Neue Gehirn-Computer-Schnittstelle lässt Mann mit ALS wieder "sprechen
Von der UC Davis Health entwickelte Technologie stellt die zwischenmenschliche Kommunikation wieder her
Eine neue Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI), die an der UC Davis Health entwickelt wurde, übersetzt Gehirnsignale mit bis zu 97 % Genauigkeit in Sprache - das genaueste System seiner Art.
Casey Harrell mit seiner persönlichen Assistentin Emma Alaimo und dem UC Davis Neurowissenschaftler Sergey Stavisky
UC Regents
Die Forscher implantierten Sensoren in das Gehirn eines Mannes, der aufgrund von amyotropher Lateralsklerose (ALS) stark sprachbehindert war. Der Mann war in der Lage, innerhalb von Minuten nach Aktivierung des Systems die von ihm beabsichtigte Sprache zu vermitteln.
ALS, auch bekannt als Lou-Gehrig-Krankheit, betrifft die Nervenzellen, die die Bewegungen im gesamten Körper steuern. Die Krankheit führt zu einem allmählichen Verlust der Fähigkeit, zu stehen, zu gehen und die Hände zu benutzen. Sie kann auch dazu führen, dass eine Person die Kontrolle über die Muskeln verliert, die zum Sprechen verwendet werden, was zu einem Verlust an verständlicher Sprache führt.
Die neue Technologie wird entwickelt, um die Kommunikation für Menschen wiederherzustellen, die aufgrund von Lähmungen oder neurologischen Erkrankungen wie ALS nicht sprechen können. Sie kann Gehirnsignale interpretieren, wenn der Benutzer zu sprechen versucht, und wandelt sie in Text um, der vom Computer laut "gesprochen" wird.
"Unsere BCI-Technologie hat einem gelähmten Mann geholfen, mit Freunden, Familie und Betreuern zu kommunizieren", so David Brandman, Neurochirurg an der UC Davis. "Unsere Arbeit zeigt die präziseste Sprachneuroprothese, die je vorgestellt wurde."
Brandman ist Co-Principal Investigator und Co-Senior-Autor dieser Studie. Er ist Assistenzprofessor in der Abteilung für neurologische Chirurgie der UC Davis und Co-Direktor des UC Davis Neuroprosthetics Lab.
Das neue BCI durchbricht die Kommunikationsbarriere
Wenn jemand versucht zu sprechen, wandelt das neue BCI-Gerät seine Gehirnaktivität in Text auf einem Computerbildschirm um. Der Computer kann den Text dann laut vorlesen.
Um das System zu entwickeln, nahm das Team Casey Harrell, einen 45-jährigen Mann mit ALS, in die klinische Studie BrainGate auf. Zum Zeitpunkt seiner Aufnahme in die Studie litt Harrell an Schwäche in Armen und Beinen (Tetraparese). Seine Sprache war sehr schwer zu verstehen (Dysarthrie), und er benötigte die Hilfe anderer, um für ihn zu dolmetschen.
Im Juli 2023 implantierte Brandman das BCI-Prüfgerät. Er setzte vier Mikroelektroden-Arrays in den linken präzentralen Gyrus ein, eine Hirnregion, die für die Sprachkoordination zuständig ist. Die Arrays sind so konzipiert, dass sie die Gehirnaktivität von 256 kortikalen Elektroden aufzeichnen.
"Wir erkennen wirklich, wie sie versuchen, ihre Muskeln zu bewegen und zu sprechen", erklärt der Neurowissenschaftler Sergey Stavisky. Stavisky ist Assistenzprofessor in der Abteilung für Neurologische Chirurgie. Er ist Co-Direktor des UC Davis Neuroprosthetics Lab und Co-Prüfleiter der Studie. "Wir zeichnen den Teil des Gehirns auf, der versucht, diese Befehle an die Muskeln zu senden. Wir hören im Grunde zu und übersetzen diese Muster der Hirnaktivität in ein Phonem - wie eine Silbe oder eine Einheit der Sprache - und dann in die Worte, die sie zu sagen versuchen."
Schnelleres Training, bessere Ergebnisse
Trotz der jüngsten Fortschritte in der BCI-Technologie waren die Bemühungen, Kommunikation zu ermöglichen, bisher langsam und fehleranfällig. Das liegt daran, dass die maschinellen Lernprogramme, die die Gehirnsignale interpretieren, sehr viel Zeit und Daten benötigen, um ausgeführt zu werden.
