Une nouvelle interface cerveau-ordinateur permet à un homme atteint de SLA de "parler" à nouveau
Une technologie développée par UC Davis Health rétablit la communication interpersonnelle
Une nouvelle interface cerveau-ordinateur (BCI) mise au point par UC Davis Health traduit les signaux cérébraux en paroles avec une précision allant jusqu'à 97 %, ce qui en fait le système le plus précis de sa catégorie.
Casey Harrell avec son assistante personnelle Emma Alaimo et Sergey Stavisky, neuroscientifique de l'UC Davis
UC Regents
Les chercheurs ont implanté des capteurs dans le cerveau d'un homme souffrant de graves troubles de la parole dus à la sclérose latérale amyotrophique (SLA). L'homme a pu communiquer le discours qu'il souhaitait prononcer dans les minutes qui ont suivi l'activation du système.
La SLA, également connue sous le nom de maladie de Lou Gehrig, affecte les cellules nerveuses qui contrôlent les mouvements dans tout le corps. La maladie entraîne une perte progressive de la capacité à se tenir debout, à marcher et à utiliser ses mains. Elle peut également entraîner une perte de contrôle des muscles utilisés pour parler, ce qui conduit à une perte de la compréhension de la parole.
La nouvelle technologie est mise au point pour rétablir la communication chez les personnes qui ne peuvent pas parler en raison d'une paralysie ou d'une maladie neurologique telle que la sclérose latérale amyotrophique. Elle peut interpréter les signaux cérébraux lorsque l'utilisateur essaie de parler et les transformer en texte qui est "prononcé" à haute voix par l'ordinateur.
"Notre technologie BCI a aidé un homme paralysé à communiquer avec ses amis, sa famille et ses soignants", explique David Brandman, neurochirurgien à UC Davis. "Notre article démontre la neuroprothèse vocale la plus précise jamais rapportée".
Brandman est le co-chercheur principal et le co-auteur principal de cette étude. Il est professeur adjoint au département de chirurgie neurologique de l'UC Davis et codirecteur du laboratoire de neuroprothèses de l'UC Davis.
Le nouveau BCI franchit la barrière de la communication
Lorsqu'une personne essaie de parler, le nouveau dispositif BCI transforme son activité cérébrale en texte sur un écran d'ordinateur. L'ordinateur peut alors lire le texte à haute voix.
Pour développer le système, l'équipe a inscrit Casey Harrell, un homme de 45 ans atteint de SLA, à l'essai clinique BrainGate. Au moment de son inscription, Harrell présentait une faiblesse des bras et des jambes (tétraparésie). Son discours était très difficile à comprendre (dysarthrie) et nécessitait l'aide d'autres personnes pour l'interpréter.
En juillet 2023, Brandman a implanté le dispositif BCI expérimental. Il a placé quatre réseaux 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 réellement leur tentative de bouger leurs muscles et de parler", explique le neuroscientifique Sergey Stavisky. Stavisky est professeur adjoint au département de chirurgie neurologique. Il est codirecteur du laboratoire de neuroprothèses de l'UC Davis et cochercheur principal de l'étude. "Nous enregistrons la partie du cerveau qui essaie d'envoyer ces ordres aux muscles. Nous écoutons et traduisons ces modèles d'activité cérébrale en phonèmes - comme une syllabe ou une unité de langage - et ensuite en mots qu'ils essaient de dire".
Une formation plus rapide, de meilleurs résultats
Malgré les progrès récents de la technologie BCI, les efforts déployés pour permettre la communication ont été lents et sujets à des erreurs. En effet, les programmes d'apprentissage automatique qui interprétaient les signaux cérébraux nécessitaient beaucoup de temps et de données.
"Les systèmes d'ICB vocaux antérieurs comportaient de fréquentes erreurs de mots. Il était donc difficile pour l'utilisateur de se faire comprendre de manière cohérente et cela constituait un obstacle à la communication", explique M. Brandman. "Notre objectif était de mettre au point un système qui permette à une personne d'être comprise chaque fois qu'elle souhaite parler.
M. Harrell a utilisé le système dans le cadre d'une conversation spontanée ou guidée. Dans les deux cas, le décodage de la parole s'est fait en temps réel, avec des mises à jour continues du système pour assurer son bon fonctionnement.
Les mots décodés étaient affichés sur un écran. Étonnamment, ils ont été lus à voix haute par une voix qui ressemblait à celle de Harrell avant qu'il ne soit atteint de la SLA. La voix a été composée à l'aide d'un logiciel formé avec des échantillons audio existants de sa voix avant la SLA.
Lors de la première session d'entraînement aux données vocales, il a fallu 30 minutes au système pour atteindre une précision de 99,6 % sur un vocabulaire de 50 mots.
"La première fois que nous avons essayé le système, il a pleuré de joie lorsque les mots qu'il essayait de prononcer correctement sont apparus à l'écran. Nous avons tous pleuré", a déclaré M. Stavisky.
Lors de la deuxième session, la taille du vocabulaire potentiel est passée à 125 000 mots. Avec seulement 1,4 heure supplémentaire de données d'entraînement, l'ICB a atteint une précision de 90,2 % avec ce vocabulaire considérablement élargi. Après une collecte continue de données, l'ICB a maintenu une précision de 97,5 %.
"À ce stade, nous pouvons décoder correctement ce que Casey essaie de dire environ 97 % du temps, ce qui est mieux que de nombreuses applications pour smartphone disponibles dans le commerce qui tentent d'interpréter la voix d'une personne", a déclaré M. Brandman. "Cette technologie est transformatrice parce qu'elle donne de l'espoir aux personnes qui veulent parler mais ne le peuvent pas. J'espère qu'une technologie comme ce BCI vocal aidera les futurs patients à parler avec leur famille et leurs amis.
L'étude porte sur 84 sessions de collecte de données réparties sur 32 semaines. Au total, M. Harrell a utilisé le BCI vocal dans des conversations à son rythme pendant plus de 248 heures pour communiquer en personne et par chat vidéo.
"Ne pas pouvoir communiquer est tellement frustrant et démoralisant. C'est comme si vous étiez pris au piège", a déclaré M. Harrell. "Quelque chose comme cette technologie aidera les gens à se réinsérer dans la vie et dans la société.
"Il a été extrêmement gratifiant de voir Casey retrouver sa capacité à parler avec sa famille et ses amis grâce à cette technologie", a déclaré l'auteur principal de l'étude, Nicholas Card. Card est chercheur postdoctoral au département de chirurgie neurologique de l'UC Davis.
"Casey et les autres participants à BrainGate sont vraiment extraordinaires. Ils méritent d'être félicités 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 rétablira la communication et la mobilité pour d'autres personnes paralysées", a déclaré Leigh Hochberg, co-auteur et sponsor-investigateur de l'essai BrainGate. Leigh Hochberg est neurologue et neuroscientifique au Massachusetts General Hospital, à l'université Brown et au VA Providence Healthcare System.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Nicholas S. Card, Maitreyee Wairagkar, Carrina Iacobacci, Xianda Hou, Tyler Singer-Clark, Francis R. Willett, Erin M. Kunz, Chaofei Fan, Maryam Vahdati Nia, Darrel R. Deo, Aparna Srinivasan, Eun Young Choi, Matthew F. Glasser, Leigh R. Hochberg, Jaimie M. Henderson, Kiarash Shahlaie, Sergey D. Stavisky, David M. Brandman; "An Accurate and Rapidly Calibrating Speech Neuroprosthesis"; New England Journal of Medicine, Volume 391
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