Des implants cérébraux redonnent la parole à un patient SLA

Désormais, deux articles publiés dans «Nature» présenter les résultats de deux approches différentes capables de décoder l’activité cérébrale et la convertir en parole avec plus de rapidité, de précision et de vocabulaire que les technologies existantes.

Grâce à cette technologie, Pat a pu à nouveau parler et Ann a également vu comment un avatar reproduisait ses expressions faciales lorsqu’il parlait.

Les personnes atteintes de troubles neurologiques, comme un accident vasculaire cérébral ou la SLA, perdent leur capacité de bouger et de parler en raison d’une paralysie musculaire. Bien que des études antérieures aient montré qu’il était possible de décoder la parole à partir de l’activité cérébrale, cela n’avait été réalisé que sous forme de texte et avec une vitesse, une précision et un vocabulaire limités.

Pat Bennett a 68 ans. En 2012, on lui a diagnostiqué la SLA, une maladie neurodégénérative progressive qui attaque les neurones qui contrôlent le mouvement, provoquant une faiblesse physique et éventuellement une paralysie. «Quand on pense à la SLA, on pense à son impact sur les bras et les jambes.», écrit Bennett dans une interview par courrier électronique.

La SLA se manifeste généralement d’abord dans les extrémités, les bras et les jambes, les mains et les doigts. Dans le cas de Bennett, la détérioration n’a pas commencé dans sa moelle épinière, comme c’est typique, mais dans son tronc cérébral. Il peut bouger, s’habiller et écrire, bien qu’avec des difficultés croissantes.

Mais Pat ne peut pas parler. Même si votre cerveau est encore capable de formuler des instructions pour générer des phonèmes, vos muscles ne peuvent pas exécuter les commandes.

En 2021, une étude publiée dans «Nature» fabriqué dans le Université de Stanford (États-Unis) ont décrit le succès de la conversion de l’écriture imaginaire d’une personne paralysée en texte sur un écran via une interface cérébrale, atteignant une vitesse de 90 caractères, soit 18 mots, par minute.

Bennett a lu l’étude et a contacté en 2022 Jaime Hendersonauteur de l’étude, et s’est porté volontaire pour participer à l’essai clinique.

En mars de la même année, deux petits capteurs ont été implantés dans deux régions distinctes, toutes deux impliquées dans la production de la parole, à la surface de son cerveau. Les capteurs sont des composants d’une interface intracorticale cerveau-ordinateur, ou iBCI. Combinés à un logiciel de décodage de pointe, ils sont conçus pour traduire l’activité cérébrale accompagnant les tentatives de parole en mots sur un écran.

Grâce à cet appareil, La vitesse de parole de Bennett atteint 62 mots par minutece qui est 3,4 fois plus rapide que le record précédent pour un appareil similaire et plus proche de la vitesse d’une conversation naturelle (160 mots par minute en anglais).

“Nous avons montré que la parole intentionnelle peut être décodée en enregistrant l’activité d’une petite zone à la surface du cerveau”, explique Henderson, chirurgien et auteur de l’étude.

L’intérêt d’Henderson pour ce domaine lui vient dès son plus jeune âge. «À l’âge de 5 ans, mon père a eu un très grave accident de la route et a perdu une grande partie de sa capacité à parler et à bouger. Je me souviens de ne pas avoir pu comprendre ce qu’il voulait dire et Cette expérience personnelle a suscité en moi le besoin d’étudier la forme afin de faciliter la communication entre personnes dans un état similaire.. Et c’est la raison de mes recherches depuis plus de 15 ans dans mon laboratoire ».

Les capteurs implantés dans le cortex cérébral de Bennett, la couche la plus externe du cerveau, sont des réseaux carrés de minuscules électrodes de silicium. Chaque réseau contient 64 électrodes qui pénètrent dans le cortex cérébral à une profondeur à peu près équivalente à celle de deux pièces de monnaie empilées. Les matrices implantées sont reliées à des fils fins qui sont ensuite reliés par câble à un ordinateur. Un algorithme d’intelligence artificielle reçoit et décode les informations électroniques émanant du cerveau de Bennett.

“Ce système est entraîné à savoir quels mots doivent précéder les autres et quels phonèmes composent quels mots”, explique Frank Willett du Institut médical Howard Hughes et co-auteur de l’étude. “Si certains phonèmes ont été mal interprétés, vous pouvez toujours faire une estimation précise.”

Pour apprendre à l’algorithme à reconnaître quels modèles d’activité cérébrale étaient associés à quels phonèmes, Pat a participé à environ 25 séances de formation, chacune d’une durée d’environ quatre heures, au cours desquelles elle a essayé de répéter des phrases choisies au hasard dans un vaste ensemble de données constitué d’échantillons. de conversations entre personnes parlant au téléphone.

Bennett a répété 260 à 480 phrases par séance d’entraînement.

Lorsque les phrases étaient limitées à un vocabulaire de 50 mots (auquel cas les phrases utilisées provenaient d’une liste spéciale), le taux d’erreur du système de traduction était de 9,1 %. En élargissant le vocabulaire à 125 000 mots (assez grand pour composer presque tout ce que vous vouliez dire), le taux d’erreur est passé à 23,8 % : loin d’être parfait, mais une énorme amélioration par rapport à l’état de l’art précédent.

Dans l’autre étude, Edward Chang et ses collègues du Université de Californie à San Francisco (UCSF), ont conçu une interface basée sur une méthode d’accès différente.

