Gehirn-Computer-Schnittstelle: Ein Plug-in Für Die Moderne Medizin, Aber Auch Ein Glücksspiel Für Gelähmte Patienten

Am 17. Mai erklärte Musk öffentlich, dass Neuralink nach der ersten erfolgreichen Implantation eines Gehirnchips in das Gehirn eines Patienten Anfang des Jahres nach einem zweiten Probanden für die Operation sucht.

Am 20. Mai erteilte die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) Musks Unternehmen Neuralink die Genehmigung, einem zweiten Patienten einen Gehirnchip zu implantieren. Im Genehmigungsschreiben hieß es jedoch:Neuralink muss die Fehlfunktion des Gehirn-Computer-Schnittstellenimplantats beheben, die beim ersten Testsubjekt auftrat.

Das von der FDA erwähnte „Fehlfunktionsproblem“,Dies bedeutet, dass im Gehirnimplantat-Chip des ersten Patienten nur etwa 15% der Elektrodenkabel ordnungsgemäß funktionieren, 85% der Kabel verschoben sind und viele Threads, die keine Signale empfangen können, heruntergefahren wurden.Obwohl Neuralink erst im März dieses Jahres angekündigt wurde, konnte dieser Mann, der vor acht Jahren aufgrund eines Tauchunfalls eine Tetraplegie erlitt, weniger als zwei Monate nach einer Gehirn-Computer-Schnittstellenoperation die Maus mit seinem Verstand steuern und Schach und Online-Spiele spielen.

Tatsächlich,Die Sicherheit von Gehirn-Computer-Schnittstellen war schon immer umstritten.Das Gehirn ist das wichtigste und empfindlichste Organ des menschlichen Körpers. Seine Präzision und Komplexität sind schwer zu analysieren. Bei Operationen am Gehirn muss jeder Handgriff wohlüberlegt sein.

Aus einer anderen Perspektive können Menschen durch das einfache Einführen eines Kabels hinter das Gehirn die „Realität“ durch „Gedanken“ verändern: Taube können „Geräusche hören“; gelähmte Patienten können Roboterarme steuern; Menschen mit Aphasie können „sprechen“ … Diese Therapie hat der medizinischen Industrie neue Möglichkeiten eröffnet und den betroffenen Patienten neue Hoffnung gebracht. Obwohl es scheint, dass Gehirn-Computer-Schnittstellen noch weit von ihrer vollständigen Reife und von groß angelegten Versuchen am Menschen entfernt sind, haben sie dank der kontinuierlichen Unterstützung der technologischen Produktivität bereits im Stillen Wurzeln geschlagen und sind gewachsen. Sie zeigen eine starke Vitalität und Wachstumspotenzial.

Die Brain-Computer-Interface-Technologie eröffnet eine neue Ära der Mensch-Computer-Interaktion

Die menschliche Wahrnehmung, das Denken, die Sprache und die motorischen Fähigkeiten werden alle durch die effektive Kontrolle der Körperorgane und Muskelgruppen durch das Gehirn erreicht.Die Brain-Computer-Interface-Technologie schafft einen Verbindungspfad für den Informationsaustausch zwischen dem menschlichen oder tierischen Gehirn und externen Geräten.Es kann vom Gehirn gesendete Informationen direkt in Befehle umwandeln, die externe Geräte antreiben und menschliche Gliedmaßen oder Sprachorgane ersetzen können, wodurch die menschliche Kontrolle über die äußere Umgebung ermöglicht wird.

Im Jahr 1969 führte der Wissenschaftler Eberhard Fitz ein interessantes Experiment durch: Er verband ein Neuron im Gehirn eines Affen mit einem Armaturenbrett. Wenn der Affe durch eine bestimmte Denkweise das Neuron aktivieren und den Zeiger des Armaturenbretts bewegen könnte, bekäme er als Belohnung einen Ball mit Bananengeschmack. Um mehr Belohnungen zu erhalten, lernten die Affen tatsächlich, die Aktivierung von Neuronen zu kontrollieren. Auf diese Weise wurde der Affe zufällig zum weltweit ersten „Subjekt“ einer Gehirn-Computer-Schnittstelle.

Der Erfolg von Tierversuchen liefert wichtige Inspirationen für die Erforschung von Gehirn-Computer-Schnittstellen in der menschlichen Gesellschaft.Bereits in den 1990er Jahren versuchte der amerikanische Neurologe Phil Kennedy, einem gelähmten Patienten eine Gehirn-Computer-Schnittstelle zu implantieren, die es ihm ermöglichte, durch Tippen mit seinem Geist zu kommunizieren. Dies stellt einen wichtigen Fortschritt für die Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologie in der menschlichen Gesellschaft dar.

