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Gehirn-Computer-Schnittstellen: Per Gedankenkraft zurück ins Leben

Eine Prothese bewegen, Videospiele spielen, mit anderen kommunizieren: Gehirn-Computer-Schnittstellen geben Menschen mit körperlichen Einschränkungen immer mehr Autonomie zurück. Doch bis sie massentauglich sind, wird es noch dauern.
Laborszene mit einem Bildschirm mit Gehirn im Vordergrund und einem Mann im Hintergrund

James Johnson hofft, eines Tages wieder Auto fahren zu können. Sollte es dazu kommen, wird er das Fahrzeug nur mit Hilfe seiner Gedanken kontrollieren. Im März 2017 hatte Johnson einen schweren Go-Kart-Unfall, seither ist er unterhalb der Schultern fast vollständig gelähmt. Was ihn erwartete, verstand er besser als die meisten anderen, denn er hatte zuvor jahrzehntelang Menschen mit Lähmungen betreut. »Ich fiel in eine tiefe Depression«, sagt er. »Als mir das geschah, dachte ich, dass es nichts gäbe, was ich noch tun könnte.«

Doch dann machte Johnsons Rehabilitationsteam ihn mit Forschern des nahe gelegenen California Institute of Technology (Caltech) in Pasadena bekannt, die ihn einluden, an einer klinischen Studie über eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (brain-computer-interface, BCI) teilzunehmen. Dies würde zunächst einen neurochirurgischen Eingriff erfordern, bei dem zwei Elektrodengitter in seinen Kortex implantiert würden. Diese Elektroden würden dann zukünftig die Impulse der Neurone in seinem Gehirn aufzeichnen, welche die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen mit Hilfe von Algorithmen auswerten, um seine Gedanken und Absichten zu entschlüsseln. Das System könnte dann Johnsons Gehirnaktivität nutzen, um Computeranwendungen zu bedienen oder eine Prothese zu bewegen. Alles in allem würde dies Jahre dauern und Hunderte von intensiven Trainingseinheiten erfordern. Trotzdem sagt Johnson: »Ich habe nicht wirklich gezögert.«

Als er sein im November 2018 eingesetztes Implantat zum ersten Mal benutzte, bewegte Johnson einen Cursor über einen Computerbildschirm. »Es fühlte sich an wie im Film ›Matrix‹. Wir haben mich an den Computer angeschlossen, und siehe da, ich konnte den Cursor allein durch meine Gedanken bewegen.«

Seitdem hat Johnson mit seinem Implantat einen Roboterarm gesteuert, Photoshop-Software verwendet, Videospiele gespielt und zuletzt ein simuliertes Auto durch eine virtuelle Umgebung gelenkt. »Ich bin immer wieder erstaunt über das, was wir tun können«, sagt er. »Es ist verdammt beeindruckend!«

Johnson ist einer von schätzungsweise 35 Menschen, denen ein BCI langfristig ins Gehirn implantiert wurde. Nur etwa ein Dutzend Labore führen solche Forschungen durch, doch es werden immer mehr. In den vergangenen fünf Jahren hat sich die Bandbreite der Fähigkeiten, die sich mit Hilfe solcher Geräte wiederherstellen lassen, enorm erweitert. 2021 berichteten Wissenschaftler von einem Studienteilnehmer, der einen Roboterarm benutzte, der sensorisches Feedback direkt an sein Gehirn senden konnte, von einer Sprachprothese für jemanden, der nach einem Schlaganfall nicht mehr sprechen konnte, und über eine Person, die in Rekordgeschwindigkeit kommunizieren konnte, indem sie sich ihre Handschrift vorstellte.

