„Neuroprostéza“ obnovuje slova u člověka s paralýzou

„Neuroprostéza“ obnovuje slova u člověka s paralýzou

Vědci z UC San Francisco úspěšně vyvinuli „řečovou neuroprotézu“, která umožnila muži s těžkou paralýzou komunikovat ve větách a překládat signály z jeho mozku do hlasového traktu přímo do slov, která se na obrazovce objevují jako text.

Úspěch, který byl vyvinut ve spolupráci s prvním účastníkem studie klinického výzkumu, staví na více než desetiletém úsilí neurochirurga UCSF, MD Changa Edwarda Changa, vyvinout technologii, která umožní lidem s paralýzou komunikovat, i když nejsou schopni mluvit na vlastní pěst. Studie se objeví 15. července v EU New England Journal of Medicine.

"Pokud je nám známo, jedná se o první úspěšnou ukázku přímého dekódování plných slov z mozkové činnosti někoho, kdo je paralyzován a neumí mluvit," uvedla Chang, předsedkyně neurologické chirurgie Joan a Sanford Weillové na UCSF, významná profesorka Jeanne Robertson. a hlavní autor studie. "Ukazuje silný příslib obnovení komunikace klepnutím na přirozený řečový aparát mozku."

Tisíce lidí každý rok ztrácejí schopnost mluvit kvůli mrtvici, nehodě nebo nemoci. S dalším vývojem by přístup popsaný v této studii mohl těmto lidem jednoho dne umožnit plnou komunikaci.

Překlad mozkových signálů do řeči

Dříve se práce v oblasti komunikační neuroprotetiky zaměřovala na obnovení komunikace prostřednictvím pravopisných přístupů k typickému psaní písmen v textu. Changova studie se od těchto snah zásadním způsobem liší: jeho tým překládá signály určené k ovládání svalů hlasového systému pro mluvení slov, spíše než signály k pohybu rukou nebo rukou, které umožňují psaní. Chang uvedl, že tento přístup proniká do přirozených a plynulých aspektů řeči a slibuje rychlejší a organičtější komunikaci.

"S řečí běžně komunikujeme informace velmi vysokou rychlostí, až 150 nebo 200 slov za minutu," uvedl s tím, že přístupy založené na pravopisu využívající psaní, psaní a ovládání kurzoru jsou podstatně pomalejší a pracnější. "Jít rovnou ke slovům, jak to tady děláme, má velké výhody, protože je to blíže tomu, jak běžně mluvíme."

V uplynulém desetiletí Changův pokrok směrem k tomuto cíli usnadnili pacienti v Centru epilepsie UCSF, kteří podstoupili neurochirurgii, aby určili původ svých záchvatů pomocí elektrodových polí umístěných na povrchu jejich mozků. Tito pacienti, z nichž všichni měli normální řeč, se dobrovolně nechali analyzovat jejich mozkové záznamy na aktivitu související s řečí. Časný úspěch u těchto dobrovolníků pacientů připravil půdu pro současný pokus u lidí s paralýzou.

Dříve Chang a kolegové z UCSF Weill Institute for Neurosciences mapovali vzorce kortikální aktivity spojené s pohyby hlasových cest, které produkují každou souhlásku a samohlásku. David Moses, Ph.D., postdoktorský inženýr v laboratoři Chang a hlavní autor nové studie, vyvinul nové metody pro dekódování těchto vzorů v reálném čase a začleňoval je do rozpoznávání řeči plných slov. statistické jazykové modely ke zlepšení přesnosti.

Ale jejich úspěch v dekódování řeči u účastníků, kteří byli schopni mluvit, nezaručoval, že technologie bude fungovat u osoby, jejíž hlasový trakt je paralyzován. "Naše modely se musely naučit mapovat mezi složitými vzory mozkové aktivity a zamýšlenou řečí," řekl Mojžíš. "To představuje velkou výzvu, když účastník nemůže mluvit."

Tým navíc nevěděl, zda by mozkové signály ovládající hlasový trakt byly stále nedotčené pro lidi, kteří již mnoho let nebyli schopni hýbat hlasovými svaly. "Nejlepší způsob, jak zjistit, zda by to mohlo fungovat, bylo zkusit to," řekl Mojžíš.

