Les interfaces cerveau-machine pourraient un jour aider les patients qui ont perdu la capacité de parler

Les interfaces cerveau-machine pourraient un jour aider les patients qui ont perdu la capacité de parler

Une nouvelle recherche de Caltech montre comment des dispositifs implantés dans le cerveau des gens, appelés interfaces cerveau-machine (IMC), pourraient un jour aider les patients qui ont perdu la capacité de parler. Dans une nouvelle étude présentée lors de la conférence 2022 de la Society for Neuroscience à San Diego, les chercheurs ont montré qu’ils pouvaient utiliser un IMC pour prédire avec précision quels mots un participant tétraplégique pensait seulement et ne prononçait pas ou ne mimait pas.

"Vous avez peut-être vu des vidéos de personnes atteintes de tétraplégie utilisant des IMC pour contrôler des bras et des mains robotiques, par exemple pour prendre une bouteille et en boire ou manger un morceau de chocolat", explique Sarah Wandelt, étudiante diplômée du laboratoire Richard Andersen de Caltech, professeur de neurosciences James G. Boswell et directrice du Tianqiao et Chrissy Chen Brain-Machine Interface Center à Caltech.

"Ces nouveaux résultats sont prometteurs dans les domaines du langage et de la communication. Nous avons utilisé l'IMC pour reconstruire le langage", explique Wandelt, qui a présenté les résultats lors de la conférence du 13 novembre.

Des études antérieures ont eu un certain succès dans la prédiction de la parole des participants en analysant les signaux cérébraux enregistrés dans les zones motrices lorsqu'un participant murmurait ou mimait des mots. Mais prédire ce que pense quelqu'un, le dialogue interne, est beaucoup plus difficile car il n'y a pas de mouvement, explique Wandelt. «Dans le passé, les algorithmes qui tentaient de prédire la parole interne ne pouvaient prédire que trois ou quatre mots, avec une précision faible ou pas, en temps réel», explique Wandelt.

La nouvelle recherche est la plus précise à ce jour pour prédire les mots internes. Dans ce cas, les signaux cérébraux ont été enregistrés à partir de neurones individuels dans une zone cérébrale appelée gyrus supramarginal, située dans le cortex pariétal postérieur. Dans une étude précédente, les chercheurs ont découvert que cette zone du cerveau représente les mots parlés.

L’équipe a désormais étendu ses conclusions au langage interne. Dans l’étude, les chercheurs ont d’abord entraîné l’appareil BMI à reconnaître les schémas cérébraux produits lorsque certains mots étaient prononcés ou pensés en interne par le participant tétraplégique. Cette phase de formation a duré environ 15 minutes. Ils ont ensuite montré un mot sur un écran et ont demandé au participant de prononcer le mot en interne. Les résultats ont montré que les algorithmes BMI étaient capables de prédire huit mots avec une précision allant jusqu’à 91 %.

Les travaux sont encore préliminaires mais pourraient aider les patients souffrant de lésions cérébrales, de paralysie ou de maladies telles que la sclérose latérale amyotrophique (SLA) qui affectent la parole.

Les troubles neurologiques peuvent entraîner une paralysie complète des muscles volontaires, laissant les patients incapables de parler ou de bouger, mais néanmoins capables de penser et de raisonner. Pour cette population, un IMC en langage interne serait extrêmement utile.

Sarah Wandelt, étudiante diplômée de Caltech

Livre électronique sur les neurosciences

Compilation des meilleurs interviews, articles et actualités de l'année dernière. Téléchargez une copie gratuite

"Nous avons déjà montré que nous pouvons décoder des formes de mains imaginaires à saisir à partir du gyrus supramarginal humain", explique Andersen. "La capacité de décoder également la parole de cette zone suggère qu'un implant peut restaurer deux capacités humaines importantes : saisir et parler."

Les chercheurs soulignent également que les IMC ne peuvent pas être utilisés pour lire dans les pensées des gens ; L'appareil devrait être entraîné séparément dans le cerveau de chaque personne, et il ne fonctionnerait que lorsqu'une personne se concentre sur le mot.

L’étude, qui est en cours de soumission à une revue mais n’a pas encore été évaluée par des pairs, s’intitule « Décodage interne en ligne de la parole de neurones uniques chez un participant humain ». Il a été financé par les National Institutes of Health, le Tianqiao et Chrissy Chen Brain-Machine Interface Center et la Fondation Boswell. Outre Wandelt et Andersen, d'autres auteurs de Caltech incluent David Bjanes, Kelsie Pejsa, Brian Lee (PhD '06) et Charles Liu. Lee et Liu sont des associés invités de Caltech qui font partie du corps professoral de la Keck School of Medicine de l'USC.

Source:

Institut de technologie de Californie

.