Heutzutage erzeugt die Brain-Computer-Interface-Technologie immer mehr Daten und die effektive Verwaltung und Analyse dieser Daten ist zu einer großen Herausforderung geworden. Dank der Entwicklung der KI-Technologie können Forscher ihre wissenschaftliche Forschungseffizienz bei der Ermittlung von Signalmustern, der Rauschfilterung, der Optimierung der Datenverarbeitung und der Extraktion effektiver Informationen kontinuierlich verbessern. Im Hinblick auf die Unterstützung der Innenpolitik wurde die Gehirn-Computer-Schnittstelle im September 2023 vom Ministerium für Industrie und Informationstechnologie als eine der vier wichtigsten Richtungen aufgeführt.Die Spitzenbiotechnologie, repräsentiert durch Gehirn-Computer-Schnittstellen, entwickelt sich zu einem „neuen Schlachtfeld“ für die Interaktion zwischen der nächsten Generation der Biowissenschaften und der Informationstechnologie.

Von der Kopfhaut bis zur Hirnrinde: drei wichtige Implementierungsstrategien für Gehirn-Computer-Schnittstellen

Es gibt drei Hauptformen von Gehirn-Computer-Schnittstellen: nicht-invasiv, invasive und semi-invasiv.

• Nicht-invasiv: Es ist kein Eingriff in das Gehirn erforderlich, sondern tragbare Geräte, die an der Kopfhaut befestigt werden, erfassen und interpretieren Gehirninformationen.

Obwohl mit dieser Technologie gefährliche Operationen vermieden werden, sind die letztlich vom Gerät aufgezeichneten Signalstärke und -auflösung aufgrund der Dämpfung der Gehirnsignale durch den Schädel und der Streuung und Unschärfe der elektromagnetischen Wellen gering. Dies erschwert die Bestimmung der Hirnregion, aus der das Signal stammt, oder der Entladung der zugehörigen Neuronen.

• Semi-invasiv: Die Gehirn-Computer-Schnittstelle wird in die Schädelhöhle außerhalb der Großhirnrinde implantiert.

Diese Technologie basiert hauptsächlich auf der Informationsanalyse von Elektrokortikogrammen (EKG). Die erzielte Signalstärke und Auflösung sind besser als bei nicht-invasiven Methoden, jedoch schwächer als bei invasiven Methoden. Es kann die Wahrscheinlichkeit einer Immunreaktion und von Hornhaut verringern.

• Invasiv: Elektroden werden chirurgisch direkt in die Großhirnrinde implantiert.

Mit dieser Technologie lassen sich neuronale Signale hoher Qualität gewinnen, allerdings birgt sie auch hohe Sicherheitsrisiken. Beispielsweise kann das Eindringen von Fremdkörpern eine Immunreaktion und Kallusbildung auslösen, die Wundheilung kann schwierig sein und eine Reihe von Reaktionen wie Entzündungen auslösen.

Unter ihnen setzt Musks Unternehmen Neuralink auf eine invasive Technologielösung für Gehirn-Computer-Schnittstellen. Durch eine Kraniotomie werden Elektroden in das menschliche Gehirn eingeführt und kontaktieren dann Neuronenzellen, um EEG-Signale zu erfassen und zu dekodieren. Miguel Nicolelis, der Vater der Gehirn-Computer-Schnittstelle, vertritt diesbezüglich eine pessimistische Haltung:„Obwohl ich die invasive Gehirn-Computer-Schnittstelle erfunden habe, werden nicht-invasive Gehirn-Computer-Schnittstellen für die meisten Patienten und kommerziellen Unternehmen in den nächsten Jahren die Mainstream-Entwicklung sein.“

Universitäten im In- und Ausland erforschen Gehirn-Computer-Schnittstellen auf vielfältige Weise

In den letzten Jahren haben neben kommerziellen Unternehmen wie Neuralink auch viele in- und ausländische wissenschaftliche Forschungseinrichtungen und akademische Institutionen eine große Zahl wissenschaftlicher Untersuchungen und klinischer Studien auf der Grundlage von Gehirn-Computer-Schnittstellen im medizinischen Bereich durchgeführt.