Dans ce cas, ils ont utilisé des électrodes non focalisées placées à la surface du cerveau et détectant l’activité de nombreuses cellules dans tout le cortex. Ce BCI décode les signaux cérébraux pour générer trois sorties simultanées : du texte, une parole audible et un avatar parlant.

Les chercheurs ont formé un modèle d’intelligence artificielle pour déchiffrer les données neuronales collectées auprès d’Ann alors qu’elle tentait de prononcer des phrases complètes en silence.

La traduction cerveau-texte a généré une vitesse moyenne de 78 mots par minute, soit 4,3 fois plus rapide que l’enregistrement précédent et encore plus proche de la vitesse d’une conversation naturelle.

De plus, les signaux cérébraux ont également été directement traduits en sons vocaux synthétisés intelligibles, avec un taux d’erreur de mots de 28 % pour un ensemble de 529 phrases, et personnalisés en fonction de la voix du participant avant la blessure.

Et¸ contrairement à l’autre étude, c’était aussi décode l’activité neuronale des mouvements du visage d’un avatar lorsqu’il parle, ainsi que les expressions non verbales.

Le système peut également décoder ces signaux en texte à près de 80 mots par minute, une amélioration significative par rapport à la technologie disponible.

plus ambitieux

Le groupe de Chang avait déjà montré qu’il était possible de décoder les signaux cérébraux sous forme de texte chez un homme qu’il avait également subi un accident vasculaire cérébral du tronc cérébral plusieurs années plus tôt.

L’étude actuelle démontre quelque chose de plus ambitieux : décoder les signaux cérébraux dans la richesse de la parole, ainsi que les mouvements qui animent le visage d’une personne au cours d’une conversation.

L’équipe a implanté un rectangle extrêmement fin de 253 électrodes à la surface du cerveau de la femme dans des zones que leur équipe avait jugées critiques pour la parole. Les électrodes ont intercepté des signaux cérébraux qui, sans l’accident vasculaire cérébral, auraient atteint les muscles de sa langue, de sa mâchoire, de son larynx et de son visage. Un câble relié à un port fixé à sa tête reliait les électrodes à un ensemble d’ordinateurs.

Pendant des semaines, Ann a travaillé pour entraîner les algorithmes d’intelligence artificielle du système à reconnaître ses signaux cérébraux uniques pour la parole.

Au lieu d’entraîner l’IA à reconnaître des mots entiers, les chercheurs ont créé un système qui décode mots issus de phonèmes. Ce sont les sous-unités vocales qui forment les mots parlés de la même manière que les lettres forment les mots écrits. «Bonjour», contient par exemple quatre phonèmes : « HH », « AH », « L » et « OW ».

Grâce à cette approche, l’ordinateur n’avait besoin que d’apprendre 39 phonèmes pour déchiffrer n’importe quel mot anglais. Cela a amélioré à la fois la précision du système et sa vitesse, le rendant trois fois plus rapide.

“La précision, la rapidité et le vocabulaire sont cruciaux”, explique Sean Metzger, qui a développé le décodeur de texte. “C’est ce qui donne à l’utilisateur la possibilité, au fil du temps, de communiquer presque aussi vite que nous et d’avoir des conversations beaucoup plus naturelles et normales.”

Pour créer la voix, l’équipe a conçu un algorithme de synthèse vocale, qu’ils ont personnalisé pour qu’il ressemble à la voix d’Ann avant la blessure, en utilisant un enregistrement d’Ann s’exprimant lors de son mariage.

L’avatar a été conçu à l’aide d’un logiciel qui simule et anime les mouvements musculaires du visage. et qui convertit les signaux envoyés par le cerveau de la femme alors qu’elle essayait de parler en mouvements sur le visage de l’avatar, provoquant l’ouverture et la fermeture de la mâchoire, la moue et l’ouverture des lèvres et le mouvement de la langue de haut en bas, ainsi que les bouches, les mouvements du visage de bonheur, de tristesse et de surprise.

Pour Chang, en rétablissant la capacité de communiquer, « nous pouvons mettre fin à l’isolement dont souffrent ces personnes. Notre voix, dit-il, fait partie de notre identité et représente qui nous sommes.”

Il s’agit d’une preuve de concept scientifique, et non d’un véritable appareil que les gens peuvent utiliser dans la vie quotidienne.

Frank Willett

Institut médical Howard Hughes

Cependant, les chercheurs préviennent qu’il s’agit d’un essai clinique et que ces dispositifs ne sont pas encore disponibles pour les patients, même si certaines entreprises sont déjà intéressées par ces prototypes.

Henderson, quant à lui, souligne l’implication des participants : « ce sont des personnes très spéciales intéressées à collaborer et à améliorer la recherche. Nous devons être très reconnaissants pour leur engagement et leur énergie. »

“Il s’agit d’une preuve de concept scientifique, et non d’un véritable appareil que les gens peuvent utiliser dans la vie quotidienne”, ajoute Willett. Mais c’est une avancée majeure pour ces gens-là. »

“Imaginez”, écrit Bennett, “à quel point les activités quotidiennes comme faire du shopping, aller à une réunion, commander de la nourriture, aller à la banque, parler au téléphone, exprimer son amour ou son appréciation, voire se disputer” seront différentes.

Chang, président du Département de chirurgie neurologique à l’UCSFespère que cette dernière percée mènera dans un avenir proche à un système permettant la parole à partir de signaux cérébraux.

Et il conclut : «le message principal de ces deux études est qu’il y a de l’espoir pour ces patients».