2024-08-15 05:16:00
«Ne pas pouvoir communiquer est très frustrant et démoralisant.. C’est comme si tu étais piégé. Quelque chose comme cette technologie aidera les gens à réintégrer la vie et la société. » Ce sont les mots de Casey Harrell, un homme de 45 ans présentant une grave détérioration de ses capacités de communication orale en raison de la sclérose latérale amyotrophique (SLA), qui a réussi à parler à nouveau grâce à une nouvelle interface cerveau-ordinateur (BCI). développé à UC Davis Health, qui traduit les signaux cérébraux en parole avec une précision allant jusqu’à 97 % – le système le plus précis de son genre. Harrell a participé à l’essai clinique BrainGate, dont les résultats sont publiés dans le « New England Journal of Medicine ».
Au moment de son inscription à l’étude, Harrell souffrait d’une faiblesse des bras et des jambes (tétraparésie) et son discours était très difficile à comprendre (dysarthrie). Les chercheurs Ils ont implanté des capteurs dans le cerveau de l’homme et a pu prononcer le discours qu’il souhaitait prononcer quelques minutes après l’activation du système. Cette nouvelle technologie est capable d’interpréter les signaux cérébraux lorsque l’utilisateur essaie de parler, transformant ainsi son activité cérébrale en texte sur un écran d’ordinateur, qui peut ensuite lire le texte à haute voix.
La SLA affecte les cellules nerveuses qui contrôlent les mouvements dans tout le corps, entraînant une perte progressive de la capacité de se tenir debout, de marcher, d’utiliser ses mains ou de parler.
« Notre technologie BCI a aidé un homme paralysé à communiquer avec ses amis, sa famille et ses soignants. Notre article démontre la neuroprothèse vocale la plus précise jamais découverte” a déclaré le neurochirurgien David Brandman, co-chercheur principal et co-auteur principal de cette étude, professeur agrégé au département de chirurgie neurologique de l’UC Davis et co-directeur du laboratoire de neuroprothèses de l’UC Davis.
En juillet 2023, Brandman a implanté le dispositif expérimental BCI. Il a placé quatre jeux de microélectrodes dans le gyrus précentral gauche, une région du cerveau responsable de la coordination de la parole. Les réseaux sont conçus pour enregistrer l’activité cérébrale à partir de 256 électrodes corticales.
“Nous détectons en fait sa tentative de bouger ses muscles et de parler. Nous enregistrons depuis la partie du cerveau qui essaie d’envoyer ces commandes aux muscles. Et nous écoutons essentiellement cela, et nous traduisons ces schémas d’activité cérébrale en un phonème, comme une syllabe ou une unité vocale, puis les mots qu’ils essaient de dire”, explique le neuroscientifique Sergey Stavisky, professeur agrégé au département de chirurgie neurologique, codirecteur du laboratoire de neuroprothèses de l’UC Davis et co-chercheur. principal de l’étude.
Malgré les progrès récents de la technologie BCI, les efforts visant à faciliter la communication ont été lents et sujets aux erreurs, car les programmes d’apprentissage automatique qui interprétaient les signaux cérébraux nécessitaient une grande quantité de temps et de données pour s’exécuter. « Les systèmes BCI vocaux précédents comportaient fréquemment des erreurs de mots. Cela rendait difficile la compréhension cohérente de l’utilisateur et constituait un obstacle à la communication. Notre objectif était de développer un système qui permettrait que quelqu’un serait compris à chaque fois qu’il voudrait parler«, dit Brandman.
Harrell a utilisé le système dans des situations de conversation spontanée et indicative. Dans les deux cas, le décodage de la parole a été effectué en temps réel, avec des mises à jour continues du système pour maintenir son bon fonctionnement. Les mots décodés étaient affichés sur un écran. De plus, lorsqu’ils étaient lus à haute voix, une voix était utilisée qui ressemblait à celle de Harrell avant qu’il ne souffre de SLA. Pour le composer, un logiciel entraîné avec des échantillons audio existants de sa voix avant la maladie a été utilisé.
Lors de la première session de formation sur les données vocales, il a fallu 30 minutes au système pour atteindre une précision des mots de 99,6 % avec un vocabulaire de 50 mots. «La première fois qu’on a essayé le système, il a pleuré de joie lorsque les mots qu’il essayait de prononcer correctement apparurent à l’écran. « Nous avons tous pleuré », raconte Stavisky.
Lors de la deuxième session, la taille potentielle du vocabulaire est passée à 125 000 mots. Avec seulement 1,4 heure supplémentaire de données de formation, le BCI a atteint une précision des mots de 90,2 % grâce à ce vocabulaire considérablement élargi. Après une collecte continue de données, il a maintenu une précision de 97,5 %.
“À l’heure actuelle, Nous pouvons décoder correctement ce que Casey essaie de dire environ 97 % du temps.ce qui est meilleur que de nombreuses applications pour smartphone disponibles dans le commerce qui tentent d’interpréter la voix d’une personne”, note Brandman.
Au cours de l’étude, 84 séances de collecte de données ont été menées sur 32 semaines. Au total, Harrell a utilisé le discours BCI dans des conversations à son rythme pendant plus de 248 heures pour communiquer en personne et par chat vidéo.
«Cela a été extrêmement gratifiant de voir Casey retrouver votre capacité à parler à votre famille et à vos amis grâce à cette technologie”, déclare l’auteur principal de l’étude, Nicholas Card, chercheur postdoctoral au département de chirurgie neurologique de l’UC Davis.
« Casey et les autres participants BrainGate sont vraiment extraordinaires. Ils méritent un grand crédit pour avoir participé à ces premiers essais cliniques. “Ils ne le font pas dans l’espoir d’en tirer un bénéfice personnel, mais pour nous aider à développer un système qui rétablisse la communication et la mobilité d’autres personnes paralysées”, conclut le co-auteur et chercheur Leigh Hochberg, neurologue et neuroscientifique au Massachusetts General Hospital. , Université du Massachusetts Brown et au Providence Veterans Administration Health System.
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