Bislang wurden die meisten Implantate, welche die Aktivität einzelner Neurone über lange Zeitspannen hinweg aufzeichnen, von einem einzigen Unternehmen hergestellt: Blackrock Neurotech, einem Entwickler medizinischer Geräte mit Sitz in Salt Lake City, Utah. Doch seit 2015 ist das kommerzielle Interesse an BCIs sprunghaft gestiegen. So gründete etwa Elon Musk 2016 in San Francisco, Kalifornien, das Unternehmen Neuralink mit dem Ziel, Menschen und Computer miteinander zu verbinden. Das Unternehmen hat inzwischen 363 Millionen US-Dollar eingeworben. Im Jahr 2021 erhielten Blackrock Neurotech und mehrere andere neuere BCI-Unternehmen ebenfalls umfangreiche finanzielle Unterstützung.

Um Gehirn-Computer-Schnittstellen marktreif zu machen, muss jedoch eine maßgeschneiderte Technologie, die bislang lediglich an wenigen Menschen getestet wurde, in ein Produkt umgewandelt werden, das in großem Maßstab hergestellt, implantiert und verwendet werden kann. In umfangreichen Versuchen muss gezeigt werden, dass die Hirnimplantate auch außerhalb der Forschung funktionieren und den Alltag der Nutzer nachweislich verbessern – und das zu marktfähigen Preisen. Der Zeitplan für die Verwirklichung all dieser Ziele ist ungewiss, aber die Branche ist optimistisch. »Seit Tausenden von Jahren suchen wir nach einer Möglichkeit, Menschen mit Lähmungen zu heilen«, sagt Matt Angle, Gründer und Geschäftsführer von Paradromics, einem Neurotechnologieunternehmen in Austin, Texas. »Jetzt stehen wir tatsächlich an der Schwelle zu Technologien, die wir für diese Zwecke nutzen können.«

Die Entwicklung der Schnittstelle

Im Juni 2004 implantierten Forscherinnen und Forscher erstmals ein Gitter aus Elektroden in den motorischen Kortex eines Mannes, der durch einen Messerstich gelähmt worden war. Er war der erste Mensch, der ein Langzeit-BCI-Implantat erhielt. Wie bei den meisten Menschen, denen bislang eine Gehirn-Computer-Schnittstelle eingesetzt wurde, waren seine kognitiven Fähigkeiten nicht beeinträchtigt. Er konnte sich vorstellen, sich zu bewegen, hatte jedoch die Nervenbahnen zwischen seinem motorischen Kortex und seinen Muskeln verloren. Durch jahrzehntelange Arbeit mit Affen hatten Forscher gelernt, die Bewegungen der Tiere anhand von Echtzeit-Aufzeichnungen der Aktivität im motorischen Kortex zu entschlüsseln. Nun hofften sie, aus der Hirnaktivität in derselben Region bei ihrem menschlichen Patienten ebenfalls auf dessen imaginäre Bewegungen schließen zu können.

Im Jahr 2006 beschrieb das Team in einer wegweisenden Arbeit, wie ebenjener Mann gelernt hatte, einen Cursor auf einem Computerbildschirm zu bewegen, einen Fernseher zu bedienen sowie Roboterarme und -hände allein durch seine Gedanken zu kontrollieren. Die Studie leitete Leigh Hochberg, Neurowissenschaftler an der Brown University in Providence, Rhode Island, und neurologischer Intensivmediziner am Massachusetts General Hospital in Boston. Sie war die erste einer Reihe von multizentrischen Studien mit dem Namen BrainGate, die bis heute fortgesetzt wird.

