Los investigadores lograron traducir las señales neuronales en palabras con dispositivo cerebral en pacientes con ELA e ictus
Desde temprana edad, Jaimie Henderson mostró interés por aquellos individuos que perdían la capacidad de comunicarse. En una presentación a través de una videollamada en la que compartía sus últimas investigaciones en este campo, el investigador de la Universidad Stanford (EE. UU.) recuerda que su conexión con este tema se originó cuando tenía solo cinco años, tras un grave accidente automovilístico que sufrió su padre.
Henderson lidera uno de los dos trabajos publicados en la revista Nature, los cuales generan esperanzas de que muchas personas, incluyendo a quienes enfrentan desafíos similares a los de su padre, puedan recuperar la capacidad de comunicarse.
El primer estudio, encabezado por la Universidad Stanford, se centró en Pat Bennet, una mujer de 68 años diagnosticada con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) en 2012.
Bennet experimentó una versión de la enfermedad que le permitía mantener su movilidad, aunque con dificultades crecientes, pero le robó la facultad del habla. Aunque su capacidad cerebral para generar lenguaje se mantenía intacta, los músculos de sus labios, lengua, laringe y mandíbula le impedían expresarse verbalmente.
Para abordar este problema, los investigadores encontraron una solución, al menos parcial, mediante la implementación de dos sensores diminutos, más pequeños que una uña, que fueron implantados en el cerebro de Pat Bennet.
Estos sensores tenían la función de captar señales de neuronas individuales en dos áreas cerebrales relacionadas con el lenguaje: la corteza premotora ventral y el área de Broca (aunque esta última no resultó ser útil para los objetivos de la investigación). Utilizando estos implantes neurales junto con un software, los investigadores lograron establecer una conexión entre las señales cerebrales y los intentos de Bennet por pronunciar palabras.
A lo largo de un periodo de cuatro meses de entrenamiento, el sistema combinó esta información con un modelo de lenguaje computarizado. Este enfoque permitió que la paciente pudiera generar frases a una velocidad de 62 palabras por minuto.
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