脳埋め込み電極がALS患者に会話を取り戻す
A high-performance speech neuroprosthesis
背景
ブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI, ブレイン・マシン・インタフェース[BMI]とも）は、閉じ込め症候群の患者とコミュニケーションを回復する手段として研究が進められているが、タイピング速度は自然な会話とはほど遠く、ブレイクスルーが必要とされてきた。
アメリカHoward Hughes Medical Institute at Stanford UniversityのWillettらによるBrainGate2研究では、口腔運動と発声能力が制限された筋萎縮性側索硬化症（ALS）患者に、モニター上に表示されたキューに従って、口を動かし、単一音素や単一単語の発声を試みてもらい、腹側運動前野（6v野）とブローカ野（44野）に埋め込まれた4つの微小電極アレイから、その時の神経活動を記録し、動作・音素・単語のデコード（解読）を試みた。
さらに文章のリアルタイムなニューラル・デコードを行うため、統計的な言語モデルと組み合わせて単語シーケンスを推測する、リカレントニューラルネットワーク（RNN）デコーダをトレーニングした。
結論
6v野では高い一致がみられ、単純なベイズ分類器によって口の運動は92%、音素62%、単語94%の精度でデコードが可能であった。一方、44野は、口腔運動・音素・単語についての情報はほとんど含まれていなかった（精度12%以下）。
RNNのトレーニングは、8日間で合計10,850文、1日平均140分行われた。日常生活の基本単語50語についてのパフォーマンスは誤り率9.1%、125,000語の大規模語彙モデルでは誤り率23.8%となった。患者の発話速度は毎分平均62単語であり、ハンドライティング型BCIの3倍超の速度であった。
評価
皮質に埋め込まれたBCIは基本的な単語の発語を高精度で解読し、速度についても、英語の自然な会話（毎分150-160語）に向けて大きく前進した。ブローカ野が発話に果たす役割が疑問視されている点も興味深い。
同時にNature誌に発表されたBRAVO研究では、皮質表面の電極からの信号とデジタルアバターを用いたコミュニケーションが報告されており、こちらでは解読速度は毎分78語に達した（https://doi.org/10.1038/s41586-023-06443-4）。
