Medizinische Forschung Biometrische Signale verbessern die Funktion von Neuroprothesen

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Seit einigen Jahren gibt es Prothesen, die an das Nervensystem angeschlossen sind. Nun legen Forscher der ETH Zürich nahe, dass solche Neuroprothesen besser funktionieren, wenn sie Signale verwenden, die der Natur nachempfunden sind.

Vor einigen Jahren erregte das Forschungsteam um Stanisa Raspopovic vom Neuroengineering Lab der ETH Zürich weltweites Aufsehen, als die Forschenden berichteten, dass ihre Beinprothesen es Amputierten erstmals erlaubten, den Ersatzteil zu spüren. Denn im Gegensatz zu den heute erhältlichen Beinprothesen, die die Amputierten lediglich stützen, waren die Prothesen der ETH-Forscher über implantierte Elektroden mit dem Ischiasnerv im Oberschenkelstumpf verbunden.

Dadurch konnten die Neuroprothesen Informationen an das Gehirn weiterleiten, z. B. über die sich beim Gehen ständig ändernde Druckbelastung an der Fußsohle der Prothese. Das führte dazu, dass die Probanden dem Ersatzteil mehr vertrauten – und beispielsweise auch auf schwierigem Untergrund schneller gehen konnten. „Im Gegensatz zu unserer experimentellen Beinprothese sind heutige Neuroprothesen allerdings noch nicht in der Lage, ein natürliches Gefühl zu erzeugen. Stattdessen verursachen sie oft unangenehme Empfindungen wie ein Kribbeln auf der Haut“, sagt Raspopovic.

Computermodell erzeugt biometrische Signale

Das liegt vermutlich auch daran, dass heutige Neuroprothesen mit sich regelmäßig wiederholenden elektrischen Impulsen das Nervensystem stimulieren. „Das ist unnatürlich und ineffizient“, sagt Raspopovic. Wie er und sein Team nun in einer soeben erschienenen Publikation am Beispiel ihrer Beinprothese zeigen, lohnt es sich, bei der Entwicklung der nächsten Generation von Neuroprothesen auf eine biomimetische Stimulation zu setzen, also auf Signale, die der Natur nachempfunden sind.

Um solche biomimetischen Signale erzeugen zu können, hat Natalija Katic, Doktorandin in Raspopovics Forschungsgruppe, ein Computermodell namens Footsim entwickelt. Es basiert auf Daten kanadischer Forscher, die die Aktivität spezieller Sinneszellen, so genannter Mechanorezeptoren, in der Fußsohle aufzeichneten, während sie die Füße gesunder Probanden an verschiedenen Stellen mit einem vibrierenden Stab berührten.

Das Modell simuliert das dynamische Verhalten einer Vielzahl von Mechanorezeptoren in der Fußsohle und berechnet die Nervensignale, die sich blitzschnell vom Fuß über das Bein zum Gehirn ausbreiten. Und zwar von dem Moment an, in dem der Fuß mit der Ferse den Boden berührt, dann das Körpergewicht über den Fußrand abrollt, bis die Zehen für den nächsten Schritt wieder angehoben werden. „Das Modell zeigt uns, wie sich die Sinneszellen in der Fußsohle beim Gehen oder Laufen verhalten, was experimentell nicht messbar ist“, sagt Katic.

Informationsüberflutung im Rückenmark

Wie gut diese vom Modell berechneten biomimetischen Signale mit echten Nervensignalen übereinstimmen, hat Giacomo Valle, ein Postdoktorand aus Raspopovics Forschungsgruppe, zusammen mit Kollegen aus Deutschland, Serbien und Russland in einem Experiment mit Katzen überprüft, deren Nervensystem Bewegungen ähnlich verarbeitet wie das des Menschen. Die Versuche fanden 2019 am Pavlov Institute of Physiology in St. Petersburg statt und wurden nach den entsprechenden Richtlinien der Europäischen Union durchgeführt.

Die Forscher implantierten Elektroden, von denen sie einige an den Beinnerv und andere an das Rückenmark anschlossen, um zu sehen, wie die Signale im Nervensystem übertragen werden. Als die Forscher Druck von unten auf die Katzenpfote ausübten, um die natürliche Nervenaktivität während eines Katzenschritts zu simulieren, glichen die im Rückenmark aufgezeichneten Aktivitätsmuster tatsächlich den Mustern, die im Rückenmark auftraten, nachdem die Forscher den Beinnerv mit biomimetischen Signalen stimuliert hatten.

Die Sprache des Nervensystems erlernen

Die herkömmliche, starre Stimulation des Ischiasnervs im Oberschenkel der Katzen hingegen erzeugte ein ganz anderes Muster im Rückenmark. „Die üblichen Stimulationsmethoden scheinen die neuronalen Netzwerke in der Wirbelsäule mit Informationen zu überfluten“, sagt Valle. „Diese Überlastung könnte der Grund für die unangenehmen Empfindungen oder Parästhesien sein, von denen manche Patienten berichten, wenn sie Neuroprothesen tragen“, fügt Raspopovic hinzu.

Die Überlegenheit der biomimetischen Stimulation gegenüber der starren Stimulation konnten die Forscher schließlich in einer klinischen Studie mit Beinamputierten nachweisen. Die der Natur nachempfundenen Signale führten zu deutlich besseren Ergebnissen: Die Probanden konnten schneller Treppen steigen. Zudem machten sie weniger Fehler, wenn sie beim Treppensteigen versuchten, Wörter rückwärts zu buchstabieren. „Dank der biomimetischen Neurostimulation können sich die Probanden beim Gehen auch auf andere Dinge konzentrieren. Das zeigt uns, dass diese Art der Stimulation natürlicher verarbeitet wird und das Gehirn weniger belastet“, sagt Raspopovic.

Für den ETH-Professor vom Institut für Robotik und Intelligente Systeme sind die neuen Erkenntnisse nicht nur für Beinprothesen wichtig, an denen er und sein Team seit über fünf Jahren arbeiten. Auch für eine Reihe anderer Instrumente und Geräte – etwa Wirbelsäulenimplantate oder Elektroden zur Hirnstimulation – sei es wichtig, von der bisherigen unnatürlichen, sich starr wiederholenden Stimulation wegzukommen und biomimetische Signale zu verwenden. „Wir müssen die Sprache des Nervensystems lernen“, sagt Raspopovic. „Dann können wir mit dem Gehirn so kommunizieren, dass es uns versteht.“

* Ori Schipper ist Doktor der Philosophie und arbeitet am ETH in Zürich.

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