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Matthew Nagle hat ein Forschungsgebiet in die Schlagzeilen gebracht, das in letzter Zeit eher ein Schattendasein geführt hat. Mit Hilfe eines vier mal vier Millimeter großen Sensors, der ihm an der Brown University in Providence, Rhode Island, ins Gehirn implantiert wurde, konnte der querschnittsgelähmte Amerikaner einen Computer-Cursor, einen Roboterarm oder eine Handprothese steuern. Nagle brauchte sich dazu nur Bewegungen seiner Gliedmaßen vorzustellen.
Brain Computer Interfaces (BCI) nennen sich die Geräte, mit deren Hilfe die Steuerung von Computern oder Robotern durch gedankliche Befehle möglich ist. Seit knapp drei Jahrzehnten wird daran geforscht. Jetzt wird die Technologie langsam reif für kommerzielle Anwendungen.
Die werden sich zunächst jedoch nicht auf Implantate stützen. Denn derzeit ist noch völlig unklar, wie lange im Gehirn implantierte Elektroden überhaupt funktionsfähig bleiben können. Bei Matthew Nagle beobachteten die Forscher nach etwa sechs Monaten, dass die Aktivität von deutlich weniger Neuronen gemessen wurde. Für junge, querschnittsgelähmte Patienten wäre aber eine Lebensdauer von mehreren Jahrzehnten erforderlich. Hinzu kommen erhebliche Infektionsrisiken.
Wenn Gerwin Schalk vom Wadsworth Center in Albany, New York, davon ausgeht, dass es in den nächsten Jahren stabile BCI-Systeme als Kommunikationshilfen für schwerst Gelähmte geben wird, denkt er daher an Systeme, die sich auf die seit Jahrzehnten erprobte EEG-(Elektroenzephalografie)-Technologie stützen. Hierbei sind keine riskanten chirurgischen Eingriffe nötig. Auch der apparative Aufwand hält sich in Grenzen, wenn mithilfe von Elektroden auf der Schädeloberfläche die im Mikrovolt-Bereich liegenden Ströme der neuronalen Aktivität gemessen werden.
Entscheidend für ein funktionsfähiges BCI ist ohnehin die Verarbeitung der gemessenen Signale. Um die Forschungen in diesem Bereich zu erleichtern, hat Schalk maßgeblich die Softwareumgebung "BCI2000" mit entwickelt, die in Form von Modulen alle für ein BCI-System wichtigen Komponenten enthält. Es kann genutzt werden, unabhängig davon, welche Hirnsignale mit welchen Methoden aufgezeichnet und ausgewertet werden. Seit der erstmaligen Präsentation von BCI2000 im Jahr 2004 hat es sich, Schalk zufolge, "zum Standardsystem für Brain-Computer-Interface-Experimente" entwickelt. Etwa 90 Labore rund um die Welt, so Schalk, benutzten das System für die verschiedensten Experimente.
So auch das Berlin Brain Computer Interface (BBCI), ein von der Berliner Universitätsklinik Charité und dem Fraunhofer-Institut für Rechnerarchitektur und Softwaretechnik (FIRST) gemeinsam betriebenes Projekt. Hier geht es insbesondere darum, den Trainingsaufwand für die Nutzer zu reduzieren, die bei vielen BCI-Systemen häufig wochen- oder sogar monatelang üben müssen, bevor sie es einigermaßen sicher bedienen können.
Beim BBCI wird der Lernaufwand stärker auf den Computer verlagert, der sich mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens zunächst auf die Eigenheiten des jeweiligen Nutzers einstellt. Derzeit braucht das System etwa 20 Minuten, um in der Gehirnaktivität des jeweiligen Nutzers die spezifischen Signale herauszufiltern, die mit der Vorstellung einfacher Bewegungen verbunden sind.
Vielen Versuchspersonen fällt die Bedienung so leicht, dass sie den Computer wie einen Teil des eigenen Körpers erleben. "Sie sagen, sie hätten im Cursor gesteckt, oder vergleichen das Erlebnis mit dem Heben eines Stocks, um auf etwas zu deuten", sagt FIRST-Mitarbeiter Benjamin Blankertz. Der Leiter der BBCI-Forschungsgruppe, Klaus-Robert Müller, gab einmal ein Interview, nachdem er ein gedanklich gesteuertes Computerspiel vorgeführt hatte, und stellte erst nach mehreren Sätzen verblüfft fest, dass er das Spiel nebenbei immer noch fortsetzte.
Nicht alle BCI-Projekte konzentrieren sich auf die Verkürzung der Trainingszeit. Beim Thought Translation Device (TTD) an der Universität Tübingen geht es auch gerade um die Erforschung von Lernprozessen und psychologischen Faktoren im Zusammenhang mit schweren Erkrankungen wie der Amyotrophen Lateralsklerose (ALS), einer fortschreitenden Degenarotion der Motoneuronen, die nach und nach alle willkürlichen Muskeln lähmt. Im Endstadium müssen die Patienten künstlich beatmet werden und können häufig selbst über Augenbewegungen nur noch schwer oder gar nicht kommunizieren.
Ihnen können Buchstabiersysteme helfen, die mit dem P300-Signal des Gehirns arbeiten. Dabei handelt es sich um ein so genanntes ereigniskorreliertes Potenzial, das etwa 300 Millisekunden nach einem unerwarteten Sinnesreiz ausgelöst wird und im EEG relativ leicht zu erkennen ist. Solche Systeme präsentieren dem Nutzer eine quadratische Tabelle, die in ihren Feldern Buchstaben und Ziffern enthält. Nach dem Zufallsprinzip werden die Zeilen und Spalten der Tabelle auf dem Monitor hervorgehoben. Wenn das Zeichen, an das der Nutzer gerade denkt, dabei ist, zeigt sich das im P300-Signal. Auf diese Weise konnten schon Schreibgeschwindigkeiten bis zu acht Zeichen pro Minute (oder 42 Bits pro Minute) erzielt werden.
Die Entwicklung solcher Schreibhilfen zu kommerziellen Produkten hat gerade begonnen. So wollen die Wadsworth-Forscher jetzt ein zusammen mit der Beratungsfirma Cambridge Consultants entwickeltes System zum Preis von etwa 5000 US-Dollar anbieten. Wann es hingegen Arm- und Beinprothesen geben wird, die wie eigene Gliedmaßen gedanklich gesteuert werden können, ist derzeit noch nicht absehbar. "Verbesserungen auf diesem Gebiet sind allerdings praktisch ausschließlich von technischen und kommerziellen Gesichtspunkten und nicht von theoretischen Überlegungen geprägt", sagt Gerwin Schalk. "Man kann daher davon ausgehen, dass diese gelöst werden."
Auch Flugzeugsteuerungen auf BCI-Basis hält Schalk grundsätzlich für möglich. Damit würde sich der Traum vom Fliegen in einer ganz neuen Dimension realisieren: das Flugzeug als Teil des eigenen Körpers.
