El usuario de la interfaz cerebro-computadora escribe 90 caracteres por minuto con la mente

ARRIBA: F. WILLETT ET AL./NATURE 2021/ERIKAWOODRUM

Un sistema de implante cerebral entrenados para decodificar las señales neuronales para la escritura a mano de un hombre paralizado permitieron que una computadora escribiera hasta 90 caracteres por minuto con un 94 por ciento de precisión, informaron los investigadores ayer (12 de mayo) en Nature. Los autores del estudio dicen que esta interfaz cerebro-computadora (BCI) es una mejora considerable con respecto a otros dispositivos experimentales destinados a facilitar la comunicación de las personas que no pueden hablar o moverse, pero quedan muchos pasos antes de que pueda usarse clínicamente.

Hay tantos aspectos [del estudio] que son geniales, dice Emily Oby, quien trabaja en BCI en la Universidad de Pittsburgh y no participó en el trabajo. Es una muy buena demostración de la BCI humana que está trabajando hacia la viabilidad clínica y también contribuye a comprender por qué el sistema basado en la escritura a mano parece funcionar mejor que las BCI basadas en la traducción de las señales neuronales para movimientos físicos más sencillos, como señalar letras en un pantalla.

El estudio surgió de un ensayo clínico a largo plazo llamado BrainGate2 en el que a los participantes que están paralizados se les implantan sensores en la corteza motora de sus cerebros y trabajan con investigadores que tienen como objetivo utilizar los datos de los sensores para desarrollar BCI. Debido a la herencia del modelo animal y la historia del campo [BCI], muchas de las primeras cosas se centran en este método de escritura de apuntar y hacer clic en el que mueves un cursor en una pantalla y escribes en las teclas individualmente, explica Frank Willett, miembro del Laboratorio de Traslación de Prótesis Neurales (NPTL) de la Universidad de Stanford y especialista en investigación del Instituto Médico Howard Hughes. Estábamos interesados en ampliar los límites y buscar otras formas de permitir que las personas se comuniquen.

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Willett y sus colegas trabajaron con un Participante de BrainGate2 apodado T5 que tiene una lesión en la columna, puede hablar y tiene un sensor en un área del cerebro conocida como perilla que está asociada con el movimiento de la mano. En varias sesiones, le pidieron a T5 que simulara que estaba sosteniendo un bolígrafo y escribiendo cientos de oraciones que le mostraban en una pantalla. Luego usaron la actividad detectada por el sensor T5s para entrenar una red neuronal para identificar las letras que T5 estaba escribiendo y probaron la capacidad del programa para generar texto en tiempo real en función de las señales cerebrales generadas mientras imaginaba escribir nuevas oraciones.

Un algoritmo interpretó patrones de señales eléctricas del cerebro de T5 mientras imaginaba escribir letras.F. WILLETT ET AL./NATURE 2021

Los investigadores informan que la red entrenada permitió a T5 escribir a una velocidad de hasta 90 caracteres por minuto y tuvo una precisión del 94,1 % al descifrar las letras que escribió. Esa es una mejora considerable con respecto a una BCI anterior que desarrolló el grupo y que se basaba en que los participantes controlaran el mouse de una computadora con sus señales cerebrales y hicieran clic en las letras, lo que logró alrededor de 40 caracteres por minuto. De hecho, los autores escriben que, hasta donde saben, es la tasa de escritura más rápida para cualquier BCI hasta el momento.

La velocidad es crítica para las personas que necesitan BCI para comunicarse, señala Oby, porque cuanto más rápida y eficiente sea esa pueden comunicarse mejor, en términos de aumentar su calidad de vida y hacer que las interacciones sean más fáciles, fluidas y menos estresantes.

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Para ver qué explica este rendimiento superior, los autores analizaron los patrones neuronales correspondientes a las letras y los movimientos de alcance recto utilizados en la BCI de apuntar y hacer clic. Descubrieron que los patrones de las letras son más distintos entre sí, lo que los hace más fáciles de descifrar para una red neuronal. También idearon su propio alfabeto de 26 letras, repleto de líneas curvas, que según sus simulaciones permitiría un BCI aún más preciso al evitar letras que se escriben de manera similar entre sí.

[Esto] hace mucho de sentido . . que tener dinámicas de movimiento más complejas realmente puede ayudar a mejorar la tasa de comunicación, la precisión de la decodificación, dice Edward Chang, neurocirujano de la Universidad de California, San Francisco, que ha trabajado informalmente con el grupo NPTL pero no participó en el actual estudiar. Realmente están explotando una nueva dimensión de funciones que ayudan a que las señales sean más discriminables. /p>

Hay varias mejoras que serían necesarias para que el BCI esté listo para su uso clínico. Esos incluyen ajustes al implante cerebral en sí mismo, como hacerlo más pequeño y capaz de transmitir señales inalámbricas, dice la coautora del estudio Jaimie Henderson, neurocirujana en el NPTL que consulta para la compañía BCI Neuralink y está en el consejo asesor médico de Enspire, una compañía que explora la estimulación cerebral profunda para la recuperación del accidente cerebrovascular. Además, en el estudio, los investigadores necesitaban calibrar regularmente el BCI para tener en cuenta los cambios mínimos en las posiciones de los sensores que alteran la actividad neuronal que captan; idealmente, dicen Henderson y Willett, este proceso, así como el entrenamiento inicial de la red neuronal, estarían automatizados.  

Henderson, Willett y el autor principal Krishna Shenoy, otro miembro de NPTL e investigador del Instituto Médico Howard Hughes que asesora o forma parte de los consejos asesores de varias empresas relacionadas con BCI, han presentado una solicitud de patente. por el método de decodificación neuronal que usaron y están hablando con las empresas sobre la posibilidad de licenciarlo, dice Shenoy. En última instancia, dicen Willett y Henderson, están interesados en explorar las señales neuronales del habla como una forma de permitir una comunicación aún más rápida que con la escritura a mano. La velocidad del habla es de aproximadamente 150200 palabras por minuto, señala Henderson, y decodificarlo es un esfuerzo científico interesante porque es exclusivamente humano y porque no se comprende completamente cómo se produce el habla en el cerebro. Sentimos que esa es un área de exploración muy rica, por lo que uno de nuestros grandes objetivos para los próximos cinco a diez años es abordar realmente el problema de comprender el habla y decodificarla tanto en texto como en palabra hablada.

F. WILLETT ET AL./NATURE 2021/HOWARD HUGHES MEDICAL INSTITUTE

FR Willett et al., Comunicación cerebro-texto de alto rendimiento mediante escritura a mano, Nature, 593:24954, 2021.

Corrección (13 de mayo): el nuevo BCI pudo escriba a 90 caracteres por minuto, no a 90 palabras por minuto como se indicó originalmente en el artículo. El Científico lamenta el error.