Garun-ordenagailu interfaze berri batek (BCI, ingelesezko siglengatik), UC Davis Health-en (AEB) garun-seinaleak hizketan itzultzea lortu du, %97ra arteko doitasunarekin. Horri esker, alboko esklerosi amiotrofikoa (ELA) duen gizon bat gai izan da komunikatzeko sistema aktibatu eta minutu gutxira.
Lan horri buruzko ikerketa 'New England Journal of Medicine' aldizkarian argitaratu dute, eta, bertan zehazten denez, ikertzaileek sentsoreak ezarri zizkioten gaixotasuna zela eta hitz egiteko zailtasun larriak zituen gizon horren garunari.
Mugimendua gorputz osoan kontrolatzen duten nerbio zelulei eragiten die ELAk. Gaixotasunak zutik egoteko, ibiltzeko eta eskuak erabiltzeko gaitasuna pixkanaka galtzea dakar. Pertsona batek hitz egiteko erabiltzen dituen muskuluen kontrola galtzea ere eragin dezake, eta horrek hizketa ulergarria galtzea dakar.
Teknologia berria paralisiagatik edo ELA bezalako gaitz neurologikoengatik hitz egin ezin duten pertsonen komunikazioa berrezartzeko garatzen ari dira. Erabiltzaileak hitz egin nahi duenean garuneko seinaleak interpretatu eta ordenagailuak ozen erreproduzitzen duen testu bihur ditzake.
"Gure BCI teknologiak paralisia duen gizon bati lagun, senide eta zaintzaileekin komunikatzen lagundu zion. Gure lanak ezagutzen den hizketa zehatzenaren neuroprotesia (gailua) frogatzen du", azaldu du David Brandman UC Daviseko neurokirurgialariak.
Komunikazioaren langa hautsi du
Norbait hitz egiten saiatzen denean, BCI gailu berriak garuneko jarduera testu bihurtzen du ordenagailu baten pantailan. Ondoren, ordenagailuak ozen irakur dezake testua.
Sistema garatzeko, 'BrainGate' entsegu klinikoan sartu zuen taldeak Casey Harrell, ELA duen 45 urteko gizona. Izena emateko unean, Harrellek ahultasuna zuen beso eta hanketan (tetraparesia). Bere hizketa ulertzeko oso zaila zen (disartria) eta beste batzuek interpretatzen lagundu behar zioten.
2023ko uztailean, Brandmanek ikerketan ezarri zuen BCI gailua. Lau mikroelektrodo multzo jarri zituen ezkerreko zirkunboluzio aurrekentralean, hizketaren koordinazioaz arduratzen den burmuineko eskualde batean. Matrizeak 256 elektrodo kortikalen garun-jarduera erregistratzeko diseinatuta daude.
"Egia esan, muskuluak mugitzeko eta hitz egiteko saiakera antzematen ari gara", adierazi du Sergey Stavisky neurozientzialariak, Kirurgia Neurologikoko Saileko irakasle ondokoa denak.
"Agindu horiek muskuluetara bidali nahi dituen garunaren zatia grabatzen ari gara. Funtsean, garuneko jardueraren eredu horiek fonema batean entzun eta itzultzen ditugu, silaba bat edo hizketaren unitate bat bezala, eta gero esaten saiatzen diren hitzetan", gaineratu du.
Entrenamendu azkarragoa
BCI teknologian berriki aurrerapenak egin diren arren, komunikazioa posible egiteko ahaleginak motelak izan dira eta akatsak egiteko joera izan dute. Izan ere, garuneko seinaleak interpretatzen zituzten ikasketa automatikoko programek denbora eta datu asko behar zituzten horiek gauzatzeko.
"Hizketaren aurreko BCI sistemek akats ugari zituzten hitzetan. Horrek erabiltzailearen ulermena zailtzen zuen, eta komunikaziorako oztopo bat zen", esan du Brandmanek.
"Gure helburua sistema bat garatzea zen, norbaitek hitz egin nahi duen bakoitzean bere burua ulertarazteko aukera izan dezan", gaineratu du.
Harrellek sistema erabili zuen bai bat-bateko elkarrizketetan, bai instrukzioekin. Bi kasuetan, hizketaren deskodetzea denbora errealean gertatu zen, sistemaren etengabeko eguneratzeekin, zehaztasunez funtzionatzen jarrai zezan.
Deskodetutako hitzak pantaila batean agertu ziren. Ozenki irakurtzen ziren, ELA pairatu aurretik Harrellek egindakoaren antzeko ahotsarekin. Ahotsa ELAren aurretik zeuden audio-laginekin entrenatutako software baten bidez osatu zen.
Ahots datuekin egindako lehen entrenamendu saioan, sistemak 30 minutu behar izan zituen %99,6ko zehaztasuna lortzeko, 50 hitzeko hiztegiarekin.
"Sistema probatu genuen lehen aldian, pozez negar egin zuen zuzen esan nahi zituen hitzak pantailan agertu zirenean. Denok egin genuen", esan du Staviskyk.
Bigarren saioan, hiztegi potentzialaren tamaina 125.000 hitzetara igo zen. Entrenamendu datuen 1,4 ordu gehigarrirekin, BCIk %90,2ko zehaztasuna lortu zuen hiztegi zabal hori zuten hitzetan. Datuak etengabe bildu ostean, BCIk %97,5eko zehaztasuna mantendu du.
"Honaino iritsita, Caseyk esan nahi duena behar bezala deskodetu dezakegu, eta hori pertsona baten ahotsa interpretatzen saiatzen diren telefono adimendunetarako aplikazio komertzial asko baino hobea da", adierazi du Brandmanek.
"Teknologia hau eraldatzailea da hitz egin nahi baina ezin duten pertsonei itxaropena ematen dielako. Espero dut hizketaren BCI hau bezalako teknologia batek etorkizuneko pazienteei beren senide eta lagunekin hitz egiten laguntzea", amaitu du.
Ikerketak datuak biltzeko 84 saio jasotzen ditu 32 astetan zehar. Guztira, Harrellek hizketaren BCIa erabili zuen bere erritmoan 248 ordu baino gehiagoz, aurrez aurre eta bideotxat bidez komunikatzeko.
"Komunikatu ezina oso frustragarria eta etsigarria da. Harrapatuta egotea bezala da", adierazi du Harrellek. "Teknologia honen moduko zerbaitek jendeari bizitzan eta gizartean berriz sartzen lagunduko dio", nabarmendu du.
