. « Nous avons montré qu’il est possible de faciliter la communication de cette manière et qu’elle a un potentiel d’utilisation dans les contextes conversationnels. »

L’équipe va maintenant élargir l’essai pour inclure plus de participants atteints de paralysie sévère et de problèmes de communication. Ils élargissent également le nombre de mots dans le vocabulaire et travaillent sur l’amélioration du rythme de la parole.

« C’est un jalon technologique important pour une personne qui ne peut pas communiquer naturellement », a déclaré Moses, « et cela démontre le potentiel de cette approche pour donner une voix aux personnes atteintes de paralysie sévère et de perte de parole. »