Gehirn-Computer-Schnittstelle Handprothese: Präzise Kontrolle durch Gedankenkraft

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Forscher entwickelten ein Trainingsprotokoll für eine Gehirn-Computer-Schnittstelle. Die Methode ermöglicht die präzise Kontrolle einer Handprothese – allein durch Nutzung von Signalen aus dem Gehirn.

Einkaufstaschen tragen, einen Faden in ein Nadelöhr einfädeln – Kraft und Präzisionsgriffe gehören zu unserem Alltag. Wie wichtig unsere Hände sind, merken wir erst dann, wenn wir sie nicht mehr benutzen können – beispielsweise durch eine Querschnittslähmung oder Erkrankungen wie ALS, die fortschreitende Muskellähmungen hervorrufen. Um Patienten zu helfen, forschen Wissenschaftler seit Jahrzehnten an sogenannten Neuroprothesen. Diese künstlichen Hände, Arme oder Beine könnten Menschen mit Behinderungen ihre Mobilität zurückgeben. Forscher am Deutschen Primatenzentrum (DPZ) haben nun in einer Studie mit Rhesusaffen ein neuartiges Trainingsprotokoll für eine Gehirn-Computer-Schnittstelle entwickelt. Die Methode ermöglicht die präzise Kontrolle einer Handprothese, allein durch Nutzung von Signalen aus dem Gehirn.

Die Forscher konnten damit erstmalig zeigen, dass dafür hauptsächlich neuronale Signale wichtig sind, die im Gehirn die verschiedenen Haltungspositionen einer Hand steuern und nicht, wie bisher angenommen, die Signale, die die Geschwindigkeit einer Bewegung kontrollieren.

Handprothese: So funktioniert die Gehirn-Steuerung

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

Die Wissenschaftler trainierten zwei Rhesusaffen darauf, eine virtuelle Avatar-Hand auf einem Bildschirm zu bewegen. In der Übungsphase führten die Affen die Handgriffe mit ihrer eigenen Hand aus und sahen dabei gleichzeitig die entsprechende Bewegung der virtuellen Hand auf dem Bildschirm. Ein Daten-Handschuh mit Magnetsensoren, den die Affen während der Aufgabe trugen, zeichnete währenddessen die Handbewegungen der Tiere auf.

Nachdem die Affen die Aufgabe gelernt hatten, wurden sie in einem nächsten Schritt vor die Aufgabe gestellt, eine virtuelle Hand zu steuern, indem sie sich den Griff „quasi nur vorstellten“. Dabei wurde die Aktivität von Nervenzellpopulationen in den kortikalen Hirnarealen gemessen, die spezifisch für die Steuerung von Handbewegungen verantwortlich sind. Die Forscher konzentrierten sich dabei auf die Signale, die die verschiedenen Haltungspositionen der Hand und der Finger repräsentieren und passten den Algorithmus der Gehirn-Computer-Schnittstelle, die für die Übersetzung der neuronalen Daten in Bewegung verantwortlich ist, in einem entsprechenden Protokoll neu an.

Die Forscher verglichen anschließend die Greifbewegungen der Avatar-Hand mit den Daten der echten Hand, die sie zuvor aufgenommen hatten, und konnten zeigen, dass diese mit vergleichbarer Präzision ausgeführt wurden.

„In unserer Studie konnten wir zeigen, dass für die Steuerung einer Neuroprothese vor allem die Signale wichtig sind, die die Position und Haltung einer Hand steuern“, erklärt Hansjörg Scherberger, Leiter der Abteilung Neurobiologie und Seniorautor der Studie. „Diese Resultate können nun zukünftig genutzt werden, um die Funktionalität der Gehirn-Computer-Schnittstellen zu verbessern und damit auch die Feinmotorik neuronaler Prothesen.“

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