Investigadores de la Universidad de California en Davis (UC Davis), en Estados Unidos, han logrado un hito clave en prótesis neuronales al desarrollar una interfaz cerebro-ordenador (BCI) capaz de traducir la actividad cerebral directamente en sonido, permitiendo a un hombre con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) “hablar” y hasta cantar con matices de entonación en tiempo real. Este avance supera con creces a los sistemas previos, que convertían señales neuronales en texto con retrasos de varios segundos.
El estudio, publicado en la revista Nature y en bioRxiv, describe cómo un participante de 45 años, cuya capacidad de hablar se vio obstaculizada tras el desarrollo de un cuadro de ELA, pudo comunicarse con su familia a través de un sintetizador de voz controlado por sus pensamientos, de acuerdo a una nota de prensa.
A diferencia de tecnologías anteriores, similares a mensajes de texto, el nuevo dispositivo imita una llamada de voz, reproduciendo no solo las palabras sino también sus inflexiones, pausas y énfasis o entonación, elementos clave para la expresión y el intercambio espontáneo en conversaciones cotidianas.
Integración con IA
Según informa Nature, el sistema consta de cuatro micromatrices de electrodos implantadas de forma quirúrgica en la región del córtex motor responsable del habla. Estas micromatrices, de apenas 1,5 milímetros de longitud, capturan la actividad de cientos de neuronas mientras el usuario pretende articular sonidos, y las envían a un conjunto de ordenadores equipados con algoritmos de Inteligencia Artificial (IA).
Los modelos de aprendizaje profundo se entrenaron relacionando patrones de actividad neuronal con grabaciones de entrevistas previas al deterioro del paciente, algo que permitió personalizar la voz sintética para adaptarla a la del propio usuario.
Uno de los logros más destacados es la latencia extremadamente baja: el sistema convierte la señal cerebral en audio con un retraso de solo 10 milisegundos, un umbral prácticamente imperceptible que iguala la experiencia de hablar y oír la propia voz. Gracias a este rendimiento, el paciente no solo formuló preguntas y enfatizó palabras, sino que también entonó pequeñas melodías de tres notas, demostrando el potencial de la tecnología para transmitir entonación y emoción.
Precisión elevada
De acuerdo a los análisis realizados, los oyentes pudieron comprender aproximadamente el 60% de las palabras sintetizadas, en contraste con un 4% cuando el participante intentaba hablar sin la interfaz cerebro-ordenador. Este nivel de precisión es prometedor para próximas aplicaciones clínicas, aunque los autores advierten que los resultados aún deben replicarse en más personas y en contextos variados de pérdida del habla, como por ejemplo tras accidentes cerebrovasculares.
Referencia
An instantaneous voice-synthesis neuroprosthesis. Wairagkar, M. et al. Nature (2025). DOI:http://dx.doi.org/10.1038/s41586-025-09127-3
“Nuestros algoritmos logran mapear la actividad cerebral y relacionarla con los sonidos deseados en cada instante, permitiendo al paciente controlar el ritmo y la expresividad de su voz a través de la interfaz cerebro-ordenador», indicó en el comunicado Maitreyee Wairagkar, autora principal del estudio.
David Brandman, codirector del Laboratorio de Neuroprótesis de UC Davis y el neurocirujano que realizó el implante, indicó que «la voz es parte esencial de nuestra identidad: perderla supone un aislamiento devastador. Esta tecnología ofrece una esperanza real a quienes desean comunicarse y ser escuchados”. A largo plazo, los científicos vislumbran aplicaciones más allá de la ELA, beneficiando a pacientes con parálisis, trauma craneal y otras afecciones que comprometen la comunicación verbal.
