Investigadores del Centro Wyss de Bioingeniería y Neuroingeniería, en colaboración con la Universidad de Tubinga (Alemania), han conseguido que una persona con parálisis completa, que no puede hablar, por padecer esclerosis lateral amiotrófica (ELA) avanzada, se comunique a través de una interfaz cerebro-ordenador (BCI, por sus siglas en inglés) implantada.
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Los resultados demuestran que es posible la comunicación con personas que están completamente aisladas a causa de esta enfermedad neurodegenerativa progresiva en la que los pacientes pierden la capacidad de moverse y hablar. El estudio clínico, que lleva más de dos años con el participante, se publica en ‘Nature Communications’.
En todo el mundo, el número de personas con ELA está aumentando y se prevé que más de 300.000 personas vivirán con la enfermedad en 2040, y muchas de ellas llegarán a un estado en el que ya no será posible hablar. Con un mayor desarrollo, el método descrito en este estudio podría permitir a más personas con ELA avanzada mantener la comunicación.
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“Este estudio responde a una antigua pregunta sobre si las personas con síndrome de enclaustramiento completo (CLIS) (que han perdido todo el control muscular voluntario, incluido el movimiento de los ojos o la boca) pierden también la capacidad de su cerebro de generar órdenes para la comunicación”, explica el neurocientífico principal del Centro Wyss de Ginebra, el doctor Jonas Zimmermann.
“Anteriormente, se ha demostrado el éxito de la comunicación con BCI en individuos con parálisis. Pero, por lo que sabemos, el nuestro es el primer estudio en el que se consigue la comunicación de alguien que no tiene ningún movimiento voluntario restante y, por tanto, para quien la ICB es ahora el único medio de comunicación”, ha asegurado.
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El participante en el estudio es un hombre de unos 30 años al que se le ha diagnosticado una forma de ELA de evolución rápida. Lleva implantadas quirúrgicamente dos matrices de microelectrodos intracorticales en su corteza motora.
Concretamente, se introdujeron dos matrices de microelectrodos, cada una de ellas de 3,2 milímetros de lado, en la superficie de la corteza motora, la parte del cerebro responsable del movimiento. Cada matriz tiene 64 electrodos en forma de aguja que registran las señales neuronales.
El participante, que vive en casa con su familia, ha aprendido a generar actividad cerebral intentando diferentes movimientos. Estas señales cerebrales son recogidas por los microelectrodos implantados y descodificadas por un modelo de aprendizaje automático en tiempo real. El modelo asigna a las señales un significado de “sí” o “no”.
Para revelar lo que el participante quiere comunicar, un programa de deletreo lee las letras del alfabeto en voz alta. Gracias a la neurorretroalimentación auditiva, el participante puede elegir “sí” o “no” para confirmar o rechazar la letra, formando finalmente palabras y frases completas.
Este estudio también ha demostrado que, con la participación de la familia o los cuidadores, el sistema puede en principio utilizarse en casa. “Se trata de un paso importante para las personas que viven con ELA y son atendidas fuera del entorno hospitalario”, apunta el director de tecnología del Centro Wyss, George Kouvas, MBA.
“Esta tecnología, que beneficia a un paciente y a su familia en su propio entorno, es un gran ejemplo de cómo los avances tecnológicos en el campo de la ICB pueden traducirse para crear un impacto directo”, ha expresado.
Así, el perfeccionamiento futuro del sistema podría ser clave para la población con ELA del CLIS y algún día podría ayudar a otras personas que tienen mermada su capacidad de comunicación y movimiento.
Trabajos anteriores ya habían desarrollado herramientas similares para permitir a personas con ELA “hablar” a través del movimiento de los ojos o músculos faciales, pero toda vez que la enfermedad degenera y pierden el control muscular ya no son capaces de comunicarse de esta manera.
El equipo también está trabajando en ‘Ability’, un dispositivo BCI implantable e inalámbrico diseñado para conectarse de forma flexible a matrices de microelectrodos o a redes de electrodos ECoG. Esto permitirá la detección y el procesamiento de señales procedentes de zonas muy específicas o más amplias del cerebro. Este enfoque podría permitir la decodificación del habla directamente desde el cerebro durante el habla imaginada, lo que llevaría a una comunicación más natural.
Agencias
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