»Es war eine sehr einfache, rudimentäre Demonstration«, sagt Hochberg. »Die Bewegungen waren langsam, ungenau – oder beides. Aber es zeigte, dass es möglich war, von der Hirnrinde einer Person, die sich nicht bewegen kann, Aufzeichnungen zu machen, und dieser Person dadurch die Steuerung eines externen Geräts zu ermöglichen.«

Heutige BCI-Benutzer haben eine viel feinere Kontrolle und Zugang zu einem breiteren Spektrum von Fähigkeiten. Das liegt zum Teil daran, dass Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler inzwischen dazu übergegangen sind, mehrere Schnittstellen in verschiedene Hirnregionen des Benutzers zu implantieren, und neue Methoden zur Erkennung verwendbarer Signale entwickelt haben. Den größten Schub hat Hochberg zufolge jedoch das maschinelle Lernen gebracht, mit dem sich neuronale Aktivität heute leichter entschlüsseln lässt. Anstatt zu versuchen, die Bedeutung von Aktivitätsmustern zu verstehen, verknüpft maschinelles Lernen einfach die Muster mit der Absicht des Nutzers.

Motorische Unabhängigkeit

Auf die Frage, was sie sich von Hirnimplantaten wünschen, antworten Menschen mit Lähmungen am häufigsten »Unabhängigkeit«. Für Menschen, die ihre Gliedmaßen nicht mehr bewegen können, bedeutet dies meistens die Wiederherstellung der Bewegungsfähigkeit.

Ein Ansatz, um das zu erreichen, besteht darin, Elektroden zu implantieren, die die Muskeln der eigenen Gliedmaßen direkt stimulieren. »Wenn man die nativen kortikalen Signale zur Steuerung der Handbewegungen erfassen kann, kann man die Rückenmarksverletzung im Wesentlichen umgehen und direkt vom Gehirn zur Peripherie gehen«, sagt Bolu Ajiboye, ein Neurowissenschaftler an der Case Western Reserve University in Cleveland, Ohio.

Im Jahr 2017 beschrieben Ajiboye und seine Kollegen den Fall eines Patienten, der dieses System nutzte, um komplexe Armbewegungen auszuführen. So trank der Proband etwa eine Tasse Kaffee und aß etwas. »Zu Beginn der Studie«, so Ajiboye, »musste er sehr stark daran denken, dass sich sein Arm von Punkt A zu Punkt B bewegt. Doch je mehr Übung er bekam, desto müheloser wurde es.« Letztlich hatte der Mann sogar das Gefühl, dass sein Arm wieder zu ihm gehörte.

Ajiboye erweitert nun das Repertoire an Befehlssignalen, die sein System decodieren kann, wie beispielsweise jene für die Greifkraft. Außerdem möchte er BCI-Nutzern in den gelähmten Extremitäten ihren Tastsinn zurückgeben, ein Ziel, das derzeit mehrere Teams verfolgen.

Im Jahr 2015 implantierte eine Gruppe um den Neurowissenschaftler Robert Gaunt von der University of Pittsburgh in Pennsylvania bei einem Probanden ein Netz aus Elektroden in die Region des somatosensorischen Kortex, in der Berührungsinformationen der Hand verarbeitet werden. Als sie mit den Elektroden Neurone stimulierten, hatte der Patient den Eindruck, jemand hätte ihn angefasst.

Gaunt schloss sich daraufhin mit seiner Kollegin Jennifer Collinger aus Pittsburgh zusammen, einer Neurowissenschaftlerin, die sich mit der Steuerung von Roboterarmen durch BCI befasst. Gemeinsam bauten sie einen Roboterarm mit Drucksensoren in den Fingerspitzen, die mit Elektroden im somatosensorischen Kortex verbunden waren, um künstlich ein Gefühl der Berührung zu erzeugen. Es war kein ganz natürliches Gefühl – manchmal glich es eher einem Stupsen, mal einem Summen, erklärt Gaunt. Dennoch wirkte die Prothese durch die taktile Rückmeldung viel natürlicher, und die Zeit, die nötig war, um einen Gegenstand aufzuheben, halbierte sich von etwa 20 auf 10 Sekunden.

