Verbesserung der Handprothesenkontrolle:Präzise Fortschritte bei der Gehirn-Computer-Schnittstelle

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Neurowissenschaftler des Deutschen Primatenzentrums haben in einer Studie mit Rhesusaffen untersucht, wie sich die Funktionalität von Gehirn-Computer-Schnittstellen und damit auch die Feinmotorik von Neuroprothesen verbessern lässt. (Bild:Andres Agudelo-Toro)

Forscher des Deutschen Primatenzentrums, Leibniz-Institut für Primatenforschung in Göttingen, haben in einer Studie mit Rhesusaffen ein neuartiges Trainingsprotokoll für Gehirn-Computer-Schnittstellen entwickelt. Die Methode ermöglicht eine präzise Steuerung von Handprothesen allein über Signale des Gehirns. Die Forscher konnten zeigen, dass für diese Steuerung vor allem die neuronalen Signale im Gehirn wichtig sind, die die unterschiedlichen Handhaltungen steuern, und nicht, wie bisher angenommen, Signale, die die Geschwindigkeit der Bewegung steuern. Die Ergebnisse sind wesentlich für die Verbesserung der Feinsteuerung neuronaler Handprothesen, die gelähmten Patienten einen Teil oder die gesamte Beweglichkeit zurückgeben könnten.

Einkaufstüten tragen, einen Faden in ein Nadelöhr ziehen – kraftvolle und präzise Griffe gehören zu unserem Alltag. Wie wichtig unsere Hände sind, merken wir erst, wenn wir sie nicht mehr benutzen können, zum Beispiel aufgrund einer Querschnittslähmung oder Krankheiten wie ALS, die zu fortschreitenden Muskellähmungen führen.

Um Patienten zu helfen, forschen Wissenschaftler seit Jahrzehnten an Neuroprothesen. Diese künstlichen Hände, Arme oder Beine könnten Menschen mit Behinderungen ihre Mobilität zurückgeben. Beschädigte Nervenverbindungen werden über Gehirn-Computer-Schnittstellen überbrückt, die die Signale des Gehirns entschlüsseln, in Bewegungen umsetzen und so die Prothese steuern können. Bislang mangelt es Handprothesen jedoch an der nötigen Feinmotorik, um sie im Alltag nutzen zu können.

„Wie gut eine Prothese funktioniert, hängt in erster Linie von den neuronalen Daten ab, die von der Computerschnittstelle gelesen werden, die sie steuert“, sagte Andres Agudelo-Toro, Wissenschaftler im Labor für Neurobiologie am Deutschen Primatenzentrum und Erstautor der Studie. „Frühere Studien zu Arm- und Handbewegungen haben sich auf die Signale konzentriert, die die Geschwindigkeit einer Greifbewegung steuern. Wir wollten herausfinden, ob neuronale Signale, die Handhaltungen darstellen, möglicherweise besser zur Steuerung von Neuroprothesen geeignet sind.“

Für die Studie arbeiteten die Forscher mit Rhesusaffen (Macaca mulatta). Sie verfügen wie Menschen über ein hochentwickeltes Nerven- und Sehsystem sowie eine ausgeprägte Feinmotorik. Dadurch eignen sie sich besonders für die Erforschung von Greifbewegungen.

Um sich auf das Hauptexperiment vorzubereiten, trainierten die Wissenschaftler zwei Rhesusaffen, eine virtuelle Avatar-Hand auf einem Bildschirm zu bewegen. Während dieser Trainingsphase führten die Affen die Handbewegungen mit ihrer eigenen Hand aus und sahen gleichzeitig die entsprechende Bewegung der virtuellen Hand auf dem Bildschirm. Ein Datenhandschuh mit Magnetsensoren, den die Affen während der Aufgabe trugen, zeichnete die Handbewegungen der Tiere auf.

Nachdem die Affen die Aufgabe gelernt hatten, wurde ihnen im nächsten Schritt beigebracht, die virtuelle Hand zu kontrollieren, indem sie sich den Griff „vorstellten“. Gemessen wurde die Aktivität von Neuronenpopulationen in den kortikalen Hirnarealen, die speziell für die Steuerung von Handbewegungen verantwortlich sind. Die Forscher konzentrierten sich auf die Signale, die die unterschiedlichen Hand- und Fingerhaltungen repräsentieren, und passten den Algorithmus der Gehirn-Computer-Schnittstelle, der die neuronalen Daten in Bewegung übersetzt, in einem entsprechenden Protokoll an.

„Abweichend vom klassischen Protokoll haben wir den Algorithmus so angepasst, dass nicht nur das Ziel einer Bewegung wichtig ist, sondern auch die Art und Weise, wie man dorthin gelangt – der Weg der Ausführung“, erklärte Andres Agudelo-Toro. „Dies führte letztendlich zu den genauesten Ergebnissen.“

Anschließend verglichen die Forscher die Bewegungen der Avatar-Hand mit den zuvor aufgezeichneten Daten der echten Hand und konnten zeigen, dass diese mit vergleichbarer Präzision ausgeführt wurden.

„In unserer Studie konnten wir zeigen, dass die Signale, die die Haltung einer Hand steuern, für die Steuerung einer Neuroprothese besonders wichtig sind“, sagte Hansjörg Scherberger, Leiter des Neurobiologischen Labors und leitender Autor der Studie. „Diese Ergebnisse können nun genutzt werden, um die Funktionalität zukünftiger Gehirn-Computer-Schnittstellen zu verbessern und damit auch die Feinmotorik von Nervenprothesen zu verbessern.“

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