Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford ha logrado un avance significativo en la comprensión del lenguaje interno, descifrando la actividad cerebral asociada con el monólogo interno y traduciéndola en palabras con una precisión de hasta el 74%. Este hallazgo, publicado el 26 de octubre de 2023 en la revista Cell, podría revolucionar la comunicación para personas que no pueden hablar.
La investigación, liderada por la autora principal Erin Kunz, marca un hito en la comprensión de cómo funciona la actividad cerebral cuando una persona solo piensa en hablar. «Es la primera vez que logramos comprender cómo es la actividad cerebral cuando solo se piensa en hablar», señaló Kunz. Este descubrimiento tiene el potencial de facilitar la comunicación a personas con discapacidades severas mediante tecnologías de interfaz cerebro-ordenador (BCI).
Interfaz cerebro-ordenador y su impacto
Las BCI son herramientas que permiten a las personas con discapacidades comunicarse y realizar acciones a través de señales neuronales. Estos sistemas utilizan sensores implantados en el cerebro que interpretan las señales relacionadas con el movimiento, convirtiéndolas en acciones físicas. Para aquellos con parálisis, algunas BCI han logrado interpretar la actividad cerebral asociada con el intento de hablar, pero este proceso puede ser agotador.
El equipo de Stanford se centró en determinar si las BCI podrían descifrar el habla interna, lo que sería una opción más rápida y efectiva para quienes tienen un control muscular limitado. Para ello, registraron la actividad neuronal de microelectrodos implantados en la corteza motora de cuatro participantes con parálisis grave, ya sea por esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o por un accidente cerebrovascular.
Los investigadores pidieron a los participantes que intentaran hablar o que imaginaran decir ciertas palabras. Los resultados mostraron que tanto el intento de hablar como el habla interna activan regiones superpuestas del cerebro, aunque la intensidad de la activación es más débil durante el monólogo interno.
Utilizando estos datos, el equipo entrenó modelos de inteligencia artificial para interpretar las palabras imaginadas. En una demostración de concepto, la BCI logró descifrar frases de un vocabulario de hasta 125.000 palabras con una precisión del 74%. Curiosamente, el sistema también pudo captar palabras que los participantes no habían recibido instrucciones de pronunciar, como números en un ejercicio de conteo.
Avances y seguridad en la tecnología BCI
A pesar de las similitudes en los patrones de actividad neuronal, los investigadores encontraron diferencias suficientes para distinguir entre el habla interna y el habla intentada. Esto podría permitir que las BCI se diseñen para ignorar el lenguaje interno, enfocándose únicamente en las intenciones comunicativas específicas del usuario.
El equipo también presentó un mecanismo de seguridad que requiere una «contraseña» para activar la decodificación del habla interna. En su experimento, los participantes podían pensar en la frase «chitty chitty bang bang» para desbloquear el sistema, que reconoció la contraseña con una precisión superior al 98%.
Frank Willett, otro de los investigadores de Stanford, expresó que el futuro de las BCI es muy prometedor. «Este trabajo ofrece una esperanza real de que las BCI de habla puedan restaurar algún día una comunicación tan fluida, natural y cómoda como el habla conversacional», concluyó.
Estos avances no solo representan un progreso en el campo de la neurociencia, sino que también podrían tener un impacto profundo en la calidad de vida de millones de personas que enfrentan barreras en su capacidad de comunicarse.
