La emoción de volver a oírse: un hombre con ELA recupera su voz después de cuatro años

El gesto de sorpresa, con los ojos muy abiertos y una sonrisa de incredulidad, pronto se convierte en un llanto de emoción. Es la primera reacción del californiano de 45 años Casey Harrell al escuchar su voz después de cuatro años, cuando la esclerosis lateral amiotrófica (ELA) empezó a afectar los nervios que controlan los músculos de su garganta. Las lágrimas también invaden a su esposa, que está a su lado junto a su hija pequeña. La prueba tiene que parar durante unos minutos, porque algunos miembros del equipo de la Universidad de California en Davis no pueden evitar conmoverse. El grupo ha desarrollado una interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) que no solo interpreta en tiempo real lo que Harrell quiere decir, sino que además capta su entonación y estilo a la hora hablar.

“Se siente mucho como yo”, se escucha a través de un altavoz conectado al BCI que descifra la actividad neuronal del paciente cuando intenta decir algo, como se muestra en los vídeos que registran el proceso. Para que el dispositivo pudiera conectarse al cerebro, se implantaron, en una compleja cirugía, cuatro matrices que contenían un total de 256 electrodos de 1,5 milímetros en la corteza cerebral de Harrell. Específicamente en la región que controla el habla, la mandíbula y otros músculos del tracto vocal. La parálisis había provocado que las señales neuronales de esa región no puedan llegar a su destino.

“En las sesiones, le pedimos al participante que intente decir las palabras que aparecen en la pantalla, así sabemos qué está queriendo comunicar. Luego, con esos datos entrenamos al modelo de inteligencia artificial para decodificar la señal neuronal y transformarla en los sonidos que quiere emitir”, explica por videollamada Maitreyee Wairagkar, miembro del equipo de investigación.

Harrell se comunicaba con dificultad antes: debía repetir varias veces lo que quería decir a su equipo de cuidados, que lo interpretaba a partir del contexto. También utilizaba un ratón giroscópico que le permitía mover ligeramente la cabeza para controlar el cursor de una computadora y escribir letra por letra.

Wairagkar y el grupo de científicos visitan a Harrell dos veces por semana para continuar con los experimentos. La investigadora estaca que ahora el diálogo con el paciente es mucho más fluido. Se tarda unos 25 milisegundos en escuchar su propia voz, un tiempo similar al de una persona promedio, de acuerdo con la investigación publicada en junio por Nature. Porque, si bien existen antecedentes de otras BCI, estas convertían las señales cerebrales en texto: palabras que aparecían en pantalla con cierta latencia. Ese método resulta más preciso para reproducir con exactitud lo que el participante quiere decir —el sistema de voz actual permite comprender el 60%—, pero sacrifica velocidad y fluidez en la comunicación.

Fonemas en vez de palabras

La Universidad de California presenta su BCI no solo como el primero capaz de recrear la voz de forma instantánea, sino como el único que permite a una persona hablar “con sus propias palabras, tono y entonación”. El logro tiene que ver con el algoritmo diseñado para la interfaz: en lugar de interpretar palabras completas, decodifica los fonemas que las componen. Es decir, se entrenaron modelos de IA que detectan el momento exacto en que se emite cada sílaba; se enfocan más en las vocalizaciones que en los conceptos.

“Hace llorar a las personas que no me han escuchado en mucho tiempo”, dice Harrell en uno de los vídeos. El monitor muestra en pantalla la palabra u oración que el sistema ha decodificado a partir de sus señales cerebrales. Luego, se le aparecen varias opciones: puede pinchar con un ratón en el símbolo de un altavoz para que se reproduzca su voz. O calificar la interpretación que ha hecho el ordenador de su actividad neural: “100 % correcto”, “una palabra incorrecta”, “casi correcto” o “incorrecto”. Si elige la segunda, el dispositivo le presenta hasta seis palabras alternativas que podrían ser lo que realmente intentaba decir. Para ofrecer una comunicación más orgánica, el equipo clonó su voz con inteligencia artificial a partir de grabaciones hechas antes de que se manifestara la esclerosis.

El siguiente paso, señala Wairagkar, es mejorar la inteligibilidad del sistema: “Alcanzar un 60% de comprensión ha sido un gran salto, porque antes solo se le entendía un 4%. Pero aún se puede mejorar si usamos dispositivos de registro neural más avanzados, con más electrodos. Por ejemplo, los que están siendo desarrollados por distintas compañías de neurotecnología en Estados Unidos, que tienen más de 1.000 electrodos en lugar de los 256 que usamos en nuestro estudio”. Y si se les permite soñar más lejos, el objetivo es ampliar el estudio a otras personas que han perdido el habla.

“Cada caso es distinto. Por ahora solo hemos probado el BCI con un participante que tiene ELA. El cerebro cambia según la enfermedad. Por ejemplo, en un accidente cerebrovascular (ACV), las personas pueden desarrollar afasia, que impide producir lenguaje, es decir, un problema distinto”, explica la científica. De todos modos, ella y su equipo creen que la tecnología podría transferirse a discapacidades similares: “Solo falta demostrar que funciona en más personas”.

El estudio de la Universidad de California forma parte del ensayo clínico BrainGate2, que evalúa la seguridad del uso de matrices de electrodos —conocidas como matrices de Utah— en humanos. El propósito es que personas con lesiones de médula espinal, ACV o ELA se sometan a la implantación quirúrgica de microelectrodos en la corteza motora, ya sea para registrar la actividad eléctrica de las neuronas o para estimularlas.

Harrell está feliz de haberse inscrito al programa. Recuerda que no poder comunicarse produce una profunda sensación de soledad y aislamiento. Por eso les dice a los investigadores que lo rodean: “Espero que estemos en un momento en el que todos como yo tengan la misma oportunidad que estoy teniendo. Hagamos que eso suceda, ¿sí?”.

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