El paciente está afectado por el síndrome de cautiverio total (CLIS) -por el que la parálisis es absoluta.
Londres, 23 mar (EFE).- 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, sus siglas en inglés), según revela un estudio publicado este martes en Nature.
La investigación, liderada por el Centro Wyss Center de Neuroingeniería (Suiza) y la Universidad de Tübingen (Alemania), desarrolló 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».
? Por si quieres conocer el estudio sobre el caso clínico del paciente de #ELA que ha conseguido comunicarse gracias a este proceso, que han denominado los expertos “sistema auditivo de neurorretroalimentación”, te lo compartimos aquí:https://t.co/xmZnhgtnrP
— Vithas NEURO Rehab Human Brain (@Vithas_NeuroRHB) March 23, 2022
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.
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.
Y aquí entra en juego el «neurofeedback auditivo», pues el sujeto es capaz de elegir, tras identificar el tono y la frecuencia del «feedback», entre el «sí» o el «no» para confirmar o descartar una letra, hasta formar palabras y frases completas a una velocidad de en torno a un carácter por minuto.
«Previamente, se ha logrado una comunicación exitosa a través de BCIs en personas con parálisis. Pero creemos que nuestro estudio es el primero que logra una comunicación en sujetos que han perdido toda la capacidad de movimiento y, por tanto, este BCI es su único medio de comunicación», destaca Zimmermann.
