Eine Neuroprothese ermöglicht es einer Person mit ALS, in Echtzeit zu „sprechen“ und zu „singen“.

Eine der verheerenden Folgen der Amyotrophen Lateralsklerose (ALS) ist die Unfähigkeit der Betroffenen zu kommunizieren. Manche Patienten beschreiben die Krankheit als „eingesperrt in ihrem eigenen Körper und unfähig zu kommunizieren“.

Obwohl es keine Behandlungsmöglichkeiten gibt, die die Krankheit rückgängig machen oder lindern können, versucht die Technologie glücklicherweise, die Einschränkungen dieser Menschen durch Technologie zu verringern. Diese bahnbrechende Technologie ermöglicht es ALS-Patienten, in Echtzeit zu sprechen.

Bisher wurden ähnliche Systeme wie Textnachrichten verwendet. Das neue System, das im Fachmagazin „Nature“ vorgestellt wurde, ermöglicht natürlichere Gespräche.

Obwohl dies nur ein Einzelfall ist – der Teilnehmer nimmt an der klinischen Studie BrainGate2 der UC Davis Health teil –, wurde seine Fähigkeit, über einen Computer zu kommunizieren, durch eine experimentelle Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) ermöglicht. Die neue Technologie kann Gehirnaktivität sofort in Sprache übersetzen, wenn eine Person zu sprechen versucht, und so effektiv einen digitalen Stimmtrakt schaffen.

Das System ermöglichte es dem Patienten, über einen Computer in Echtzeit mit seiner Familie zu „sprechen“, seine Betonung zu ändern und einfache Melodien zu „singen“.

Sergey Stavisky, der Hauptautor der Studie, vergleicht dies mit einem Echtzeit-Sprachanruf. Auf diese Weise könnten sich Neuroprothesenträger aktiver an Gesprächen beteiligen. Sie könnten beispielsweise unterbrechen, und die Wahrscheinlichkeit, dass andere sie versehentlich unterbrechen, sei geringer, so Stavisky.

Die Entschlüsselung von Gehirnsignalen ist das Herzstück neuer Technologien

Die experimentelle Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) besteht aus vier Mikroelektroden-Arrays, die chirurgisch in die für die Sprachproduktion zuständige Gehirnregion implantiert werden .

Die Geräte zeichnen die Aktivität der Neuronen im Gehirn auf und senden sie an Computer, die die Signale interpretieren, um die Stimme zu rekonstruieren.

„Das größte Hindernis für die Sprachsynthese in Echtzeit war, nicht genau zu wissen, wann und wie die Person mit Sprachverlust zu sprechen versuchte“, sagt Maitreyee Wairagkar, Erstautorin der Studie. „Unsere Algorithmen ordnen die neuronale Aktivität in jedem Moment den gewünschten Lauten zu. Dadurch können wir die Nuancen der Sprache synthetisieren und den Teilnehmern die Kontrolle über die Kadenz ihrer BCI-Stimme geben.“

Die Gehirn-Computer-Schnittstelle konnte die neuronalen Signale des Studienteilnehmers in hörbare Sprache übersetzen, die sehr schnell über einen Lautsprecher wiedergegeben wurde: eine Vierzigstelsekunde. Diese kurze Verzögerung ähnelt der Verzögerung, die ein Mensch beim Sprechen und Hören seiner eigenen Stimme erlebt.

Die Technologie ermöglichte es dem Teilnehmer außerdem, neue Wörter auszusprechen (Wörter, die das System noch nicht kannte) und Interjektionen zu verwenden. Er konnte die Intonation seiner computergenerierten Stimme modulieren, um eine Frage zu stellen oder bestimmte Wörter in einem Satz hervorzuheben.

Der Teilnehmer unternahm auch Schritte zur Variation der Tonhöhe, indem er einfache, kurze Melodien sang.

Der Prozess der sofortigen Übersetzung der Gehirnaktivität in synthetische Sprache wird durch fortschrittliche Algorithmen der künstlichen Intelligenz erleichtert.

Die Autoren erklären, dass die Algorithmen des neuen Systems mit Daten trainiert wurden, die gesammelt wurden, während der Teilnehmer versuchte, auf einem Computerbildschirm angezeigte Sätze auszusprechen . Dies lieferte den Forschern Informationen darüber, was der Teilnehmer sagen wollte.

„Unsere Stimme ist Teil dessen, was uns als Menschen definiert. Der Verlust der Fähigkeit zu sprechen ist für Menschen mit neurologischen Erkrankungen verheerend“, sagt David Brandman, der Neurochirurg, der das Implantat der Teilnehmerin eingesetzt hat.

Die Ergebnisse dieser Forschung geben Hoffnung für Menschen, die sprechen möchten, aber nicht können. Die Forscher weisen jedoch darauf hin, dass die Ergebnisse zwar vielversprechend sind, sich die Entwicklung von Brain-to-Speech-Neuroprothesen jedoch noch in der Anfangsphase befindet.