Prvních 50 slov

Chang zkoumal potenciál této technologie u pacientů s paralýzou a uzavřel partnerství s kolegou neurologem Karunesh Ganguly, Ph.D., docentem neurologie, aby zahájil studii známou jako „BRAVO“ (Brain-Computer Interface Restoration of Arm and Hlas). Prvním účastníkem soudu je muž v jeho pozdních 30 letech, který před více než 15 lety utrpěl devastující mozkový kmen, který vážně poškodil spojení mezi jeho mozkem a hlasivkami a končetinami. Od svého zranění má extrémně omezené pohyby hlavy, krku a končetin a komunikuje pomocí ukazatele připevněného k baseballové čepici, aby vystrčil písmena na obrazovku.

Účastník, který chtěl být označován jako BRAVO1, pracoval s výzkumníky na vytvoření 50 slovní slovní zásoby, kterou Changův tým dokázal rozpoznat z mozkové činnosti pomocí pokročilých počítačových algoritmů. Slovník - který zahrnuje slova jako „voda“, „rodina“ a „dobrý“ - stačil k vytvoření stovek vět vyjadřujících pojmy použitelné v každodenním životě BRAVO1.

Pro studii Chang chirurgicky implantoval pole elektrod s vysokou hustotou přes řečovou motorickou kůru BRAVO1. Po úplném zotavení účastníka zaznamenal jeho tým 22 hodin nervové aktivity v této oblasti mozku během 48 sezení a několik měsíců. V každé relaci se BRAVO1 pokusil mnohokrát vyslovit každé z 50 slovíček, zatímco elektrody zaznamenávaly mozkové signály z jeho řečové kůry.

Překlad pokusu o řeč do textu

K překladu vzorů zaznamenané nervové aktivity do konkrétních zamýšlených slov použili Mojžíšovi dva spoluautoři, Sean Metzger a Jessie Liu, oba postgraduální studenti bioinženýrství v laboratoři Chang, vlastní modely neurální sítě, což jsou formy umělé inteligence. Když se účastník pokusil mluvit, tyto sítě rozlišovaly jemné vzorce v mozkové aktivitě, aby detekovaly pokusy o řeč a určily, která slova se snaží říci.

Aby tým otestoval jejich přístup, tým nejprve představil BRAVO1 krátkými větami vytvořenými z 50 slovních zásob a požádal ho, aby je zkusil vyslovit několikrát. Když se pokoušel, slova byla postupně dekódována z jeho mozkové činnosti na obrazovce.

Potom se tým přepnul na výzvu, aby mu dal otázky typu: „Jak se dnes máš?“ a "Dáte si vodu?" Stejně jako dříve se na obrazovce objevil pokus o BRAVO1. "Jsem velmi dobrý" a "Ne, nemám žízeň."

Chang a Mojžíš zjistili, že systém byl schopen dekódovat slova z mozkové aktivity rychlostí až 18 slov za minutu s přesností až 93 procent (medián 75 procent). K úspěchu přispěl jazykový model, který použil Mojžíš a který implementoval funkci „automatické opravy“, podobnou té, kterou používá software pro textové zprávy a rozpoznávání řeči.

Mojžíš charakterizoval výsledky raného soudu jako důkaz principu. "Byli jsme nadšení, že jsme viděli přesné dekódování různých smysluplných vět," řekl. "Ukázali jsme, že je skutečně možné usnadnit komunikaci tímto způsobem a že má potenciál pro použití v konverzačním prostředí."

Chang a Mojžíš s výhledem do budoucna uvedli, že rozšíří proces o další účastníky postižené těžkou paralýzou a komunikačními deficity. Tým v současné době pracuje na zvýšení počtu slov v dostupné slovní zásobě a na zlepšení rychlosti řeči.

Oba uvedli, že zatímco se studie zaměřila na jediného účastníka a omezenou slovní zásobu, tato omezení nesnižují úspěch. "Jedná se o důležitý technologický milník pro osobu, která neumí přirozeně komunikovat," řekl Mojžíš, "a ukazuje potenciál tohoto přístupu dát hlas lidem s těžkou paralýzou a ztrátou řeči."