Neuroprothesen-Steuerung ohne Umweg

Forschungserfolg für das MoreGrasp-Konsortium: Dank neu bearbeiteter Hirnsignale wird die gedankliche Steuerung von Neuroprothesen in Zukunft wesentlich vereinfacht. (Foto: © MoreGrasp)

Mit interessanten Ergebnissen im Bereich der Gedankensteuerung von Greif-Neuroprothesen ist jetzt das Forschungsprojekt Horizon2020 zu Ende gegangen. Mithilfe einer neuen Technik ist es Wissenschaftlern nach eigenen Angaben erstmals gelungen, den zuvor zur Neuroprothesen-Steuerung erforderlichen gedanklichen Umweg für die Patienten überflüssig zu machen.

Das Projekt MoreGrasp unter Leitung der TU Graz startete mit der Idee, gedankengesteuerte Greif-Neuroprothesen weiterzuentwickeln. Für Menschen, die in Folge einer Rückenmarksverletzung in der Funktion ihrer Hände stark bis vollständig eingeschränkt sind, sollte eine sensorische Greif-Neuroprothese zur Unterstützung von Aktivitäten des täglichen Lebens entwickelt werde. Sie sollte die Motorik über eine Gehirn-Computer-Schnittstelle intuitiv steuern und zu einer größeren Natürlichkeit der Bewegungsabläufe führen. Genau das ist den Wissenschaftlern am Ende der dreijährigen Projektlaufzeit gelungen. Damit hat das Team um Gernot Müller-Putz, Leiter des Instituts für Neurotechnologie der TU Graz einen Durchbruch erzielt. An dem Projekt beteiligt waren auch die Universität Heidelberg, die University of Glasgow, die beiden Firmen Medel Medizinische Elektronik und Bitbrain sowie das Know-Center.

Die tatsächlich gedachte Bewegung als Signal

„Bei einer Querschnittlähmung sind alle Schaltzentren im Gehirn und die Muskeln im betreffenden Körperteil noch vorhanden, aber die Leitung zwischen Gehirn und Extremität ist unterbrochen. Das umgehen wir, indem wir das Gehirn mit einem Computer kommunizieren lassen, der wiederum den Befehl an die Muskeln weiterleitet“, erklärt Gernot Müller-Putz das Prinzip von Brain Computer Interfaces (Gehirn-Computer-Schnittstellen). Angesteuert und zur Bewegung animiert werden die Muskeln mit Elektroden. Sie sind außen am Arm angebracht sind und können beispielsweise das Schließen und Öffnen der Finger auslösen. Bisher arbeitete man dabei mit beliebigen gedanklichen Konzepten. Wichtig war lediglich, dass sich die erzeugten Hirnstrome Steuerung der Neuroprothese ausreichend unterscheiden ließen. Wenn der Patient zum Beispiel an ein Fußheben-und-Senken dachte, öffnete das per EEG gemessene Signal die rechte Hand. Beim Gedanken zum Beispiel an eine linke Handbewegung schloss sich die rechte Hand wieder.

Das MoreGrasp-Konsortium hat diese Technik weiterentwickelt. „Wir nutzen jetzt das sogenannte ‚attempted movement‘ – also den Versuch, eine bestimmte Bewegung auszuführen“, sagt Müller-Putz. Der gedankliche Umweg über beliebige, aber deutlich unterscheidbare Bewegungsmuster ist dadurch nun nicht mehr notwendig. „Die Probandin oder der Proband versucht dabei die Bewegung – zum Beispiel den Griff nach einem Glas Wasser – auszuführen. Wegen der Querschnittlähmung wird das dabei entstehende Hirnsignal zwar nicht weitergeleitet, kann aber mittels EEG gemessen und vom Computersystem verarbeitet werden“, so der Wissenschaftler und führt aus: „Wir arbeiten jetzt mit Signalen, die sich nur ganz geringfügig voneinander unterscheiden und dennoch gelingt es uns, die Neuroprothese damit erfolgreich anzusteuern“.

Neue Möglichkeiten

Für den Nutzer ergeben sich dadurch vollkommen neue Möglichkeiten, die deutliche Erleichterungen etwa beim Training der Bewegungsabläufe mit sich bringen können. Im Projekt wurden verschiedene Griffvarianten untersucht: Der Palmargriff (Zylindergriff – etwa nach einem Glas greifen), der Lateralgriff (Schlüsselgriff – etwa einen Löffel in die Hand nehmen), das Aufmachen der Hand und das Drehen nach innen und außen.

Studie zur Neuroprothesen-Steuerung

Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse wollen die Forscher nun eine groß angelegte Machbarkeitsstudie durchführen. Auf einer eigenen Online-Plattform können sich Interessierte und Betroffene jetzt für die Teilnahme an der Studie registrieren, bei der die im Projekt entwickelte Technik auf ihre Alltagstauglichkeit überprüft werden soll. Potentielle Studienteilnehmer werden nach einem aufwendigen Verfahren getestet. Danach wird jeder Probandin und jedem Probanden ein maßgeschneidertes BCI-Training zur Verfügung gestellt. Dieses Training muss in mehrere Stunden dauernden Sessions jede Woche eigenverantwortlich absolviert werden. Dadurch werden Hirnsignale gesammelt und das System lernt bei jedem Versuch dazu.