Der Neurowissenschaftler Richard Andersen – der die Studie am Caltech leitet, an der Johnson teilnimmt – versucht hingegen, die eher abstrakten Ziele der Benutzer zu entschlüsseln, indem er den hinteren parietalen Kortex (posterior parietal cortex, PPC) anzapft, der die Absicht oder den Plan für die Bewegung formt. Das heißt, dieser könnte etwa den Gedanken »Ich möchte etwas trinken« codieren, während der motorische Kortex die Hand zum Kaffee führt und dann den Kaffee zum Mund bringt.

Andersens Gruppe untersucht derzeit, ob derart zusätzlicher Input die Leistung von Gehirn-Computer-Schnittstellen verbessern kann. Und tatsächlich: Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass Johnsons Absichten im PPC schneller decodiert werden können, und das »übereinstimmend mit der Codierung des Ziels der Bewegung«, sagt Tyson Aflalo, einer der leitendenden Forscher in Andersens Labor. Die Aktivität des motorischen Kortex hingegen hält während der gesamten Bewegung an, so Aflalo, »was die Bewegung weniger unruhig macht«.

Bewegung als Bedeutung

»Eine der verheerendsten Folgen von Hirnverletzungen ist der Verlust der Kommunikationsfähigkeit«, sagt Edward Chang, Neurochirurg und Neurowissenschaftler an der University of California in San Francisco. In frühen BCI-Versuchen konnten betroffene Teilnehmer einen Cursor auf einem Computerbildschirm bewegen, indem sie sich vorstellten, wie sich ihre Hand bewegte, und dann visualisierten, wie sie die Buchstaben anklickten – was ihnen eine Möglichkeit eröffnete, sich anderen mitzuteilen. In jüngerer Zeit haben Chang und andere jedoch rasche Fortschritte erzielt, indem sie sich auf Bewegungen konzentrierten, die Menschen natürlicherweise verwenden, um sich auszudrücken.

Der Rekord für die Kommunikation durch Cursorsteuerung – etwa 40 Zeichen pro Minute – wurde 2017 von einem Team unter der Leitung von Krishna Shenoy von der Stanford University in Kalifornien aufgestellt. 2021 berichtete die Gruppe schließlich von einem neuen Ansatz, der es ihrem Probanden Dennis Degray erlaubte, der zwar sprechen kann, aber vom Hals abwärts gelähmt ist, doppelt so schnell über eine Gehirn-Computer-Schnittstelle zu kommunizieren.

Shenoys Kollege Frank Willett schlug Degray vor, sich das Schreiben mit der Hand vorzustellen, während die Forschenden die Aktivitäten der Nervenzellen im motorischen Kortex aufzeichneten (siehe »Gedanken in Schrift verwandeln«). Das System hatte zwar manchmal Schwierigkeiten, Signale zu analysieren, die sich auf Buchstaben beziehen, die in ähnlicher Weise handgeschrieben werden, wie etwa r, n und h, doch insgesamt konnte es die Buchstaben leicht unterscheiden. Die Decodierungsalgorithmen waren zu Beginn zu 95 Prozent genau, nach einer Korrektur mit statistischen Sprachmodellen, die mit der Textvorhersage in Smartphones vergleichbar sind, erhöhte sich die Genauigkeit auf 99 Prozent. Auf diese Weise ließen sich sehr schnelle, feine Bewegungen decodieren – und zwar mit einer Geschwindigkeit von rund 90 Zeichen pro Minute, wie Shenoy schildert.

Degray nutzt sein Hirnimplantat bereits seit sechs Jahren und hat insgesamt an 18 Studien von Shenoys Gruppe teilgenommen. Er sagt, es sei bemerkenswert, wie mühelos Aufgaben mit der Zeit werden. Er vergleicht den Prozess mit Schwimmenlernen: »Am Anfang strampelt man viel herum, aber plötzlich wird alles klar.«

Changs Ansatz zur Wiederherstellung der Kommunikation konzentriert sich auf das Sprechen und nicht auf das Schreiben, wenn auch nach einem ähnlichen Prinzip. So wie die Schrift aus einzelnen Buchstaben besteht, setzt sich die Sprache aus einzelnen Einheiten zusammen, den so genannten Phonemen, also einzelnen Lauten. Im Englischen gibt es etwa 50 Phoneme, die jeweils durch die immer gleiche Bewegung des Stimmapparats, der Zunge und der Lippen erzeugt werden.