Drei Universitäten arbeiten zusammen, um gelähmten Patienten das Tippen mit ihrem „Geist“ zu ermöglichen

Im Mai 2021 entwickelten renommierte Wissenschaftler der Stanford University, der Brown University und der Harvard Medical School gemeinsam eine neue Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologie.Helfen Sie gelähmten Patienten, Gedanken in ihrem Kopf direkt in Text auf einem Computerbildschirm umzuwandeln, und zwar mit einer Geschwindigkeit von 90 Zeichen pro Minute. Dies ist nur geringfügig niedriger als die durchschnittliche Tippgeschwindigkeit von Menschen der gleichen Altersgruppe, die Mobiltelefone verwenden (115 Zeichen pro Minute).

Bei dieser Technologie werden Mikromotor-Arrays in das Gehirn implantiert.Die Qualität und der Umfang der EEG-Signalerfassung sind garantiert. Unter ihnen ähnelt die Anordnung der Mikromotoren einem Schachbrett. Wenn sich der Benutzer die zu schreibenden Buchstaben vorstellt, können die in das Gehirn implantierten Elektroden die elektrischen Aktivitäten vieler Neuronen erfassen und messen, die detaillierten Anweisungen des Gehirns genauer umsetzen und die Anforderungen des „Tippens“ erfüllen.

Normalerweise muss nach dem Entfernen des Rauschens aus dem erfassten EEG-Signal der „Tipp“-Inhalt dekodiert werden. Die Forscher verwendeten KI-Modelle, um die Abbildungsbeziehung zwischen neuronaler Aktivität und tatsächlicher Schreibfingeraktivität zu erlernen, nutzten rekursive neuronale Netzwerke, um die von jedem Buchstaben erzeugten neuronalen Aktivitätsmuster zu erlernen, analysierten die Beziehung zwischen diesen Aktivitätsmustern in mehreren Experimenten und nutzten Dimensionsreduktion, um Clusterdiagramme zu erstellen. Anschließend sagt der Algorithmus den Buchstaben voraus, den sich der Teilnehmer gerade vorstellt, und wandelt die Vorhersage in eine gedruckte Ausgabe um. Schließlich korrigiert das Sprachmodell die anfänglichen Ausgabeergebnisse, um sicherzustellen, dass der endgültig präsentierte Text genauer ist.

Johns Hopkins University: Mithilfe einer Gehirn-Computer-Schnittstelle einen Roboterarm steuern, der Kuchen isst

Im Juni 2022 implantierte das Team der Johns Hopkins University einen Chip.Einem Mann, der seit über 30 Jahren gelähmt war, gelang es, einen Roboterarm mit seinem Verstand zu steuern und konnte selbstständig essen.Dieser Freiwillige ist der weltweit erste Empfänger eines bilateralen Implantats, was bedeutet, dass Elektrodenanordnungen sowohl in die linke als auch in die rechte Gehirnhälfte implantiert werden.

In dieser StudieDie Forscher schlugen einen neuen Ansatz vor – eine gemeinsame Kontrollstrategie.Indem der Mensch und die beiden Roboterarme als Mensch-Maschine-Kombination betrachtet werden, werden die zu steuernden Freiheitsgrade von 34 auf 12 reduziert, und die anderen Freiheitsgrade, wie Gelenkbewegungen und Fingerklemmen, werden durch den Algorithmus der inversen Kinematik gelöst. Darüber hinaus werden diese 12 Freiheitsgrade dynamisch aufgeteilt. Bei jeder spezifischen Aufgabe unterteilt das System die Ausführungsschritte. Durch die Sprachführung können Menschen bis zu drei davon gleichzeitig steuern, und die meiste andere Arbeit wird dem Algorithmus überlassen.

Am Ende meisterten die Teilnehmer 17 der insgesamt 20 Testaufgaben erfolgreich und konnten den Roboterarm individuell an ihre Vorlieben anpassen, die Größe des Tortenanschnitts steuern und durch koordinierte Zweihandbedienung feine Manipulationen durchführen. Es ist erwähnenswert, dass die in dieser Studie vorgeschlagene Strategie der gemeinsamen Steuerung die Schwierigkeit der Dekodierung der Gehirn-Computer-Schnittstelle verringern kann, was auch kostengünstigen Lösungen mit weniger implantierten Elektroden oder geringerer Genauigkeit zugute kommen kann.

Tsinghua-Universität: Ein Patient mit Tetraplegie trinkt seit 14 Jahren Wasser mit seinen Gedanken

Im März 2024 veröffentlichte das Team von Professor Hong Bo an der Tsinghua-Universität eine Fallstudie.Ein Patient, der seit 14 Jahren an einer Tetraplegie litt, unterzog sich einer drahtlosen, minimalinvasiven Gehirn-Computer-Schnittstellen-Implantation. Nach dem Training nach der Operation gelang es ihm innerhalb eines Monats, mit Hilfe eines pneumatischen Handschuhs eine Wasserflasche zu greifen.

