Hersenimplantaat laat verlamde mensen tegelijk praten en gebaren

Een team van de University of California, San Francisco (UCSF) plaatste een implantaat ter grootte van een iPhone op de hersenschors van twee deelnemers die niet meer konden praten of bewegen. De een, aangeduid als Bravo-1r, raakte verlamd na een beroerte. De ander, Bravo-6, heeft amyotrofische laterale sclerose (ALS), de bekendste vorm van de spierziekte motorneuronziekte. Beiden hadden vrijwel alle controle over hun ledematen verloren en konden alleen nog onverstaanbare geluiden maken.

Het implantaat registreert elektrische activiteit in het sensomotorisch gebied van de hersenen, de zone die zowel spraak als beweging aanstuurt. Volgens onderzoeker Samantha Brosler was dat cruciaal: eerdere brain-computer interfaces richtten zich vaak op een kleiner hersengebied, waardoor spraak en gebaren niet gelijktijdig te ontcijferen waren. "In het dagelijks leven spelen gebaren een belangrijke rol in communicatie", zegt Brosler. "'Misschien' zeggen terwijl je knikt, betekent iets heel anders dan wanneer je je hoofd schudt."

Trainen op tien zinnen en tien gebaren

De deelnemers probeerden herhaaldelijk tien zinnen uit te spreken, zoals "hallo" en "hoe gaat het?", en tien gebaren te maken, waaronder zwaaien, klappen en hoofdschudden. Soms deden ze dit apart, soms tegelijk. Met deze hersendata trainde het team via neurale decodering op maat gemaakte machine-learning-modellen die voorspelden welke zin of welk gebaar iemand wilde uiten.

Bij de test moesten de deelnemers combinaties van zinnen en gebaren nadoen die op een scherm verschenen, zonder dat de modellen die vooraf kenden. De voorspelde gebaren stuurden een avatar aan die op de deelnemer leek, terwijl de herkende tekst op het scherm verscheen. Voor deze proefopzet koos het team bewust voor een avatar in plaats van directe aansturing van bijvoorbeeld een synthetische stem of robotarm: dat maakte het makkelijker om te bewijzen dat beide signalen tegelijk uit de hersenactiviteit te halen zijn.

Grote verschillen in nauwkeurigheid

Bij Bravo-1r werden gebaren met 88 procent nauwkeurigheid voorspeld en spraak met 84 procent. Bij Bravo-6 lag dat lager: 66 en 70 procent. Beide scores liggen ver boven het niveau van toeval, dat volgens Brosler rond de 9 procent zou liggen. "Het was heel spannend om te zien", zegt ze.

Henri Lorach, verbonden aan de universiteit van Lausanne in Zwitserland en niet betrokken bij het onderzoek, noemt het "mooi werk, met robuuste resultaten". Wel wijst hij erop dat de test beperkt bleef tot een vaste set zinnen en gebaren, en dat de nauwkeurigheid voor dagelijks gebruik zonder frustratie nog omhoog moet. Brosler zegt dat haar team daaraan werkt door de modellen verder te trainen en de algoritmes bij te schaven. Toekomstige versies zouden mogelijk iemands eigen lichaam kunnen aansturen, als gewrichten en spieren dat toelaten, en een synthetische stem kunnen produceren in plaats van via een avatar te communiceren. Het onderzoek is gepubliceerd in Nature Neuroscience.