Changs Gruppe arbeitete zunächst daran, den Teil des Gehirns zu charakterisieren, der Phoneme und damit Sprache erzeugt – eine nicht genau definierte Region namens dorsaler laryngealer Kortex. Dann wandten die Forscher diese Erkenntnisse an, um ein System zur Sprachdecodierung zu entwickeln, das die vom Benutzer beabsichtigte Sprache als Text auf einem Bildschirm anzeigt. Im Jahr 2021 berichteten sie, dass dieses Gerät eine Person, die nach einem Schlaganfall im Hirnstamm nicht mehr sprechen konnte, in die Lage versetzte, mit einem vorgewählten Wortschatz von 50 Wörtern und einer Rate von 15 Wörtern pro Minute zu kommunizieren. »Das Wichtigste, was wir gelernt haben«, sagt Chang, »ist, dass es keine Theorie mehr ist, sondern dass es wirklich möglich ist, ganze Wörter zu entschlüsseln.«

Im Gegensatz zu anderen Gruppen zeichnete Chang nicht die Aktivität einzelner Neurone auf. Stattdessen nutzt er Elektroden auf der Oberfläche des Kortex, die die durchschnittliche Aktivität von neuronalen Populationen erfassen. Die Signale sind nicht ganz so präzise wie die von Elektroden, die in den Kortex implantiert wurden, dafür ist der Ansatz weniger invasiv.

Der tiefgreifendste Verlust der Kommunikationsfähigkeit tritt bei Locked-in-Patienten auf, bei Menschen, die zwar bei Bewusstsein sind, aber weder sprechen noch sich bewegen können. Im März 2022 konnte sich ein Team um den Neurowissenschaftler Ujwal Chaudhary von der Universität Tübingen wieder mit einem Mann verständigen, der an amyotropher Lateralsklerose (ALS) leidet. Der Mann hatte sich zuvor auf Augenbewegungen verlassen, um zu kommunizieren, bis ihm die Krankheit allmählich auch die Fähigkeit raubte, seine Augen zu bewegen.

Das Team holte das Einverständnis der Familie ein, ihm eine Gehirn-Computer-Schnittstelle zu implantieren. Anschließend bat es ihn, sich Bewegungen vorzustellen, um mit Hilfe seiner Hirnaktivität Buchstaben auf einem Bildschirm auszuwählen. Als dies nicht gelang, versuchten die Forscher und Forscherinnen, einen Ton abzuspielen, der die Hirnaktivität des Mannes nachahmte – ein höherer Ton für mehr Aktivität, ein tieferer für weniger –, und brachten ihm bei, seine neuronale Aktivität so zu modulieren, dass die Tonhöhe für »Ja« erhöht und für »Nein« gesenkt wurde. Auf diese Weise konnte er etwa jede Minute einen Buchstaben heraussuchen.

Vom Labor auf den Markt

Laut Amy Orsborn, die an der University of Washington in Seattle zu BCIs bei nichtmenschlichen Primaten forscht, deuten solche Fallstudien darauf hin, dass das Feld sich schnell weiterentwickelt. Doch obwohl die ersten Erfolge die Aufmerksamkeit von Medien und Investoren auf sich gezogen haben, sind BCIs noch weit davon entfernt, das tägliche Leben von Menschen zu verbessern, die die Fähigkeit verloren haben, sich zu bewegen oder zu sprechen. Derzeit nutzen einzelne Patienten Gehirn-Computer-Schnittstellen in kurzen, intensiven Sitzungen; fast alle müssen physisch mit einer Reihe von Computern verkabelt und von einem Team von Wissenschaftlern beaufsichtigt werden, die ständig daran arbeiten, die Decoder und die zugehörige Software zu verbessern und neu zu kalibrieren. »Was ich mir wünsche«, sagt Hochberg, »ist ein Gerät, das verfügbar ist, das verschrieben werden kann, das von der Stange kommt und schnell eingesetzt werden kann.« Darüber hinaus würden solche Geräte im Idealfall ein Leben lang halten.

