Brain-Computer-Interfaces (BCIs) sollen Menschen mit Sprachstörungen etwa nach einem Schlaganfall helfen, ihre "Stimme" wiederzuerlangen. Forscher der University of California in Berkeley haben bei der Entwicklung solcher Technologien nach eigenen Angaben einen bedeutsamen Fortschritt erzielt. Damit soll es möglich werden, die Gehirnaktivität einer Schlaganfallpatientin im Bereich für Sprechbewegungen nahezu in Echtzeit sowohl in Sprache als auch in Text auszugeben.

Bestimmte BCIs sind bereits imstande, elektrische Signale für die Sprechbewegung aus der Gehirnrinde auszulesen und in Text oder computergenerierte Sprache umzuwandeln. Doch dabei kommt es zu starken Verzögerungen zwischen der gedanklichen Formulierung der Sätze und der tatsächlichen Ausgabe durch das Gerät. Denn zunächst müssen Patienten einen kompletten Satz im Gehirn in Gedanken formulieren, bevor die Umsetzung erfolgen kann.

Das Forscherteam aus Berkeley hat laut einem am Montag in Nature Neuroscience erschienenen Bericht diese Hürde weitgehend überwunden. Im Unterschied zu älteren BCIs verarbeite das neue Gerät Gehirnaktivität kontinuierlich, also noch während des Formulierens. Passend dazu erfolge direkt die Transformation in Text und Sprache, heißt es. Dies stelle einen weiteren Schritt in Richtung einer klinisch einsetzbaren Technologie dar, die die Wissenschaftler derzeit an drei Personen testen. Sie präsentieren zunächst aber nur die Ergebnisse einer Studienpatientin, die nach einem Schlaganfall ihre Sprechfähigkeit verloren hat. Ihr wurde ein Gerät mit 253 Elektrodenkanälen über dem motorischen Sprachzentrum implantiert, das Daten über dessen Aktivität sammelt: ein Elektrokortikogramm.

Für das Training des Computermodells erhoben die Forscher über dieses Hirnstrombild zunächst Daten, während die Patientin vorgegebene Sätze mit einem Wortschatz aus 1024 Wörtern still formulierte. Für die spätere Evaluation des BCIs formulierte die Probandin dann gedanklich ebenfalls vorgegebene Sätze mit eben diesem Wortschatz, die das trainierte Modell in Sprache ausgeben sollte. Dabei schaffte das Gerät für die bekannten Sätze einen Output mit lediglich gut einer Sekunde Verzögerung, während vormals 23 Sekunden die Regel war.

Implantation bleibt größtes Risiko

Trotz dieser Verbesserungen bei der Latenz geben die Autoren hohe Fehlerraten von 23,9 Prozent bei der Text- und 45,3 Prozent bei der Sprachausgabe an. Deswegen seien für eine tatsächliche klinische Anwendung weitere Fortschritte nötig.

Die Studie dokumentiere "ein sehr schnelles und flüssiges Dekodieren von Sprache aus Hirnaktivität mit einer Geschwindigkeit von durchschnittlich 47 Wörtern pro Minute", sagt Surjo Soekadar, Neurotechnologe an der Charité Berlin, dem Science Media Center (SMC). Entscheidend sei die kontinuierliche Online-Umsetzung. Es handele sich vor allem um eine "technische Machbarkeitsdemonstration". Das größte Hindernis sei die Implantation selbst, die Risiken wie Blutungen oder Infektionen mit sich bringe. Zudem bleibe unklar, ob sich der klinische Nutzen gegenüber nicht-invasiven Methoden rechtfertigen lasse.

Das Team habe das "Streamen" von Sprache erprobt, erläutert Soekadars Kollege von der TU-München, Simon Jacob. Es verwende dazu Algorithmen des maschinellen Lernens ("KI"), die mit elektrischen Signalen aus der Hirnrinde für Sprechbewegungen trainiert worden seien. Das Neue sei, dass die Dekodier-Algorithmen "achtmal schneller als bislang funktionieren". Viele Schlaganfallpatienten hätten aber nicht nur eine Sprech-, sondern auch eine Sprachstörung. Neuroprothesen in der vorgestellten Art dürften daher nur für wenige Betroffene in Frage kommen. Laut Juristen werfen Hirn-Implantate generell große ethische und rechtliche Probleme auf.