SLA-Immagine Credit Public Domain-
Le interfacce cerebrali potrebbero consentire alle persone paralizzate di parlare a velocità quasi normali.
Otto anni fa, una paziente ha perso la capacità di parlare a causa della SLA, una condizione che causa una paralisi progressiva. Può ancora emettere suoni, ma le sue parole sono diventate incomprensibili, lasciandola dipendente da una lavagna o da un iPad per comunicare.
Ora, dopo essersi offerta volontaria per ricevere un impianto cerebrale, la donna è stata in grado di comunicare a una velocità che si avvicina al linguaggio normale.
Questa è l’affermazione di un articolo pubblicato durante il fine settimana sul sito web bioRxiv da un team della Stanford University. Lo studio non è stato formalmente sottoposto a peer review. Gli scienziati affermano che il loro volontario, identificato solo come “soggetto T12”, ha infranto i record precedenti, utilizzando l’impianto di lettura del cervello per comunicare a una velocità di 62 parole al minuto, tre volte migliore della precedente.
Philip Sabes, un ricercatore dell’Università della California, a San Francisco, che non era coinvolto nel progetto, ha definito i risultati un “grande passo avanti” e ha affermato che la tecnologia sperimentale di lettura del cervello potrebbe essere pronta per lasciare il laboratorio e diventare un prodotto utile presto.
“Le prestazioni del dispositivo espresse in questo documento sono già a un livello che molte persone che non possono parlare vorrebbero, se il dispositivo fosse pronto”, afferma Sabes.
Le persone senza deficit linguistici in genere parlano a una velocità di circa 160 parole al minuto. Anche in un’era di tastiere, dattilografia, emoji e abbreviazioni di Internet, la parola rimane la forma più veloce di comunicazione da uomo a uomo.
La nuova ricerca è stata condotta presso la Stanford University. La prestampa, pubblicata il 21 gennaio, ha iniziato ad attirare maggiore attenzione su Twitter e altri social media a causa della morte lo stesso giorno del suo co-autore principale, Krishna Shenoy, per cancro al pancreas.
Shenoy aveva dedicato la sua carriera a migliorare la velocità di comunicazione attraverso le interfacce cerebrali, mantenendo con cura un elenco di record sul sito web del suo laboratorio. Nel 2019, un altro volontario con cui Shenoy ha lavorato è riuscito a usare i suoi pensieri per digitare a una velocità di 18 parole al minuto, una performance record all’epoca, come abbiamo raccontato nel numero speciale del MIT Technology Review sull’informatica.
Le interfacce cervello-computer con cui lavora il team di Shenoy coinvolgono un piccolo blocco di elettrodi affilati incorporati nella corteccia motoria di una persona, la regione del cervello più coinvolta nel movimento. Ciò consente ai ricercatori di registrare l’attività di poche dozzine di neuroni contemporaneamente e trovare schemi che riflettono i movimenti a cui qualcuno sta pensando, anche se la persona è paralizzata.
Nel lavoro precedente, ai volontari paralizzati è stato chiesto di immaginare di fare movimenti delle mani. “Decodificando” i loro segnali neurali in tempo reale, gli impianti hanno permesso loro di guidare un cursore su uno schermo, scegliere lettere su una tastiera virtuale, giocare ai videogiochi o persino controllare un braccio robotico.
Nella nuova ricerca, il team di Stanford voleva sapere se i neuroni nella corteccia motoria contenessero informazioni utili anche sui movimenti del linguaggio. Cioè, potrebbero rilevare come il “soggetto T12” stava cercando di muovere la bocca, la lingua e le corde vocali mentre cercava di parlare?
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Questi sono movimenti piccoli e impercettibili e, secondo Sabes, una grande scoperta è che solo pochi neuroni contenevano informazioni sufficienti per consentire a un programma per computer di prevedere, con buona precisione, quali parole il paziente stava cercando di dire. Quelle informazioni sono state trasmesse dal team di Shenoy allo schermo di un computer, dove le parole del paziente sono apparse mentre venivano pronunciate dal computer.
Il nuovo risultato si basa sul lavoro precedente di Edward Chang dell’Università della California, San Francisco, che ha scritto che il discorso coinvolge i movimenti più complicati che le persone fanno. Esprimiamo aria, aggiungiamo vibrazioni che la rendono udibile e la trasformiamo in parole con la bocca, le labbra e la lingua. Per emettere il suono “f”, metti i denti superiori sul labbro inferiore e spingi fuori l’aria, solo uno delle dozzine di movimenti della bocca necessari per parlare.
Un percorso in avanti per la SLA
Chang in precedenza utilizzava elettrodi posizionati sul cervello per consentire a un volontario di parlare attraverso un computer, ma nella loro prestampa, i ricercatori di Stanford affermano che il loro sistema è più preciso e da tre a quattro volte più veloce.
“I nostri risultati mostrano un percorso fattibile per ripristinare la comunicazione alle persone con paralisi a velocità di conversazione”, hanno scritto i ricercatori, che includevano Shenoy e il neurochirurgo Jaimie Henderson.
David Moses, che lavora con il team di Chang all’UCSF, afferma che il lavoro attuale raggiunge “nuovi benchmark prestazionali impressionanti”. “Tuttavia, anche se i record continuano a essere battuti”, afferma, “diventerà sempre più importante dimostrare prestazioni stabili e affidabili della nuova strategia su scale temporali pluriennali”. Qualsiasi impianto cerebrale commerciale potrebbe avere difficoltà da superare, soprattutto se si degrada nel tempo o se l’accuratezza della registrazione diminuisce.
È probabile che il percorso da seguire includa sia impianti più sofisticati sia una più stretta integrazione con l’intelligenza artificiale.
Un malato di SLA di 67 anni ha battuto i record di velocità utilizzando un impianto cerebrale per comunicare. Il dispositivo impiantato utilizza segnali neurali per rilevare le parole che sta cercando di dire, trasmettendole allo schermo di un computer. Credito WILLETT, KUNZ ET AL.
Il sistema attuale utilizza già un paio di tipi di programmi di apprendimento automatico. Per migliorarne l’accuratezza, il team di Stanford ha utilizzato un software che predice quale parola viene tipicamente dopo in una frase.
L’aggiunta del sistema di previsione delle parole ha aumentato la velocità con cui il soggetto affetto da SLA poteva parlare senza errori.
Fonte: MIT Technology Review
