El paciente, un varón de 34 años en un estado de “bloqueo total”, envía señales cerebrales a un dispositivo que las decodifica para formar letras

Detalle del dispositivo implantado en el cerebro para comunicarse con un paciente de ELA WYSS CENTER

Un equipo de científicos ha logrado que una persona con parálisis total e incapaz de hablar se comunique a través de un dispositivo interfaz cerebro-computador (BCI, en sus siglas inglesas), según revela un estudio publicado este martes en ‘Nature’. La investigación, liderada por el Centro Wyss de Neuroingeniería (Suiza) y la Universidad de Tubinga (Alemania), ha desarrollado este método en un individuo con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) avanzada.

El paciente, un varón de 34 años en un estado de “bloqueo total”, envía señales cerebrales al BCI y éste las decodifica para formar letras, en un proceso que los expertos denominan “sistema auditivo de neurorretroalimentación”. 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.

Para superar este problema, el equipo liderado por Jonas Zimmermann, neurocientífico del Centro Wyss de Ginebra, recurrió a este tipo de BCI de retroalimentación auditiva (neurofeedback), que consiste de dos microelectrodos intracorticales implantados quirúrgicamente en la corteza motora.

El paciente está afectado por el llamado síndrome de cautiverio total (CLIS, sus siglas en inglés) –por el que la parálisis es absoluta–, pero se desconocía hasta ahora si también “ha perdido la capacidad de su cerebro para generar comandos para la comunicación”, explica el experto en un comunicado.

Esquema de funcionamiento del dispositivo de comunicación con un paciente de ELA NATURE

Durante dos años de trabajo, este individuo aprendió a generar actividad cerebral probando diferentes movimientos, señales cerebrales que son detectadas por los microelectrodos y después descodificadas por un modelo de aprendizaje automático en tiempo real. Esta herramienta de inteligencia artificial mapea las señales para atribuirles un significado de “sí o ”no“ y, para descifrar lo que el participante quiere comunicar, un programa de deletreo enuncia en alto las letras del alfabeto.

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