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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 12/06/2025 03:07
La nueva interfaz cerebro-computadora de UC Davis traduce la actividad neuronal en voz en tiempo real para pacientes con ELA (Crédito: UCDavis) Especialistas de Mayo Clinic han explicado que la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) es una enfermedad del sistema nervioso que afecta las neuronas del cerebro y la médula espinal, lo que provoca pérdida del control muscular y avanza con el tiempo. También se la conoce como enfermedad de Lou Gehrig, en referencia al beisbolista que recibió ese diagnóstico. Su causa exacta aún no se conoce. La ELA suele comenzar con espasmos, debilidad muscular en un brazo o una pierna, y dificultades para tragar o hablar. Con respecto a este último punto, un nuevo desarrollo científico probó una vía concreta para devolver la comunicación oral a quienes la perdieron parcial o totalmente. Un equipo de investigadores de la Universidad de California, Davis, creó una interfaz cerebro-computadora capaz de traducir la actividad neuronal directamente en voz. El estudio, publicado en Nature, demostró que la tecnología logra una experiencia conversacional más fluida y natural “Traducir la actividad neuronal a texto, que es como funciona nuestra anterior interfaz cerebro-computadora de voz, es similar a enviar mensajes de texto. Es una gran mejora en comparación con las tecnologías de asistencia estándar, pero aún provoca retrasos en la conversación. En comparación, esta nueva síntesis de voz en tiempo real se asemeja más a una llamada de voz”, explicó Sergey Stavisky, autor principal del estudio y profesor adjunto en el Departamento de Cirugía Neurológica de UC Davis. La publicación de los resultados en la revista Nature detalló cómo esta tecnología permitió una experiencia más fluida al momento de comunicarse. El participante logró pronunciar palabras nuevas, no registradas previamente por el sistema, y realizar interjecciones durante el diálogo. “Con la síntesis de voz instantánea, los usuarios de neuroprótesis podrán participar más activamente en una conversación. Por ejemplo, podrán interrumpir, y será menos probable que otros los interrumpan accidentalmente”, agregó Stavisky, quien codirige el Laboratorio de Neuroprótesis de UC Davis. A pesar de los resultados, los investigadores destacaron que la tecnología aún se encuentra en una etapa temprana. El estudio incluyó solo a una persona con ELA. Según indicaron, será necesario validar los hallazgos con más participantes, incluso con aquellos que hayan perdido el habla por otras razones, como un accidente cerebrovascular. El reconocimiento auditivo de palabras aumentó del 4% al 60% con la interfaz cerebro-computadora en personas con ELA En un comunicado institucional, los autores apuntaron: “El hombre participa en el ensayo clínico BrainGate2 en UC Davis Health. Su capacidad para comunicarse a través de una computadora ha sido posible gracias a una interfaz cerebro-computadora (BCI) en investigación. Esta consiste en cuatro conjuntos de microelectrodos implantados quirúrgicamente en la región del cerebro responsable de la producción del habla. Estos dispositivos registran la actividad de las neuronas en el cerebro y la envían a computadoras que interpretan las señales para reconstruir la voz”. Por su parte, Maitreyee Wairagkar, primera autora del estudio y científica del proyecto en el mismo laboratorio, repasó: “La principal barrera para sintetizar la voz en tiempo real era no saber exactamente cuándo y cómo intentaba hablar la persona con pérdida del habla. Nuestros algoritmos mapean la actividad neuronal a los sonidos deseados en cada momento. Esto permite sintetizar los matices del habla y dar al participante control sobre la cadencia de su voz BCI”. El retraso entre la señal cerebral y la emisión por altavoz fue de apenas una cuadragésima de segundo. Ese margen, comparable al que se percibe al hablar y oír la propia voz, permitió generar una experiencia natural. La tecnología aún está en fase experimental y requiere validación con más participantes y otras causas de pérdida del habla, según los expertos Además de lograr frases comprensibles, el participante logró modular su entonación con precisión y ensayar breves melodías. El índice de reconocimiento auditivo también mejoró de forma notable. Cuando usaba la BCI, los oyentes comprendieron correctamente cerca del 60% de las palabras. Sin la tecnología, esa cifra descendía al 4%. Los algoritmos de inteligencia artificial del sistema se entrenaron con datos obtenidos mientras el participante intentaba pronunciar frases que aparecían en una pantalla. Al alinear los patrones neuronales con los sonidos correspondientes, los investigadores lograron reconstruir la voz deseada a partir de las señales cerebrales. “Nuestra voz es parte de lo que nos define como personas. Perder la capacidad de hablar es devastador para las personas que viven con afecciones neurológicas”, dijo David Brandman, codirector del Laboratorio de Neuroprótesis de UC Davis y neurocirujano responsable del implante. “Mostramos cómo un hombre paralizado pudo hablar con una versión sintetizada de su voz. Este tipo de tecnología podría ser transformadora para las personas con parálisis”.
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