Viele führende Experten auf dem Gebiet arbeiten inzwischen mit Unternehmen zusammen, um genau solche Geräte zu entwickeln. Chaudhary hingegen hat in Tübingen das gemeinnützige Unternehmen ALS Voice mitbegründet, um Neurotechnologien für Locked-in-Patienten zu entwickeln.

Die Geräte von Blackrock Neurotech bilden seit 18 Jahren eine tragende Säule der klinischen Forschung. Im Jahr 2023 will das Unternehmen ein BCI-System zur Marktreife bringen, erklärt Geschäftsführer Florian Solzbacher. Eine wichtige Hürde dafür nahm das Unternehmen im November 2021, als die US Food and Drug Administration (FDA), die für die Zulassung medizinischer Geräte zuständig ist, die Produkte des Unternehmens für ein beschleunigtes Prüfverfahren zuließ, um ihre kommerzielle Entwicklung zu erleichtern.

Ein mögliches erstes Produkt könnte aus vier implantierten Arrays bestehen, die über Drähte mit einem kleinen Gerät verbunden sind. Blackrock Neurotech arbeitet allerdings auch an vollständig drahtlosen Gehirn-Computer-Schnittstellen; Neuralink und Paradromics haben sich zum Ziel gesetzt, ähnliche Geräte zu entwickeln.

Die beiden Unternehmen wollen zudem die Signalbandbreite erhöhen, was die Leistung der Geräte verbessern dürfte, indem sie die Anzahl der Neurone erhöhen, deren Aktivität aufgezeichnet wird. Die Schnittstelle von Paradromics, die derzeit an Schafen getestet wird, verfügt über 1600 Kanäle, die auf vier Module verteilt sind.

Das System von Neuralink verwendet sehr feine, flexible Elektroden, so genannte Fäden, die so konzipiert sind, dass sie sich sowohl der Form des Gehirns anpassen als auch Immunreaktionen verringern, sagt Shenoy, der als Berater für das Unternehmen tätig ist. Ziel ist es, das Gerät haltbarer und die Aufzeichnungen stabiler zu machen. Neuralink hat noch keine von Experten begutachteten Arbeiten veröffentlicht, aber in einem Blogpost von 2021 wurde über die erfolgreiche Implantation der Fäden in das Gehirn eines Affen berichtet, welche an 1024 Stellen Signale abgreifen.

Außer Blackrock Neurotech hat es bislang nur ein weiteres Unternehmen geschafft, eine Gehirn-Computer-Schnittstelle zu entwickeln, die bereits langfristig bei Menschen zum Einsatz kommt. Die Firma Synchron aus New York City hat eine »Stentrode« entwickelt – einen Satz von 16 Elektroden, die um einen Stent für Blutgefäße herum angeordnet sind. Das Gerät kann innerhalb eines Tages ambulant implantiert werden; es wird durch die Jugularvene im Hals in eine Vene oberhalb des motorischen Kortex geschoben. Die Technologie wurde erstmals im August 2019 bei einer Person mit ALS eingesetzt und ein Jahr später von der FDA im Schnellverfahren geprüft.

Ähnlich wie die Elektroden, die Chang verwendet, verfügt die Stentrode nicht über die hohe Auflösung anderer Implantate und kann daher nicht zur Steuerung komplexer Prothesen verwendet werden. Doch sie ermöglicht es Menschen, die sich nicht bewegen oder sprechen können, einen Cursor auf einem Tablet zu steuern und so Texte zu schreiben, im Internet zu surfen und andere Geräte zu steuern.

