Publié le 21/07/2021
L’anarthrie correspond à l’impossibilité d’émettre le moindre langage articulé, en dépit de l’intégrité des centres du langage et des fonctions cognitives.
C’est en effet à la périphérie que se situe l’origine de l’anarthrie et certains patients peuvent même esquisser des mouvements des lèvres ou des vocalises incompréhensibles pour tenter de s’exprimer.
En cas de paralysie totale, il n’y a pas de solution pour améliorer le sort de ces patients.
C’est là que peuvent intervenir les interfaces cerveau-machine dites ICM qui ont déjà donné des résultats encourageants dans les déficits moteurs, mais aussi dans des troubles du langage moins complexes.
Les mécanismes de contrôle qui permettent au cortex sensorimoteur d’orchestrer instantanément les mouvements d’articulation du tractus vocal sont actuellement un peu mieux connus.
L’ingénierie couplée à ces progrès neurobiologiques et à l’intelligence artificielle au travers de l’apprentissage profond suscite beaucoup d’espoirs dans ce domaine.
Le cas d’un patient atteint d’une anarthrie associée à une tétraparésie spastique
Le décodage des signaux électriques neuronaux du cortex sensorimoteur émis lors des tentatives de langage est-il possible et exploitable ?
C’est ce que suggèrent les résultats obtenus chez un patient atteint d’une anarthrie associée à une tétraparésie spastique résultant d’un accident vasculaire du tronc cérébral.
Un implant réseau de haute densité d’électrodes intracorticales a été mis en place par voie sous-durale au niveau du centre du langage.
Quarante-huit séances d’une demi-heure environ chacune ont permis au patient de tenter d’articuler une cinquantaine de mots, ce qui correspond à 22 heures d’enregistrement.
Les données ainsi recueillies ont été traitées au moyen d’algorithmes dérivés de l’apprentissage profond qui ont permis d’établir des corrélations entre l’activité cérébrale et la détection/classification des mots.
98 % des tentatives de production des mots individuels identifiée avec succès
Le décodage des phrases à partir de l’activité corticale en temps réel s’est effectué à raison d’une vitesse médiane de 15,2 mots par minute, avec un taux médian d’erreurs de l’ordre de 25,6 %.
Les analyses post hoc ont révélé que la quasi-totalité (98 %) des tentatives de production des mots individuels était identifiée avec succès.
Leur classification exacte à partir des signaux corticaux a pu être faite avec une exactitude de 47,1 % et cette performance s’est maintenue pendant toute la durée de l’étude, soit 81 semaines.
Ces résultats encourageants sont les premiers pas vers une neuroprothèse du type ICM qui pourrait transformer des signaux électriques corticaux en un langage articulé naturel qui soit compréhensible.
Un espoir encore lointain pour les patients atteints d’une anarthrie a fortiori quand cette dernière s’inscrit dans un tableau de tétraplégie.
| Schéma de l’interface « cerveau-machine » dite ICM développée par Moses, D et ses collaborateurs. |
| © 2021 Massachusetts Medical Society. |
Dr Peter Stratford
RÉFÉRENCE : Neuroprosthesis for Decoding Speech in a Paralyzed Person with Anarthria. N Engl J Med 2021 ;385(3):217-227. doi: 10.1056/NEJMoa2027540.
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