Une prothèse vocale développée par une équipe collaborative de neuroscientifiques, de neurochirurgiens et d’ingénieurs de Duke peut traduire les signaux cérébraux d’une personne en ce qu’elle essaie de dire.
Parue le 6 novembre dans la revue Nature Communications, cette nouvelle technologie pourrait un jour aider les personnes incapables de parler en raison de troubles neurologiques à retrouver la capacité de communiquer via une interface cerveau-ordinateur.
« De nombreux patients souffrent de troubles moteurs débilitants, comme la SLA (sclérose latérale amyotrophique) ou le syndrome de verrouillage, qui peuvent altérer leur capacité à parler », a déclaré Gregory Cogan, Ph.D., professeur de neurologie à l’Université Duke. Faculté de médecine et l’un des principaux chercheurs impliqués dans le projet. « Mais les outils actuellement disponibles pour leur permettre de communiquer sont généralement très lents et fastidieux. »
Imaginez écouter un livre audio à mi-vitesse. Il s’agit du meilleur taux de décodage vocal actuellement disponible, soit environ 78 mots par minute. Cependant, les gens parlent environ 150 mots par minute.
Le décalage entre les débits de parole parlée et décodée est en partie dû au nombre relativement restreint de capteurs d’activité cérébrale pouvant être fusionnés sur un morceau de matériau mince comme du papier posé au sommet de la surface du cerveau. Moins de capteurs fournissent des informations moins déchiffrables à décoder.
Pour améliorer les limites passées, Cogan s’est associé à Jonathan Viventi, Ph.D., membre du corps professoral du Duke Institute for Brain Sciences, dont le laboratoire de génie biomédical est spécialisé dans la fabrication de capteurs cérébraux haute densité, ultra-minces et flexibles.
Pour ce projet, Viventi et son équipe ont emballé un nombre impressionnant de 256 capteurs cérébraux microscopiques sur un morceau de plastique flexible de qualité médicale de la taille d’un timbre-poste. Les neurones distants d’un grain de sable peuvent avoir des modèles d’activité très différents lors de la coordination de la parole. Il est donc nécessaire de distinguer les signaux des cellules cérébrales voisines pour aider à faire des prédictions précises sur la parole prévue.
Après avoir fabriqué le nouvel implant, Cogan et Viventi se sont associés à plusieurs neurochirurgiens de l’hôpital Duke University, dont Derek Southwell, MD, Ph.D., Nandan Lad, MD, Ph.D., et Allan Friedman, MD, qui ont aidé à recruter quatre patients. pour tester les implants. L’expérience a nécessité que les chercheurs placent temporairement l’appareil chez des patients qui subissaient une intervention chirurgicale au cerveau pour une autre maladie, comme le traitement de la maladie de Parkinson ou l’ablation d’une tumeur. Cogan et son équipe avaient peu de temps pour tester leur appareil au bloc opératoire.
J’aime le comparer à une équipe de ravitaillement NASCAR. Nous ne voulions pas ajouter de temps supplémentaire à la procédure opérationnelle, nous devions donc entrer et sortir dans un délai de 15 minutes. Dès que le chirurgien et l’équipe médicale ont dit « Go ! » nous nous sommes précipités dans l’action et le patient a accompli la tâche. »
Gregory Cogan, Ph.D., professeur de neurologie, École de médecine de l’Université Duke
La tâche consistait en une simple activité d’écoute et de répétition. Les participants ont entendu une série de mots absurdes, comme « ava », « kug » ou « vip », puis ont prononcé chacun d’eux à haute voix. L’appareil a enregistré l’activité du cortex moteur de la parole de chaque patient, car il coordonnait près de 100 muscles qui bougent les lèvres, la langue, la mâchoire et le larynx.
Ensuite, Suseendrakumar Duraivel, premier auteur du nouveau rapport et étudiant diplômé en génie biomédical à Duke, a pris les données neuronales et vocales du bloc opératoire et les a introduites dans un algorithme d’apprentissage automatique pour voir avec quelle précision il pouvait prédire quel son était émis. réalisés, sur la seule base des enregistrements de l’activité cérébrale.
Pour certains sons et participants, comme /g/ dans le mot « gak », le décodeur a réussi 84 % du temps lorsqu’il s’agissait du premier son d’une chaîne de trois qui constituait un mot absurde donné.
La précision a cependant diminué à mesure que le décodeur analysait les sons au milieu ou à la fin d’un mot absurde. Il était également difficile si deux sons étaient similaires, comme /p/ et /b/.
Dans l’ensemble, le décodeur était précis dans 40 % des cas. Cela peut sembler un humble résultat de test, mais il était assez impressionnant étant donné que des prouesses techniques similaires, de la transmission du cerveau à la parole, nécessitent des heures ou des jours de données pour être exploitées. L’algorithme de décodage vocal utilisé par Duraivel fonctionnait cependant avec seulement 90 secondes de données vocales issues du test de 15 minutes.
Duraivel et ses mentors sont ravis de créer une version sans fil de l’appareil grâce à une récente subvention de 2,4 millions de dollars des National Institutes of Health.
« Nous développons actuellement le même type d’appareils d’enregistrement, mais sans aucun fil », a déclaré Cogan. « Vous seriez capable de vous déplacer et vous n’auriez pas besoin d’être attaché à une prise électrique, ce qui est vraiment excitant. »
Bien que leur travail soit encourageant, il reste encore un long chemin à parcourir pour que la prothèse vocale de Viventi et Cogan soit bientôt disponible sur les tablettes.
« Nous en sommes au point où la parole est encore beaucoup plus lente que la parole naturelle », a déclaré Viventi dans un récent article de Duke Magazine sur la technologie, « mais vous pouvez voir la trajectoire vers laquelle vous pourriez y arriver. »
Ce travail a été soutenu par des subventions des National Institutes for Health (R01DC019498, UL1TR002553), du ministère de la Défense (W81XWH-21-0538), de la Fondation Klingenstein-Simons et d’un prix Incubateur du Duke Institute for Brain Sciences.