In diesem Fall,„Minimalinvasiv“ ist der Kern.Das gesamte System und die interne Maschine, die mehr als 300 Komponenten integriert, haben nur die Größe von zwei Ein-Yuan-Münzen. Darüber hinaus liegt die Lösung des Teams von Professor Hong Bo zwischen invasiv und nicht-invasiv, man kann sie also als „semi-invasiv“ bezeichnen. Das gesamte Gerät zur Gehirn-Computer-Schnittstelle ist in drei Teile unterteilt: Elektroden, interne Maschine und externe Maschine.

Zunächst verwendete das Forschungsteam Magnetresonanztomographie, um den motorischen Wahrnehmungskortex des Patienten zu lokalisieren und zu bestimmen, wo die Elektroden nach der Kraniotomie platziert werden sollten. Anschließend werden die Elektroden zur Signalerfassung außerhalb der Dura Mater zwischen Schädel und Großhirnrinde platziert; die innere Maschine, die für die Verarbeitung von Gehirnsignalen und die Kommunikation zuständig ist, liegt etwa 6 bis 10 mm tief im Schädel verborgen; Das externe Gerät wird an der Kopfhaut befestigt, empfängt und überträgt EEG-Signale und versorgt das interne Gerät mit Strom.

Zhejiang-Universität: „Chinesische Schriftzeichen mit dem Verstand schreiben“ wird erstmals Wirklichkeit

Im April 2024 veröffentlichte die Abteilung für neurologische Erkrankungen des Zentrums für klinisch-translationale Forschung zur Gehirn-Maschine-Regulierung der Zhejiang-Universität die neuesten Forschungsergebnisse zur gehirngesteuerten chinesischen Schriftzeichenschrift.

Ein Patient mit schwerer Querschnittslähmung nach einem Autounfall schrieb mit seinem Verstand, und der Roboterarm war in der Lage, die acht Wörter „Zhejiang University Brain-Computer Interface“ Strich für Strich auf die Schreibtafel zu schreiben.

Tatsächlich stößt das gehirngesteuerte Schreiben chinesischer Schriftzeichen in der Praxis auf viele Herausforderungen. Erstens ist die Struktur chinesischer Schriftzeichen komplex und es gibt viele Details, auf die man hinsichtlich Radikalen, Strichreihenfolge usw. achten muss. Es gibt viele Striche, viele Schriftzeichen und sie sind schwer zu klassifizieren, was die Dekodierung erschwert. Zweitens basiert das Prinzip der Steuerung der Streckung und des Greifens des Roboterarms in herkömmlichen Gehirn-Computer-Schnittstellen hauptsächlich auf der Analyse großer Gelenkbewegungen, während das Schreiben chinesischer Schriftzeichen feinere Bewegungen erfordert.

Während des Experiments stellten sich die Freiwilligen den normalen Schreibvorgang in ihren Gedanken vor und lösten dadurch neuronale Aktivität im motorischen Bereich aus. Die Forscher analysierten die neuronalen Signale im Motorbereich, um die von den Probanden vorgestellte Schreibbahn zu erhalten, und steuerten dann den Roboterarm zum Schreiben. Diese neue Therapie, bei der Gehirnwellen von gelähmten Patienten extrahiert werden, um externe mechanische Geräte zum Schreiben von Texten und zur Erfüllung der Kommunikationsbedürfnisse der Patienten zu steuern, ist für Patienten mit Krankheiten wie ALS von entscheidender Bedeutung.

Tatsächlich hat die Zhejiang-Universität neben der Realisierung des „Gedankenschreibens“ auch eine Reihe von Forschungsarbeiten in anderen Bereichen der Gehirn-Computer-Schnittstellen gestartet. Im Jahr 2014 implantierte ein Team der Zhejiang-Universität Mikroelektroden für ein kortikales Elektroenzephalogramm (EEG) in das menschliche Gehirn und nutzte die Kraft des Geistes, um einen Roboterarm zu steuern und die schwierigen Fingerbewegungen „Schere, Stein, Papier“ auszuführen. Damit war dies zu dieser Zeit eine „Neuheit in China“.

