Pese a sufrir una parálisis severa consiguen que vuelva a comunicarse

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Stephen Hawking durante su intervención en Starmus 2014 | imagen Javier Peláez
Stephen Hawking durante su intervención en Starmus 2014 | imagen Javier Peláez

Ya sea por culpa de un derrame cerebral, de un accidente, como efecto secundario de otra enfermedad o a causa de otros tantos trastornos medulares, cerebrales o nerviosos, cada año miles de personas pierden la capacidad de hablar. Brindar a estos pacientes una posibilidad de recuperar su anterior estado, o al menos ofrecer una manera efectiva de comunicarse con los demás, representa uno de los desafíos científicos más ambiciosos de nuestros tiempos. Durante las últimas décadas los avances más significativos en este aspecto han llegado gracias a enfoques basados en la ortografía donde el paciente escribía las letras una por una hasta conformar un texto. También se han desarrollado prototipos tecnológicos capaces de detectar pequeños movimientos y convertirlos en letras o palabras mediante pantallas de ordenador. El ejemplo más conocido de este segundo método era el célebre físico Stephen Hawking que, mediante pequeños movimientos faciales activaba un sensor infrarrojo, colocado en sus gafas, con el que podía elegir letras en pantalla.

Pero este tipo de tecnología que convierte en palabras los pequeños impulsos y gestos del paciente es muy lenta (Hawking tardaba mucho tiempo en articular una sola frase), sigue siendo muy cara, y en realidad funciona con aquellas personas que aún conservan cierta movilidad. Sin embargo, esta misma semana un importante artículo científico publicado en el New England Journal of Medicine presenta una nueva tecnología capaz de decodificar palabras y oraciones directamente de la actividad cortical del cerebro de los pacientes, podría revolucionar por completo nuestros antiguos enfoques.

Los responsables del desarrollo, investigadores de la Universidad de California, San Francisco (UCSF) lo denominan “neuroprótesis del habla” y utiliza una matriz de electrodos de alta densidad, implantada quirúrgicamente sobre la corteza motora, que es capaz de traducir las señales que el cerebro envía al tracto vocal y convertirlas en palabras que aparecen como texto en una pantalla.

El estudio nos presenta a un paciente (al que por motivos de privacidad llaman BRAVO1) que sufrió una lesión hace años que le dejó completamente paralizado, a excepción de unos pequeños movimientos en cabeza y cuello, que aprovecha para comunicarse mediante el uso de un puntero adherido a una gorra de béisbol para marcar letras en una pantalla. Al igual que Stephen Hawking, este sistema no le permitía una comunicación fluida y tardaba una eternidad en articular una sola palabra.

En esta primera fase, el paciente BRAVO1 trabajó con un vocabulario de 50 palabras, que incluye términos útiles como “agua”, “familia” o “bueno”, suficientes para crear cientos de oraciones que expresan concepto aplicables a la vida diaria. Utilizando algoritmos informáticos avanzados, la neuroprótesis consiguió reconocer cada una de esas palabras a partir de la actividad cerebral de BRAVO1. “Hasta donde sabemos, esta es la primera demostración exitosa de decodificación directa de palabras completas a partir de la actividad cerebral de alguien que está paralizado y no puede hablar”, explican satisfechos los autores en un comunicado en Science Daily.

Cuando una persona habla normalmente es capaz de comunicarse a un ritmo muy alto, hasta 200 palabras por minuto. Los métodos anteriores basados en la ortografía o el control de cursores eran demasiado lentos y laboriosos, pero “ir a por las palabras y traducirlas directamente desde el cerebro, tiene grandes ventajas y se acerca a cómo hablamos normalmente”. El estudio muestra que la neuroprótesis puede incluso decodificar oraciones de la actividad cortical del participante en tiempo real a una tasa media de 15,2 palabras por minuto, con una tasa media de error de palabras del 25,6%.

Pero también es importante saber cuándo el paciente está intentando comunicarse y, según los resultados post hoc del estudio, la neuroprótesis fue capaz de detectar el 98% de los intentos del participante de producir palabras individuales, clasificando esas palabras con un 47,1% de precisión utilizando señales corticales que se mantuvieron estables durante el período de estudio de 81 semanas.

En resumen, tal y como indican los investigadores de la USCF, “este es un hito tecnológico fundamental para las personas que no pueden comunicarse de manera natural, sea cual sea el origen de su incapacidad”. El potencial de este enfoque en un futuro no muy lejano cambiará sin duda la vida y la manera de comunicarse de pacientes que hoy no tienen esa posibilidad.

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Referencias científicas y más información:

Moses, David A., et al. «Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with Anarthria». New England Journal of Medicine, julio de 2021. NEJM, DOI:10.1056/NEJMoa2027540.

University of California, San Francisco “Neuroprosthesis restores words to man with paralysis” Science Daily

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