Tehnologia “Neuroproteză de vorbire” restaurează vorbirea la un pacient cu paralizie severă

Într-un alt progres major în domeniul protezelor de inteligență artificială, cercetătorii de la Universitatea din California, San Francisco, au dezvoltat cu succes o “neuroproteză de vorbire” care a restabilit parțial vorbirea la un bărbat cu paralizie severă. Noua tehnologie i-a permis să vorbească în propoziții atunci când a translat corect semnalele de la creier la tractul vocal. Cuvintele au apărut apoi sub formă de text pe un ecran.

Lucrarea a implicat primul participant al unui studiu clinic și a făcut parte dintr-un corp mai larg de lucrări care a avut loc timp de peste zece ani de către neurochirurgul de la UCSF, Edward Chang, MD, care a încercat să dezvolte o tehnologie care să permită persoanelor cu paralizie să comunice chiar și atunci când nu pot vorbi singure.

Studiul a fost publicat pe 15 iulie în New England Journal of Medicine.

Primul sistem de acest fel

Chang este șeful catedrei de neurochirurgie Joan și Sanford Weill de la UCSF și profesor distins Jeanne Robertson. El este, de asemenea, autorul principal al studiului.

“După cunoștințele noastre, aceasta este prima demonstrație de succes a decodificării directe a cuvintelor complete din activitatea cerebrală a unei persoane paralizate și care nu poate vorbi”, a spus Chang. “Acest lucru arată un potențial puternic de a restabili comunicarea prin conectarea la mecanismul natural de vorbire al creierului.”

Lucrările din acest domeniu se concentrează în mod tradițional pe restaurarea comunicării prin abordări bazate pe scriere, pentru a scrie litere una câte una în text. Cu toate acestea, noul studiu se concentrează pe traducerea semnalelor care sunt de fapt destinate să controleze mușchii sistemului vocal pentru a vorbi cuvinte. Acest lucru este diferit de lucrările tradiționale, care se concentrează pe semnalele care mișcă brațul sau mâna.

Conform lui Chang, noua abordare valorifică aspectele naturale și fluente ale vorbirii și ar putea duce la progrese mult mai mari în acest domeniu. El a spus, de asemenea, că abordările bazate pe scriere, care se bazează pe tastare, scriere și controlul unui cursor, sunt mult mai lente.

“Cu vorbirea, de obicei comunicăm informații la o rată foarte ridicată, de până la 150 sau 200 de cuvinte pe minut”, a spus el. “Ducând direct la cuvinte, așa cum facem aici, are avantaje mari, deoarece este mai aproape de modul în care vorbim de obicei.”

Lucrările anterioare ale lui Chang s-au bazat pe pacienți de la Centrul de epilepsie UCSF care erau supuși unor intervenții neurochirurgicale pentru a detecta cauza crizelor lor, și a folosit matrice de electrozi care au fost plasate pe suprafața creierului pacienților. Pacienții aveau o vorbire normală, iar rezultatele au condus la încercarea curentă pentru persoanele cu paralizie.

Unele dintre noile metode dezvoltate de echipă au inclus o modalitate de a decoda modelele de activitate corticală și limbajul statistic pentru a îmbunătăți acuratețea.

David Moses, PhD, este un inginer postdoctoral în laboratorul lui Chang și unul dintre autorii principali.

“Modelele noastre trebuiau să învețe mappingul dintre modelele complexe de activitate cerebrală și vorbirea intenționată”, a spus Moses. “Acest lucru reprezintă o provocare majoră atunci când participantul nu poate vorbi.”

Primul participant

Primul participant al încercării a fost un bărbat de la sfârșitul anilor 30, care a suferit un accident vascular cerebral în trunchiul cerebral cu peste 15 ani în urmă, care a lăsat conexiunea dintre creier și tractul vocal și membrele sever deteriorate.

Prin dezvoltarea unui vocabular de 50 de cuvinte pe care echipa lui Chang a putut să-l recunoască folosind algoritmi avansați de calculator, participantul a putut crea sute de propoziții care exprimă concepte din viața de zi cu zi.

El a trebuit să aibă implantat un electrod de înaltă densitate peste cortexul motor al vorbirii și, după recuperare, s-a înregistrat activitatea neurală din această regiune a creierului timp de peste 22 de ore în 48 de sesiuni.

Sean Metzger, MS și Jessie Liu, BS, sunt studenți doctoranzi în bioinginerie în laboratorul lui Chang și au fost responsabili de dezvoltarea unor modele de rețele neurale personalizate care au putut traduce modelele de activitate neurală înregistrate în cuvinte specifice intenționate.

După test, echipa a constatat că sistemul a putut decoda cuvinte din activitatea cerebrală la o rată de până la 18 cuvinte pe minut și a fost de 93% precis. Echipa a aplicat o funcție “corectură automată” modelului de limbaj, ceea ce a ajutat la îmbunătățirea acurateței.

“Am fost încântați să vedem decodificarea precisă a unei varietăți de propoziții semnificative”, a spus Moses. “Am demonstrat că este posibil să facilităm comunicarea în acest fel și că are potențial de utilizare în medii conversaționale.”

Echipa va extinde acum încercarea pentru a include mai mulți participanți care suferă de paralizie severă și probleme de comunicare. Ei lucrează, de asemenea, la extinderea numărului de cuvinte din vocabular și la îmbunătățirea ratei de vorbire.

“Acesta este un moment important din punct de vedere tehnologic pentru o persoană care nu poate comunica în mod natural”, a spus Moses, “și demonstrează potențialul acestei abordări de a oferi o voce persoanelor cu paralizie severă și pierdere de vorbire.”