Recentemente, cientistas restauraram a fala de dois pacientes – um que perdeu a capacidade de falar após um derrame e outro devido à esclerose lateral amiotrófica.

Em ambos os casos, implantes cerebrais e algoritmos de aprendizado de máquina foram usados para devolver aos pacientes suas habilidades vocais. Esses dois casos bem-sucedidos representam um progresso empolgante na assistência a pessoas que vivem com paralisia para que se comuniquem novamente por meio da tecnologia.

Os resultados são promissores para um novo método de reavivar a fala para aqueles que tiveram essa preciosa habilidade retirada.

“Quero que os pacientes (…) me vejam e saibam que suas vidas não acabaram agora”, escreve Ann, que sofreu a síndrome do encarceramento após um derrame em 2005. “Quero mostrar a eles que as deficiências não precisam nos parar ou nos atrasar.”

As interfaces cérebro-computador avançaram rapidamente, mas a aplicação da tecnologia não é simples para todos os indivíduos. O processo envolve o implante cirúrgico de eletrodos para detectar os sinais cerebrais de uma pessoa enquanto ela se imagina realizando uma ação.

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Em seguida, esses padrões neurais são usados para treinar um dispositivo protético ou software para executar a tarefa pretendida apenas com base na atividade cerebral.

Essa abordagem possibilitou tecnologias de assistência notáveis. Entretanto, ainda há desafios significativos na criação de soluções personalizadas que funcionem perfeitamente para cada indivíduo.

O progresso tem sido empolgante, mas ainda é necessário mais trabalho para refinar as soluções de interface com o cérebro para atender às diversas necessidades de diferentes usuários.

A restauração da fala por meio de interfaces cerebrais apresenta desafios únicos para cada indivíduo. A atividade neural de cada pessoa é única, portanto, o sistema deve ser personalizado para interpretar seus sinais cerebrais distintos.

Isso é excepcionalmente difícil para a fala, dada a sua complexidade. No entanto, algumas equipes talentosas alcançaram resultados impressionantes.

O neurocirurgião Edward Chang, da Universidade da Califórnia em São Francisco, liderou a equipe que devolveu a voz a uma mulher chamada Ann, que havia perdido a capacidade de falar.

Enquanto isso, o neurocientista Frank Willett, da Universidade de Stanford, ajudou um homem chamado Pat Bennett a recuperar as palavras faladas depois que a doença do neurônio motor ALS o privou dessa capacidade. Bennett sofria da mesma doença que o renomado físico Stephen Hawking, já falecido.

Apesar das dificuldades, esses casos exemplificam o enorme progresso no uso de interfaces cerebrais para restaurar a fala. O processo personalizado promete uma nova esperança para aqueles que perderam sua preciosa capacidade de se comunicar verbalmente.

“Imagine”, escreve Bennett, “como será diferente realizar atividades cotidianas como fazer compras, comparecer a compromissos, pedir comida, ir a um banco, falar ao telefone, expressar amor ou apreço – e até mesmo discutir – quando as pessoas não verbais puderem comunicar seus pensamentos em tempo real”.

As duas equipes usaram técnicas semelhantes para permitir a fala por meio de eletrodos cerebrais implantados. Ann teve 253 eletrodos inseridos em seu cérebro, enquanto Bennett teve 128 implantados no dele.

Em seguida, os dois pacientes passaram por um treinamento rigoroso em que pensavam em vocalizar diferentes palavras e frases. Isso gerou dados para treinar os sistemas de IA a interpretar sua atividade neural exclusiva.

Ann imaginou falar mais de 1.000 palavras e várias expressões faciais. De forma crítica, a IA foi treinada com fonemas – os sons básicos que formam as palavras – em vez de palavras inteiras. Isso reduziu bastante as unidades de fala que a IA precisava aprender.

Usando os dados neurais de Ann e as gravações de fala anteriores, a equipe criou um avatar virtual que podia falar com a voz de Ann.

Com esse avatar, Ann recuperou a capacidade de conversar em uma velocidade quase normal.

O treinamento personalizado exemplifica a dedicação necessária para decodificar os sinais cerebrais de um indivíduo para a fala. Embora árdua, a abordagem é promissora para restaurar as habilidades vitais de comunicação.

“Quando eu estava no hospital de reabilitação, o fonoaudiólogo não sabia o que fazer comigo”, escreve ela. “Fazer parte deste estudo me deu um senso de propósito, sinto que estou contribuindo para a sociedade. Parece que tenho um emprego novamente. É incrível que eu tenha vivido tanto tempo; este estudo permitiu que eu realmente vivesse enquanto ainda estou viva!”

Em contrapartida, Bennett passou por aproximadamente 100 horas de treinamento focado em fonemas e frases aleatórias. Isso permitiu que um vocabulário de 50 palavras fosse decodificado a partir de sua atividade cerebral com uma taxa de erro de apenas 9,1%, traduzindo seus pensamentos em fala a 62 palavras por minuto.

O teste em um vocabulário muito maior, de 125.000 palavras, resultou em uma taxa de erro de 23,8%. Embora mais alta, essa taxa ainda demonstrou uma precisão sem precedentes com um léxico tão extenso. Os pesquisadores concordam que esses resultados iniciais são extremamente promissores.

O treinamento intensivo exemplifica o tempo necessário para interpretar os padrões neurais distintos de um indivíduo. Mas Bennett recuperou a comunicação verbal por meio do árduo processo. Embora ainda esteja nos estágios iniciais, o sucesso destaca o potencial da tecnologia para um dia restaurar a fala natural para mais pessoas.

“Esses resultados iniciais comprovaram o conceito e, em algum momento, a tecnologia o alcançará para torná-lo facilmente acessível a pessoas que não podem falar”, escreve Bennett.

“Para aqueles que não falam, isso significa que eles podem permanecer conectados ao mundo maior, talvez continuar trabalhando, manter amigos e relacionamentos familiares.”

A pesquisa foi publicada na Nature e pode ser encontrada aqui e aqui.

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