Una interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) es una innovadora tecnología que permite la comunicación directa entre el cerebro y los dispositivos externos, decodificando señales neuronales para facilitar la interacción con el entorno.

La estrategia fundamental de una BCI consiste en registrar la actividad cerebral utilizando una serie de electrodos que detectan y transmiten impulsos eléctricos. Estos electrodos pueden situarse fuera del cráneo, en la superficie cerebral o incluso insertarse en la corteza. Todas las BCI dedicadas a la comunicación monitorizan la actividad en regiones del cerebro encargadas del control del movimiento o del habla. Decodificando la actividad durante los intentos de hablar o moverse, las señales se traducen, mediante algoritmos computacionales avanzados, en frases, sonidos o acciones motoras como el movimiento del cursor. Un tipo específico de BCI, conocido como "neuroprótesis del habla", busca restaurar la capacidad de comunicarse al traducir las señales cerebrales en texto, sonidos, o ambos (figura 1).

Figura 1: decodificación de señales de voz o clics a partir de la actividad cerebral para restablecer la comunicación

En la última década, el concepto de una neuroprótesis del habla ha pasado de ser ciencia ficción a una realidad. Los primeros esfuerzos en BCI se centraron en el control motor de cursores y prótesis robóticas, pero la idea de restaurar el habla parecía inalcanzable debido a la complejidad lingüística. Sin embargo, se han logrado avances recientes en la decodificación del habla mediante la comprensión de las dinámicas neuronales del control motor del habla y gracias a los métodos de inteligencia artificial. En personas con habla normal, el área del giro precentral ventral coordina los articuladores del tracto vocal, lo que permite la producción de consonantes y vocales. Este conocimiento ha facilitado las primeras demostraciones de decodificación del habla.

Estos hallazgos identificaron patrones neuronales clave y regiones corticales implicadas en el habla de personas sin dificultades, lo que condujo a ensayos clínicos de BCI en personas con parálisis. En el primer ensayo, se logró la decodificación exitosa de palabras y oraciones en una persona con cuadriplejía espástica severa y anartria, que tenía una matriz de 128 electrodos colocada en la superficie de su corteza del habla. Las señales cerebrales se traducían en tiempo real en palabras y se mostraban en una pantalla.

Un estudio posterior, que utilizó microelectrodos intracorticales insertados en la corteza precentral ventral, logró convertir el habla en texto a una velocidad más rápida, de hasta 60 palabras por minuto, con un amplio vocabulario. Otra aproximación, con una matriz de 253 canales de electrodos superficiales, alcanzó la decodificación de texto a 80 palabras por minuto, además de sintetizar formas de onda del habla audible y controlar un avatar digital. Como referencia, durante conversaciones, la velocidad típica es de aproximadamente 150 palabras por minuto.

Nuevas investigaciones

Los hallazgos del Dr. Card, de la Universidad de California en EE. UU., y colaboradores establecen un nuevo hito de rendimiento en neuroprótesis del habla en un paciente con disartria severa. Lograron una velocidad de 32 palabras por minuto y una alta precisión con menos del 5% de errores en un vocabulario abierto, comparable con los sistemas modernos de reconocimiento de voz. Su decodificador pudo aprender palabras raras, entrenarse rápidamente y recalibrarse en línea. Se demostró su efectividad en conversaciones interactivas. Los autores utilizaron el doble de microelectrodos que, en estudios previos, para obtener señales más precisas y detalladas de las neuronas corticales.

Un desafío constante con los microelectrodos es la pérdida celular y la estabilidad a largo plazo. En otro estudio Vansteensel y su equipo del Centro Médico Universitario Utrecht en los Países Bajos, demostraron la seguridad y uso de una BCI en una mujer con parálisis severa. Aunque el dispositivo tenía menos electrodos, permitió comandos de clic para deletrear y comunicarse. Sin embargo, el avance de la esclerosis lateral amiotrófica redujo el rendimiento con el tiempo. Futuras soluciones podrían implicar áreas cerebrales menos afectadas. A pesar de la progresión de la enfermedad, la estabilidad de las grabaciones se mantuvo fuerte. La decodificación bilingüe del habla se logró cuatro años después del implante en un paciente con un derrame cerebral en el tronco encefálico.

Los estudios de Card et al. y Vansteensel et al. muestran el rápido progreso de las interfaces cerebro-computadora para la comunicación de personas con parálisis. Ambos utilizaron interfaces de generaciones anteriores, pero demuestran que estas herramientas pueden beneficiar significativamente a las personas con esta condición, destacando la necesidad de desarrollar dispositivos e interfaces más modernas.

¿Qué sigue?

El dispositivo de interfaz ideal debería ofrecer una decodificación de alto rendimiento y ser fiable durante al menos una década. Esto implica que debe ser totalmente implantable e inalámbrico, con gran capacidad para captar las señales corticales necesarias para la decodificación. Además, debería poder implantarse y extraerse fácilmente sin dañar el cerebro. Actualmente, hay esfuerzos tanto académicos como comerciales para superar este desafío. La combinación de neurociencia, inteligencia artificial y la ingeniería de nuevas interfaces neuronales está acercándonos a restaurar la función de comunicación natural en personas con parálisis.