Tecnologia pioneira ajuda homem com esclerose lateral amiotrófica (ELA) a “falar” em tempo real

Pesquisadores da Universidade da Califórnia em Davis (UC Davis) desenvolveram uma interface cérebro¹-computador experimental que promete restaurar a voz de pessoas que perderam a capacidade de falar devido a condições neurológicas.

Em um novo estudo publicado na revista Nature, os pesquisadores demonstram como essa nova tecnologia pode traduzir instantaneamente a atividade cerebral em voz enquanto uma pessoa tenta falar, criando efetivamente um trato vocal digital.

O sistema permitiu que o participante do estudo, portador de esclerose² lateral amiotrófica (ELA), falasse com sua família por meio de um computador em tempo real, mudasse sua entonação e cantasse melodias simples.

“Traduzir a atividade neural em texto, que é como nossa interface cérebro¹-computador de fala anterior funciona, é semelhante a enviar mensagens de texto. É uma grande melhoria em comparação com as tecnologias assistivas padrão, mas ainda leva a conversas atrasadas. Em comparação, essa nova síntese de voz em tempo real é mais como uma chamada de voz”, disse Sergey Stavisky, autor sênior³ do artigo e professor assistente no Departamento de Cirurgia Neurológica da UC Davis. Stavisky co-dirige o Laboratório de Neuropróteses da UC Davis.

“Com a síntese instantânea de voz, os usuários de neuropróteses poderão se envolver mais em uma conversa. Por exemplo, eles podem interromper, e as pessoas têm menos probabilidade de interrompê-los acidentalmente”, disse Stavisky.

O homem está inscrito no ensaio clínico BrainGate2 na UC Davis Health. Sua capacidade de se comunicar por meio de um computador foi possibilitada por uma interface cérebro¹-computador (ICC) experimental. Ela consiste em quatro conjuntos de microeletrodos implantados cirurgicamente na região do cérebro¹ responsável pela produção da fala.

Esses dispositivos registram a atividade dos neurônios⁴ no cérebro¹ e a enviam para computadores que interpretam os sinais⁵ para reconstruir a voz.

Leia sobre "Doenças nervosas degenerativas⁶" e "Doenças neuromusculares".

“A principal barreira para sintetizar a voz em tempo real era não saber exatamente quando e como a pessoa com perda de fala estava tentando falar”, disse Maitreyee Wairagkar, primeira autora do estudo e cientista do projeto no Laboratório de Neuropróteses da UC Davis.

“Nossos algoritmos mapeiam a atividade neural para os sons pretendidos a cada momento. Isso possibilita sintetizar nuances na fala e dá ao participante controle sobre a cadência de sua voz na ICC.”

A interface cérebro¹-computador foi capaz de traduzir os sinais⁵ neurais do participante do estudo em fala audível reproduzida por um alto-falante muito rapidamente, em um quadragésimo de segundo. Esse pequeno atraso é semelhante ao atraso que uma pessoa experimenta quando fala e ouve o som da própria voz.

A tecnologia também permitiu que o participante dissesse novas palavras (palavras ainda não conhecidas pelo sistema) e fizesse interjeições. Ele foi capaz de modular a entonação da voz gerada pelo computador para fazer uma pergunta ou enfatizar palavras específicas em uma frase.

O participante também avançou para variar o tom cantando melodias simples e curtas.

Sua voz sintetizada pela ICC era frequentemente inteligível: os ouvintes conseguiam entender quase 60% das palavras sintetizadas corretamente (em oposição a 4% quando ele não estava usando a ICC).

O processo de traduzir instantaneamente a atividade cerebral em fala sintetizada é auxiliado por algoritmos avançados de inteligência artificial.

Os algoritmos do novo sistema foram treinados com dados coletados enquanto o participante era solicitado a tentar pronunciar frases mostradas a ele em uma tela de computador. Isso forneceu aos pesquisadores informações sobre o que ele estava tentando dizer.

A atividade neural mostrou os padrões de disparo de centenas de neurônios⁴. Os pesquisadores alinharam esses padrões com os sons da fala que o participante estava tentando produzir naquele momento. Isso ajudou o algoritmo a aprender a reconstruir com precisão a voz do participante apenas a partir de seus sinais⁵ neurais.

“Nossa voz faz parte do que nos torna quem somos. Perder a capacidade de falar é devastador para pessoas que vivem com condições neurológicas”, disse David Brandman, co-diretor do Laboratório de Neuropróteses da UC Davis e neurocirurgião que realizou o implante⁷ no participante.

“Os resultados desta pesquisa trazem esperança para pessoas que querem falar, mas não conseguem. Mostramos como um homem paralisado foi capacitado a falar com uma versão sintetizada de sua voz. Esse tipo de tecnologia pode ser transformadora para pessoas que vivem com paralisia⁸.”

Brandman é professor assistente no Departamento de Cirurgia Neurológica e o pesquisador principal responsável pelo estudo clínico BrainGate2.

Os pesquisadores observam que, embora as descobertas sejam promissoras, as neuropróteses cérebro¹-voz ainda estão em fase inicial. Uma limitação importante é que a pesquisa foi realizada com um único participante com ELA. Será crucial replicar esses resultados com mais participantes, incluindo aqueles com perda de fala por outras causas, como acidente vascular cerebral⁹.

Veja também sobre "Esclerose² lateral amiotrófica", "O que é disartria¹⁰" e "Fisioterapia¹¹ neurofuncional".

Confira a seguir o resumo do artigo publicado.

Uma neuroprótese de síntese instantânea de voz

Interfaces cérebro¹-computador (ICCs) têm o potencial de restaurar a comunicação de pessoas que perderam a capacidade de falar devido a uma doença ou lesão¹² neurológica. As ICCs têm sido usadas para traduzir os correlatos neurais da tentativa de fala em texto. No entanto, a comunicação por texto falha em capturar as nuances da fala humana, como a prosódia e a audição imediata da própria voz.

Neste estudo, demonstrou-se uma neuroprótese cérebro¹-voz que sintetiza instantaneamente a voz com feedback de áudio em circuito fechado, decodificando a atividade neural de 256 microeletrodos implantados no giro pré-central ventral de um homem com esclerose² lateral amiotrófica e disartria¹⁰ grave. Superou-se o desafio da falta de fala embasada para treinar o decodificador neural e conseguiu-se sintetizar sua voz com precisão.

Além do conteúdo fonêmico, os pesquisadores também conseguiram decodificar características paralinguísticas da atividade intracortical, permitindo que o participante modulasse sua voz sintetizada pela ICC em tempo real para mudar a entonação e cantar melodias curtas.

Esses resultados demonstram a viabilidade de permitir que pessoas com paralisia⁸ falem de forma inteligível e expressiva por meio de uma ICC.

Fontes:
Nature, publicação em 12 junho de 2025.
UC Davis Health, notícia publicada em 11 de junho de 2025.