Un gruppo di ricercatori dell’Università della California, Davis, ha sviluppato una tecnologia innovativa che consente a un paziente affetto da SLA (sclerosi laterale amiotrofica) di “parlare” in tempo reale, ripristinando la sua voce naturale. Questa tecnologia rappresenta un significativo passo avanti nel campo delle interfacce cervello-computer (BCI), superando le limitazioni dei sistemi precedenti che traducevano solo segnali cerebrali in testo.
Casey Harrell, un uomo di 45 anni diagnosticato con SLA, ha partecipato a uno studio clinico presso l’UC Davis Health. A causa della progressiva perdita di funzionalità muscolare, Harrell aveva perso la capacità di parlare in modo comprensibile. Tuttavia, grazie all’impianto di un dispositivo BCI, è stato in grado di comunicare nuovamente con la sua famiglia e i suoi amici. Il sistema ha decodificato i segnali cerebrali di Harrell, permettendogli di esprimere parole e frasi con una precisione del 97,5%, un miglioramento significativo rispetto ai metodi precedenti.
Il dispositivo BCI impiantato consiste in quattro array di microelettrodi inseriti nella corteccia precentrale, una regione del cervello coinvolta nella produzione del linguaggio. Questi elettrodi registrano l’attività neurale e la inviano a un sistema di intelligenza artificiale che interpreta i segnali e li converte in suoni vocali. Questo processo avviene in tempo reale, con un ritardo di soli 10 millisecondi, simile al tempo che intercorre tra il parlare e sentire la propria voce.
Una caratteristica innovativa di questo sistema è la capacità di riprodurre le sfumature vocali di Harrell, inclusi intonazione, ritmo e melodie semplici. Ciò consente una comunicazione più naturale e espressiva, simile a una conversazione telefonica, rispetto ai precedenti dispositivi che utilizzavano solo testo.
Sebbene i risultati siano promettenti, questa tecnologia è ancora in fase sperimentale e sono necessari ulteriori studi per valutarne l’efficacia a lungo termine e la sicurezza. I ricercatori sperano che, con l’avanzamento delle tecniche e l’inclusione di più partecipanti, questa tecnologia possa essere utilizzata per ripristinare la comunicazione in tempo reale a un numero maggiore di pazienti affetti da SLA e altre condizioni neurologiche.