Im Jahr 2020 schloss die Zhejiang-Universität die erste klinische Translationsforschung zur implantierbaren Gehirn-Computer-Schnittstelle in China ab. Einem Patienten, der aufgrund eines Autounfalls an allen vier Gliedmaßen vollständig gelähmt war, wurde ein Mikroelektroden-Array in den Motorkortex seines Gehirns eingesetzt. Nach systematischem Training war er in der Lage, mit einem Roboterarm Aktionen wie Händeschütteln, Getränke halten, frittierte Teigstangen essen und Mahjong spielen auszuführen.

Sicherheit und ethische Herausforderungen: Wo liegt die Zukunft von Gehirn-Computer-Schnittstellen?

Obwohl Gehirn-Computer-Schnittstellen kreativere Lösungen für viele Bereiche wie die medizinische Gesundheit bieten,Die rasante Entwicklung dieser Technologie hat in der Öffentlichkeit auch zu großen Bedenken hinsichtlich der persönlichen Sicherheit und der Ethik der KI geführt.

Das erste ist die Frage der persönlichen Lebenssicherheit der Probanden. Nehmen Sie Neuralink als Beispiel. Obwohl die gesamte Implantationsoperation nur etwa 15 Minuten dauert und für den Empfänger kaum traumatisch ist, sind die Nachteile dieser invasiven Methode ebenfalls erheblich und die Sicherheit nach einer Kraniotomie kann auf lange Sicht nicht gewährleistet werden. Darüber hinaus kann es im menschlichen Körper auch zu einer Immunreaktion auf das Implantat kommen, die eine potenziell lebensbedrohliche Gefahr darstellt. Bei illegaler Nutzung der entsprechenden Software- und Hardwarefunktionen (z. B. Eingabe schädlicher Signale, Änderung der Signalschwellenwerte) kann es zudem zu Gehirnverwirrungen und in schweren Fällen sogar zu einer Gefährdung der Lebenssicherheit kommen. Daher ist die Frage, wie die Risiken für das Leben und die Gesundheit der Menschen wirksam verringert werden können, bevor klinische Studien am Menschen durchgeführt werden, für die betreffenden Forscher eine schwierige Aufgabe.

Das zweite Thema ist die Privatsphäre und Sicherheit des Einzelnen. Die Brain-Computer-Interface-Technologie nutzt Software- und Hardware-Geräte, um die bioelektrischen Signale des menschlichen Gehirns direkt zu erfassen und zu analysieren. Auch private Informationen wie Gesundheitszustand, Überzeugungen und psychologische Merkmale werden von den Geräten erfasst. Die Gedanken des Benutzers sind der Maschine nahezu vollständig preisgegeben, wodurch ein Zustand nahezu „Transparenz“ entsteht, der bei den Benutzern leicht Panik auslösen kann.

Dann gibt es noch die ethischen Fragen. Tatsächlich sorgt Neuralink seit 2022 aufgrund von Tierversuchen für große Kontroversen und die amerikanische Tierschutzorganisation PCRM wirft Neuralink zudem Affenmissbrauch vor. Wie bei nachfolgenden Tierversuchen weiterhin eine humanitäre Haltung sichergestellt werden kann, ist eine Antwort, die der Mensch geben muss.

Darüber hinaus sollte die Forschung zu Gehirn-Computer-Schnittstellen das Recht der Probanden auf Information und ihre persönliche Würde respektieren. Die Schlüsseltechnologien, Leistungsindikatoren und Beschaffungsmethoden der entsprechenden Forschung sollten offen und transparent sein. Wenn es um potenziell umstrittene Technologien geht, sollten die Meinungen der Interessengruppen und der Öffentlichkeit umfassend berücksichtigt werden. Darüber hinaus muss verhindert werden, dass Probleme wie Vorurteile und Diskriminierung zwischen dem Publikum der Brain-Computer-Interfaces und Nicht-Publikum auftreten.

Wenn das menschliche Gehirn und die künstliche Intelligenz schließlich tiefgreifend integriert sind, wer wird dann die Oberhand behalten? Kontrollieren Menschen Maschinen oder übernehmen Maschinen die Kontrolle? Wenn Menschen nach der Implantation einer Gehirn-Computer-Schnittstelle Fehler machen oder sogar Verbrechen begehen, wer wird dann zur Verantwortung gezogen? Vielleicht sind dies die schwierigen Probleme, die überwunden werden müssen, wenn Gehirn-Computer-Schnittstellen eine breitere Verwendung finden sollen, bevor entsprechende Gesetze und Vorschriften eingeführt werden.

Quellen:
1.https://www.tsinghua.edu.cn/info/1182/110136.htm
2.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9927342/
3.https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_27136825
4.https://mp.weixin.qq.com/s/Fg98TfqSiCxFEKJJ0Y6asg