"Frühere Sprach-BCI-Systeme wiesen häufig Wortfehler auf. Das erschwerte die Verständigung mit dem Benutzer und stellte ein Kommunikationshindernis dar", erklärte Brandman. "Unser Ziel war es, ein System zu entwickeln, das es dem Benutzer ermöglicht, immer dann verstanden zu werden, wenn er sprechen möchte."
Harrell benutzte das System sowohl in geführten als auch in spontanen Gesprächssituationen. In beiden Fällen erfolgte die Sprachdekodierung in Echtzeit, wobei das System ständig aktualisiert wurde ( ), damit es genau funktioniert.
Die dekodierten Wörter wurden auf einem Bildschirm angezeigt. Erstaunlicherweise wurden sie mit einer Stimme vorgelesen, die wie die Stimme von Harrell vor seiner ALS-Erkrankung klang. Die Stimme wurde mithilfe einer Software komponiert, die mit vorhandenen Hörproben seiner Stimme vor der ALS trainiert wurde.
Bei der ersten Trainingseinheit mit Sprachdaten benötigte das System 30 Minuten, um mit einem Wortschatz von 50 Wörtern eine Wortgenauigkeit von 99,6 % zu erreichen.
"Als wir das System zum ersten Mal ausprobierten, weinte er vor Freude, als die Wörter, die er richtig zu sagen versuchte, auf dem Bildschirm erschienen. Das haben wir alle", sagte Stavisky.
In der zweiten Sitzung vergrößerte sich der potenzielle Wortschatz auf 125.000 Wörter. Mit nur zusätzlichen 1,4 Stunden Trainingsdaten erreichte das BCI eine Wortgenauigkeit von 90,2 % mit diesem stark erweiterten Wortschatz. Nach weiteren Datenerhebungen hat das BCI eine Genauigkeit von 97,5 % erreicht.
"Zum jetzigen Zeitpunkt können wir das, was Casey zu sagen versucht, in 97 % der Fälle richtig dekodieren. Das ist besser als viele handelsübliche Smartphone-Anwendungen, die versuchen, die Stimme einer Person zu interpretieren", so Brandman. "Diese Technologie ist wegweisend, weil sie Menschen, die sprechen wollen, es aber nicht können, Hoffnung gibt. Ich hoffe, dass Technologie wie dieses Sprach-BCI zukünftigen Patienten helfen wird, mit ihrer Familie und ihren Freunden zu sprechen."
Die Studie berichtet über 84 Datenerfassungssitzungen über 32 Wochen. Insgesamt nutzte Harrell das Sprach-BCI über 248 Stunden lang in Selbstgesprächen, um persönlich und per Videochat zu kommunizieren.
"Nicht kommunizieren zu können, ist so frustrierend und demoralisierend. Es ist, als ob man in der Falle sitzt", sagte Harrell. "So etwas wie diese Technologie hilft den Menschen zurück ins Leben und in die Gesellschaft".
"Es war sehr befriedigend zu sehen, wie Casey durch diese Technologie seine Fähigkeit wiedererlangte, mit seiner Familie und seinen Freunden zu sprechen", sagte der Hauptautor der Studie, Nicholas Card. Card ist Postdoktorand in der Abteilung für Neurologische Chirurgie der UC Davis.
"Casey und unsere anderen BrainGate-Teilnehmer sind wirklich außergewöhnlich. Ihnen gebührt große Anerkennung dafür, dass sie an diesen frühen klinischen Studien teilnehmen. Sie tun dies nicht, weil sie sich einen persönlichen Vorteil davon erhoffen, sondern um uns bei der Entwicklung eines Systems zu helfen, das anderen Menschen mit Lähmungen die Kommunikation und Mobilität wiedergibt", sagte der Mitautor und Sponsor der BrainGate-Studie, Leigh Hochberg. Hochberg ist Neurologe und Neurowissenschaftler am Massachusetts General Hospital, der Brown University und dem VA Providence Healthcare System.
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Originalveröffentlichung
Nicholas S. Card, Maitreyee Wairagkar, Carrina Iacobacci, Xianda Hou, Tyler Singer-Clark, Francis R. Willett, Erin M. Kunz, Chaofei Fan, Maryam Vahdati Nia, Darrel R. Deo, Aparna Srinivasan, Eun Young Choi, Matthew F. Glasser, Leigh R. Hochberg, Jaimie M. Henderson, Kiarash Shahlaie, Sergey D. Stavisky, David M. Brandman; "An Accurate and Rapidly Calibrating Speech Neuroprosthesis"; New England Journal of Medicine, Volume 391
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