Thomas Oxley zufolge, dem Mitbegründer von Synchron, ist das Unternehmen gerade dabei, eine Machbarkeitsstudie einzureichen, bei der vier Personen das drahtlose Implantat zu Hause in ihrem Alltag benutzen. Der nächste Schritt sei nun, das Gerät in einer groß angelegten Studie zu testen und zu untersuchen, ob es die Lebensqualität der Nutzer spürbar verbessert.

Zukünftige Herausforderungen

Die meisten Forscherinnen und Forscher, die an Gehirn-Computer-Schnittstellen arbeiten, betrachten die Herausforderungen, die noch vor ihnen liegen, realistisch. »BCIs sind komplizierter als jedes andere neurologische Gerät, das je gebaut wurde«, sagt Shenoy. »Es bedarf wahrscheinlich noch einiger Jahre harter Arbeit, bis die Technologie ausgereift ist.«

Orsborn betont, kommerzielle Geräte müssten über Monate oder Jahre hinweg ohne die Aufsicht von Experten funktionieren – und bei jedem Nutzer gleich gute Dienste leisten. Sie geht davon aus, dass Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens das erste Problem lösen werden, indem sie es den Nutzern ermöglichen, ihr Gerät selbst zu rekalibrieren. Schwieriger sei es, eine einheitlich gute Leistung über alle Anwender hinweg zu erreichen. »Die Variabilität von Mensch zu Mensch ist die große Unbekannte, von der wir nicht wissen, wie problematisch sie werden kann«, sagt Orsborn. Bei nicht menschlichen Primaten können selbst kleine Abweichungen bei der Positionierung der Elektroden Auswirkungen darauf haben, welche neuronalen Schaltkreise abgetastet werden. Bei Menschen kommt hinzu, dass nicht alle gleich lernen und denken – und dass die Grunderkrankung, die die Patienten mitbringen, ebenfalls einen Einfluss darauf haben könnte, wie das Gehirn der Betroffenen arbeitet.

»BCIs sind komplizierter als jedes andere neurologische Gerät, das je gebaut wurde«(Krishna Shenoy, Neurowissenschaftler)

Einig ist man sich auch darin, dass Gehirn-Computer-Schnittstellen ethische Fragen mit sich bringen werden, die beantwortet werden müssen – von der Privatsphäre bis zur persönlichen Autonomie. Wie Ethiker betonen, müssen die Nutzer stets die volle Kontrolle über den Output des Geräts behalten. Und obwohl die derzeitigen Technologien die Gedanken der Menschen nicht entschlüsseln können, werden die Entwickler von Gehirn-Computer-Schnittstellen trotzdem zahlreiche Daten zur Hirngesundheit der Nutzer sowie zu ihrem gesamten Kommunikationsverhalten sammeln. Außerdem stellen BCIs eine neue Art von Cybersicherheitsrisiko dar.

Die Nutzer von Hirnimplantaten müssen zudem befürchten, dass ihre Geräte nicht ewig unterstützt werden oder dass die Hersteller auf einmal schließen. Schon heute gibt es solche Fälle, bei denen die Patienten sich anschließend im Stich gelassen fühlen.

Degray hofft dennoch, dass Gehirn-Computer-Schnittstellen bald mehr Menschen erreichen werden. Am meisten wünscht er sich eine Technologie, die es ihm erlaubt, sich trotz Lähmung wieder an den Augenbrauen zu kratzen. »Alle sehen mich im Rollstuhl an und sagen immer: ›Oh, der arme Kerl, er kann nicht mehr Golf spielen.‹ Das ist zwar schlimm. Aber der wahre Schrecken kommt mitten in der Nacht, wenn eine Spinne über dein Gesicht läuft. Das ist wirklich mies.«

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