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 leur capacité à parler. Dans une nouvelle étude présentée à la conférence 2022 de la Society for Neuroscience à San Diego, les chercheurs ont démontré qu’ils pouvaient utiliser un IMC pour prédire avec précision quels mots un participant tétraplégique pensait simplement et ne parlait pas ou ne mimait pas.
« Vous avez peut-être déjà vu des vidéos de personnes tétraplégiques utilisant des IMC pour contrôler des bras et des mains robotiques, par exemple pour saisir une bouteille et y boire ou pour manger un morceau de chocolat », explique Sarah Wandelt, étudiante diplômée de Caltech au laboratoire de Richard Andersen, professeur James G. Boswell de neurosciences et directeur du centre d’interface cerveau-machine Tianqiao et Chrissy Chen à Caltech.
« Ces nouveaux résultats sont prometteurs dans les domaines du langage et de la communication. Nous avons utilisé un IMC pour reconstruire la parole », explique Wandelt, qui a présenté les résultats lors de la conférence du 13 novembre.
Des études antérieures ont réussi à prédire la parole des participants en analysant les signaux cérébraux enregistrés dans les aires motrices lorsqu’un participant chuchote ou mime des mots. Mais prédire ce que quelqu’un pense, le dialogue interne, est beaucoup plus difficile, car il n’implique aucun mouvement, explique Wandelt. « Dans le passé, les algorithmes qui tentaient de prédire la parole interne n’étaient capables de prédire que trois ou quatre mots et avec une faible précision 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 uniques dans une zone cérébrale appelée gyrus supramarginal, située dans le cortex pariétal postérieur. Les chercheurs avaient découvert dans une étude précédente que cette zone du cerveau représente les mots parlés.
Maintenant, l’équipe a étendu ses découvertes au discours interne. Dans l’étude, les chercheurs ont d’abord entraîné l’appareil IMC à reconnaître les schémas cérébraux produits lorsque certains mots étaient prononcés en interne, ou pensés, par le participant tétraplégique. Cette période de formation a duré environ 15 minutes. Ils ont ensuite flashé un mot sur un écran et ont demandé au participant de dire le mot en interne. Les résultats ont montré que les algorithmes de l’IMC 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, ce qui rend les patients incapables de parler ou de bouger, mais ils sont toujours capables de penser et de raisonner. Pour cette population, un IMC de la parole interne serait incroyablement utile. »
Sarah Wandelt, étudiante diplômée en Caltech
« Nous avons déjà montré que nous pouvons décoder des formes de main imaginaires pour les saisir à partir du gyrus supramarginal humain », explique Andersen. « Être capable de décoder également la parole de cette zone suggère qu’un implant peut récupérer 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 formé séparément dans le cerveau de chaque personne, et ils ne fonctionnent que lorsqu’une personne se concentre sur le mot.
L’étude, qui est en cours de soumission au journal mais n’est pas encore évaluée par des pairs, s’intitule « Décodage de la parole interne en ligne à partir de neurones uniques chez un participant humain ». Il a été financé par les National Institutes of Health, le Tianqiao and Chrissy Chen Brain-Machine Interface Center et la Boswell Foundation. Outre Wandelt et Andersen, les 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 de la faculté de la Keck School of Medicine de l’USC.
