Un paciente con esclerosis lateral amiotrófica logró recuperar parte de su capacidad de comunicación gracias a un implante cerebral conectado a una computadora. El avance permitió que Casey Harrell, de 48 años, pudiera transformar señales neuronales en texto, mantener conversaciones y controlar una computadora desde su casa. El caso del hombre fue documentado en un estudio publicado en Nature Medicine.

Harrell fue diagnosticado con ELA en 2019 y había perdido la posibilidad de hablar de manera comprensible por el deterioro de los músculos vinculados al habla. Antes del implante, dependía de intérpretes expertos o de un dispositivo controlado con la cabeza, con una velocidad de apenas 6 o 7 palabras por minuto. Con la nueva interfaz cerebro-computadora, alcanzó un promedio de 56 palabras por minuto.

Cómo funciona el implante

El sistema utiliza microelectrodos implantados en la zona motora del habla del cerebro. Esas señales son captadas por una computadora y procesadas por algoritmos que las convierten en palabras escritas en pantalla. La tecnología también permite controlar el cursor y realizar acciones digitales, como enviar mensajes, escribir correos electrónicos o navegar por internet.

El estudio fue liderado por científicos de la Universidad de California en Davis, la Universidad de Utrecht y la Universidad de Brown. A diferencia de otros ensayos realizados en laboratorios, este sistema fue diseñado para uso cotidiano en el hogar. Familiares y cuidadores fueron entrenados para activar el dispositivo sin asistencia técnica diaria.

La interfaz combina tres decodificadores. Uno interpreta señales vinculadas al habla, otro permite controlar el cursor y un tercero reconoce gestos imaginados para simular clics. Además, puede trabajar junto con seguimiento ocular, lo que le da al usuario más opciones según su cansancio o preferencia.

Comunicación fluida y uso cotidiano

Durante casi dos años, Harrell utilizó la interfaz durante más de 3.800 horas. En ese período generó 183.060 frases, equivalentes a casi 2 millones de palabras, sin supervisión técnica diaria. También pudo mantener un empleo a tiempo completo vinculado a la defensa del medio ambiente.

La precisión del sistema fue uno de los puntos más destacados. Según el estudio, el 92% de las oraciones cotidianas fueron consideradas al menos mayormente correctas por el propio usuario. En pruebas estructuradas, la precisión superó el 99% con un vocabulario de 125.000 palabras.

El sistema también mejoró con el uso. La calibración diaria del cursor pasó de requerir 17 minutos a unos 9 minutos gracias a ajustes en los algoritmos. Esa reducción hizo más simple la rutina y reforzó la autonomía del paciente.

Un avance para pacientes con parálisis severa

Las interfaces cerebro-computadora son una de las áreas más prometedoras de la neuroingeniería aplicada a la salud. En personas con ELA, lesiones cerebrales graves u otras formas de parálisis severa, la pérdida del habla puede generar aislamiento y dependencia constante. Los métodos tradicionales, como rastreadores oculares o sistemas asistidos, suelen ser lentos y agotadores.

El caso de Harrell mostró que una interfaz intracortical puede funcionar de manera prolongada, estable y autónoma fuera del laboratorio. Los investigadores remarcaron que más del 90% de los electrodos mantuvieron actividad durante los 19 meses del ensayo. También destacaron que los patrones neuronales asociados al habla y a los gestos imaginados se mantuvieron estables.

De todos modos, los autores aclararon que el ensayo se realizó en un solo paciente y con un sistema todavía poco portátil. El próximo desafío será probar versiones más pequeñas, inalámbricas y fáciles de implantar. También será necesario evaluar el desempeño en más usuarios y en contextos cotidianos diversos.

El avance marca un paso relevante para las tecnologías asistivas. Por primera vez, una persona con parálisis severa pudo sostener comunicación fluida, trabajo y manejo digital desde su casa durante un período prolongado. El objetivo de los investigadores es que estos sistemas puedan transformarse en herramientas disponibles para más pacientes con trastornos neuromotores graves.