Sprechfähigkeit bei ALS: Sensoren und KI können helfen

Hoffnung für Patienten weltweit: Mit künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattete Sensoren im Gehirn von Patienten, die an der neurologischen Erkrankung ALS (Amyotrophe Lateralsklerose) leiden, könnten deren Sprechfähigkeit wiederherstellen. Forscher der Stanford University School of Medicine in Kalifornien (USA) entwickelten diese Technologie. Dabei werden Signale aus bestimmten sprachbezogenen Hirnregionen an eine Software übertragen, welche die Hirnaktivität entschlüsselt und in Text umwandelt. Dieser erscheint anschließend auf einem Computerbildschirm.

Die Forscher testeten diese Methode bereits an einer 68-jährigen Patientin. Ärzte diagnostizierten bei ihr ALS: Eine fortschreitende neurodegenerative Krankheit, bei der jene Neuronen zerstört werden, die für die Bewegungssteuerung verantwortlich sind. Bei einigen ALS-Patienten kann die Erkrankung auch zu Sprachstörungen führen. Wie bei der betreffenden Patientin: Sie kann die Muskeln in ihren Lippen, ihrer Zunge, ihrem Kehlkopf und ihrem Kiefer nicht mehr benutzen, um Laute deutlich auszusprechen.

Bei einem operativen Eingriff implantierten Mediziner der Frau zwei kleine Sensoren in die Großhirnrinde – die äußerste Schicht des Gehirns. Die Sensoren, die beide auf die Sprachproduktion einwirken, platzierten sie dabei in zwei verschiedenen Hirnareale. Sie bestehen aus quadratisch angeordneten Gruppen winziger Siliziumelektroden. Jede dieser Gruppen enthält 64 Elektroden, die in einem 8-mal-8-Gitter angeordnet sind und einen Abstand von etwa der halben Dicke einer Kreditkarte haben. Diese Konstruktion ist an dünnen Golddrähten befestigt, die aus dem Schädel herausführen und mit einem Computer verbunden sind.

Die Sensoren dienen als Schnittstelle zwischen Gehirn und Computer (iBCI – Intracortical Brain-Computer Interface). In Verbindung mit einer Dekodierungssoftware können sie die Gehirnaktivität, die bei Sprechversuchen des Patienten vor sich geht, in geschriebene Worte übersetzen.

Der KI-Algorithmus empfängt und dekodiert die elektronischen Signale aus dem Gehirn des Patienten. Er lernt, die verschiedenen Gehirnaktivitäten zu unterscheiden, welche die Versuche begleiten, die 39 Phoneme der englischen Sprache auszusprechen. Um den Algorithmus zu trainieren, unterzog sich die Patientin etwa 25 Sitzungen von jeweils etwa vier Stunden Dauer. Während der Sitzungen versuchte sie, zufällig ausgewählte Sätze zu wiederholen, die aus Gesprächsproben zwischen Menschen am Telefon entnommen wurden.

Etwa einen Monat nach der Operation begannen die Forscher mit Sitzungen zweimal pro Woche, um die Sprachinterpretations-Software der Patientin zu trainieren. Nach vier Monaten wurden die Sprachversuche mit einer Geschwindigkeit von 62 Wörtern pro Minute in geschriebene Wörter umgewandelt – laut der Wissenschaftlergruppe ist das mehr als dreimal schneller als der bisherige Rekord für iBCI-gestützte Kommunikation.

„Die Sprechgeschwindigkeit des Patienten nähert sich allmählich der natürlichen Konversationsgeschwindigkeit an, die bei Englischsprechern bei etwa 160 Wörtern pro Minute liegt“, sagt die Chirurgin Jaimie Henderson. Dies zeige, dass es möglich ist, Sprache durch Aufzeichnung der Aktivität eines sehr kleinen Bereichs der Gehirnoberfläche zu entschlüsseln.

Im Jahr 2021 waren Henderson und andere Forscher Co-Autoren einer anderen Studie: Hier stand die erfolgreiche textliche Umwandlung der imaginären Handschrift einer gelähmten Person mit Hilfe eines iBCI im Mittelpunkt. Dabei ließ sich eine Geschwindigkeit von 90 Zeichen oder 18 Wörtern pro Minute erreichen – bis dahin ein Weltrekord für eine iBCI-Methode.

Die Ergebnisse der aktuellen Forschung veröffentlichten die Experten in einem Artikel der Zeitschrift Nature. Die Forscher weisen darauf hin, dass es sich bei der Arbeit um einen wissenschaftlichen Konzeptnachweis handelt – nicht etwa um ein echtes Gerät, das Menschen im Alltag verwenden können. Aber es ist ein Durchbruch für die Wiederherstellung einer schnellen Kommunikation von Menschen, die aufgrund einer Lähmung nicht sprechen können.

Markt für medizinische Sensoren

Einem Bericht von Emergen Research zufolge erreicht der Wert des globalen Marktes für medizinische Sensoren bis 2032 voraussichtlich 7,5 Milliarden US-Dollar – mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 13,4 % während des Prognosezeitraums.

Diese Klasse von Sensoren ist in der modernen Gesundheitsfürsorge unverzichtbar: Die Technik überwacht in Echtzeit die Lebenszeichen von Patienten mit chronischen Krankheiten, darunter die Herzfrequenz, den Blutdruck, die Temperatur sowie den Blutzuckerspiegel und die Atemfrequenz. Das erleichtert die Diagnose verschiedener Arten von Erkrankungen. Darüber hinaus treibt die wachsende Zahl älterer Menschen sowie die steigende Nachfrage nach häuslicher Pflege die Einführung medizinischer Sensoren voran. Fortschritte in der Sensortechnologie, wie Miniaturisierung, drahtlose Konnektivität und tragbare Designs, trugen ebenfalls zu einer wachsenden Nachfrage bei.

Der Studie von Emergen Research zufolge ist dieser Markt bereits ziemlich konsolidiert, wobei der Großteil der Einnahmen auf einige wenige Akteure entfällt. Es sind verschiedene Marktbewegungen im Gange, wie z. B. Fusionen und Übernahmen, strategische Vereinbarungen sowie Verträge im Zusammenhang mit Produktentwicklung, Tests und Markteinführungsprozessen.

Eine der größten Herausforderungen auf dem Markt für medizinische Sensoren sind die strengen gesetzlichen Normen. Diese sollen, die Sicherheit, Präzision und Zuverlässigkeit gewährleisten. Darüber hinaus können Probleme mit der Interoperabilität sowie die fehlende Standardisierung von Datenformaten eine effiziente Nutzung von Sensoren zur Überwachung und Entscheidungsfindung einschränken. Sicherheit und Datenschutz sind weitere Aspekte, die von medizinischen Sensoren erzeugte Daten in besonderem Maße betreffen. Dieses Szenario kann neue Marktteilnehmer vor gewisse Hindernisse stellen und den Zeit- und Kostenaufwand für die Produktentwicklung in die Höhe treiben.