Une nouvelle interface cerveau-ordinateur permet à un homme atteint de SLA de « parler » à nouveau

Une nouvelle interface cerveau-ordinateur (BCI) développée à UC Davis Health traduit les signaux cérébraux en parole avec une précision allant jusqu’à 97 % : le système le plus précis de son genre.

Les chercheurs ont implanté des capteurs dans le cerveau d’un homme souffrant de troubles graves de la parole en raison d’une sclérose latérale amyotrophique (SLA). L’homme a pu communiquer son intention de parler quelques minutes après avoir activé le système.

Une étude sur ce travail a été publiée dans le Journal de médecine de la Nouvelle-Angleterre.

La SLA, également connue sous le nom de maladie de Lou Gehrig, affecte les cellules nerveuses qui contrôlent les mouvements dans tout le corps. La maladie entraîne une perte progressive de la capacité à se tenir debout, à marcher et à utiliser ses mains. Elle peut également entraîner une perte de contrôle des muscles utilisés pour parler, ce qui entraîne une perte de la compréhension de la parole.

Cette nouvelle technologie est en cours de développement pour rétablir la communication chez les personnes qui ne peuvent pas parler en raison d’une paralysie ou de troubles neurologiques comme la SLA. Elle peut interpréter les signaux cérébraux lorsque l’utilisateur essaie de parler et les transformer en texte qui est « prononcé » à voix haute par l’ordinateur.

« Notre technologie BCI a aidé un homme paralysé à communiquer avec ses amis, sa famille et ses soignants », a déclaré David Brandman, neurochirurgien à l’UC Davis. « Notre article démontre la neuroprothèse vocale la plus précise jamais décrite. »

Brandman est le co-chercheur principal et co-auteur principal de cette étude. Il est professeur adjoint au département de chirurgie neurologique de l’UC Davis et codirecteur du laboratoire de neuroprothèses de l’UC Davis.

Le nouveau BCI brise la barrière de la communication

Lorsqu’une personne essaie de parler, le nouveau dispositif BCI transforme son activité cérébrale en texte sur un écran d’ordinateur. L’ordinateur peut alors lire le texte à voix haute.

Pour développer le système, l’équipe a recruté Casey Harrell, un homme de 45 ans atteint de SLA, dans l’essai clinique BrainGate. Au moment de son inscription, Harrell souffrait de faiblesse dans les bras et les jambes (tétraparésie). Son langage était très difficile à comprendre (dysarthrie) et il avait besoin de l’aide d’autres personnes pour interpréter ses propos.

En juillet 2023, Brandman a implanté le dispositif expérimental BCI. Il a placé quatre réseaux de microélectrodes dans le gyrus précentral gauche, une région du cerveau responsable de la coordination de la parole. Les réseaux sont conçus pour enregistrer l’activité cérébrale à partir de 256 électrodes corticales.

« Nous détectons réellement leurs tentatives de bouger leurs muscles et de parler », explique le neuroscientifique Sergey Stavisky. Stavisky est professeur adjoint au département de chirurgie neurologique. Il est codirecteur du laboratoire de neuroprothèses de l’UC Davis et co-chercheur principal de l’étude.

« Nous enregistrons la partie du cerveau qui essaie d’envoyer ces commandes aux muscles. Nous écoutons cela et traduisons ces schémas d’activité cérébrale en un phonème, comme une syllabe ou une unité de parole, puis en les mots que les muscles essaient de dire. »

Entraînement plus rapide, meilleurs résultats

Malgré les progrès récents de la technologie BCI, les efforts visant à permettre la communication ont été lents et sujets à des erreurs. En effet, les programmes d’apprentissage automatique qui interprétaient les signaux cérébraux nécessitaient beaucoup de temps et de données pour fonctionner.

« Les systèmes BCI de parole précédents comportaient souvent des erreurs de mots. Il était donc difficile pour l’utilisateur d’être compris de manière cohérente et cela constituait un obstacle à la communication », explique Brandman. « Notre objectif était de développer un système permettant à une personne d’être comprise chaque fois qu’elle souhaite parler. »

Harrell a utilisé le système dans des contextes de conversation spontanée ou guidée. Dans les deux cas, le décodage de la parole s’est effectué en temps réel, avec des mises à jour continues du système pour assurer son bon fonctionnement.

Les mots décodés ont été affichés sur un écran. Étonnamment, ils ont été lus à haute voix avec une voix qui ressemblait à celle de Harrell avant qu’il ne soit atteint de SLA. La voix a été composée à l’aide d’un logiciel formé à partir d’échantillons audio existants de sa voix avant la SLA.

Lors de la première session d’entraînement aux données vocales, le système a mis 30 minutes pour atteindre une précision de 99,6 % avec un vocabulaire de 50 mots.

« La première fois que nous avons essayé le système, il a pleuré de joie lorsque les mots qu’il essayait de dire correctement sont apparus à l’écran. Nous l’avons tous fait », a déclaré Stavisky.

Lors de la deuxième session, la taille du vocabulaire potentiel a été augmentée à 125 000 mots. Avec seulement 1,4 heure supplémentaire de données d’entraînement, le BCI a atteint une précision de 90,2 % avec ce vocabulaire considérablement élargi. Après une collecte continue de données, le BCI a maintenu une précision de 97,5 %.

« À ce stade, nous pouvons décoder correctement ce que Casey essaie de dire environ 97 % du temps, ce qui est mieux que de nombreuses applications pour smartphone disponibles dans le commerce qui tentent d’interpréter la voix d’une personne », a déclaré Brandman. « Cette technologie est transformatrice car elle donne de l’espoir aux personnes qui veulent parler mais ne le peuvent pas. J’espère que des technologies comme cette BCI de la parole aideront les futurs patients à parler avec leur famille et leurs amis. »

L’étude porte sur 84 séances de collecte de données sur 32 semaines. Au total, Harrell a utilisé le BCI vocal dans des conversations à son rythme pendant plus de 248 heures pour communiquer en personne et par chat vidéo.

« Ne pas pouvoir communiquer est très frustrant et démoralisant. C’est comme si on était pris au piège », a déclaré Harrell. « Une technologie comme celle-ci aidera les gens à revenir à la vie et à la société. »

« C’est extrêmement gratifiant de voir Casey retrouver sa capacité à parler avec sa famille et ses amis grâce à cette technologie », a déclaré l’auteur principal de l’étude, Nicholas Card. Card est chercheur postdoctoral au département de chirurgie neurologique de l’UC Davis.

« Casey et les autres participants à BrainGate sont vraiment extraordinaires. Ils méritent d’être félicités pour avoir rejoint ces premiers essais cliniques. Ils le font non pas parce qu’ils espèrent en tirer un bénéfice personnel, mais pour nous aider à développer un système qui rétablira la communication et la mobilité d’autres personnes paralysées », a déclaré Leigh Hochberg, co-auteur et chercheur-promoteur de l’essai BrainGate.

Hochberg est neurologue et neuroscientifique au Massachusetts General Hospital, à l’Université Brown et au VA Providence Healthcare System.