Forschende der Universität Bath haben ein tragbares Brain-Computer-Interface (BCI) entwickelt, das bei bewusstlosen oder schwer gelähmten Patienten verborgene kognitive Funktionen nachweist. Das System, das in der Fachzeitschrift Communications Medicine veröffentlicht wurde, nutzt ein EEG-Headset zur Erfassung von Hirnwellen und kombiniert es mit einem strukturierten, mehrstufigen Assessment-Protokoll. Ziel ist es, das Phänomen des versteckten Bewusstseins bei Patienten mit prolongierten Störungen des Bewusstseins (PDoC) und Locked-in-Syndrom (LIS) zuverlässiger zu diagnostizieren. Bisherige klinische Standardverfahren stützen sich primär auf beobachtbare motorische Reaktionen wie Augenbewegungen oder das Befolgen einfacher Anweisungen. Bei schweren Hirnschäden können diese Kriterien jedoch bis zu vierzig Prozent der tatsächlich vorhandenen kognitiven Aktivitäten übersehen. Das neu entwickelte BCI-Verfahren umgeht diese Limitation, indem es die Fähigkeit der Probanden ausnutzt, gezielte Motorik im Geist vorzustellen. Die Teilnehmer sollten sich etwa das Anheben der linken Hand oder beider Füße vorstellen. Diese mentalen Vorgänge erzeugen charakteristische, im EEG messbare Signalmuster, die das System als bewusste Steuerbefehle dekodiert. Der methodische Durchbruch liegt in der strukturierten Mehrsitzungsanwendung. Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, die auf Einzelsitzungen basierten, integrieren das Team um Lead-Autorin Dr. Naomi du Bois und Senior-Autor Professor Damien Coyle wiederholtes mentales Training, unmittelbares audio-basiertes Echtzeit-Feedback und eine gestufte Abfragephase. Während des Trainings erhielten die Patienten akustische Rückmeldungen, die den Erfolg ihrer mentalen Anstrengung bestätigten. Dieses Feedback ermöglichte es den Teilnehmenden, ihre kognitiven Strategien zu verfeinern und ihre Hirnaktivität mit jeder Sitzung zielgerichtet zu kontrollieren. In der abschließenden Fragephase wurden durch die Zuordnung definierter Imaginationsmuster Ja- und Nein-Antworten ermöglicht. Das Protokoll wurde an 42 Teilnehmerinnen und Teilnehmern zwischen 17 und 73 Jahren in mehreren NHS- und irischen Kliniken getestet. Die Ergebnisse belegen, dass die Kombination aus Training und Feedback die Detektionsgenauigkeit signifikant steigert und selbst bei schwersten Bewusstseinsstörungen stabile, nachweisbare Hirnaktivität aufzeigt. Die Forschenden betonen, dass dieses Vorgehen nicht nur die Zuverlässigkeit der Bewusstseinsdiagnostik erheblich erhöht, sondern auch eine Grundlage für zukünftige Kommunikationshilfen schafft, die Sprache und motorische Fähigkeiten ersetzen können. Die Anwendung der Technologie soll sich zudem auf klinische Alltagsumgebungen, aber auch auf häusliche PflegeSettings ausdehnen lassen. Durch die frühere und präzisere Erfassung kognitiver Funktionen können Therapiepläne gezielter gestaltet und die Rehabilitation unterstützt werden. Das Bath-Team unterstreicht damit den Paradigmenwechsel von rein beobachtender Diagnostik hin zu einem interaktiven, lernfähigen BCI-System, das verstecktes Bewusstsein objektiviert und therapeutisch nutzbar macht.