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Lernen mit Neurorobotern: Mensch-Maschine-Schnittstellen zur Förderung motorischer Plastizität

01/10/2017 to 30/09/2020

Technische Systeme, die mit dem Nervensystem interagieren, werden im weiteren Sinne als Mensch-Maschine-Schnittstellen oder je nach Einsatzgebiet als Neuroprothesen, Brain-Machine-Interfaces, Brain-Robot-Interfaces oder Neuroroboter bezeichnet. Besonders innovative Anwendungsmöglichkeiten für derartige neurotechnologische Systeme stellen medizinische Einsatzmöglichkeiten dar; hier geht es um die Frage, wie Menschen einen Computer, eine Prothese oder einen Rollstuhl durch die Kraft ihrer Gedanken steuern können. In der Medizin sollen solche Mensch-Maschine-Schnittstellen eingesetzt werden, um beispielsweise gelähmten Patienten dabei zu helfen, ihren Alltag mit Hilfe von Assistenzsystemen zu bewältigen.

Weitestgehend unklar ist bisher jedoch, was in den Gehirnen und neuromuskulären Netzwerken derer geschieht, die solche Neurotechnologie an der Schnittstelle zwischen dem Gehirn und dem peripheren Nervensystem einerseits und den technischen Systemen und Robotern andererseits nutzen und lernen ihre Hirnaktivität zu regulieren. Treten anhaltende Veränderungen der Hirnfunktion auf, die für die Anwender längerfristig über die unmittelbare Einsatzzeit dieser Assistenzsysteme hinaus von Nutzen sind? Können derartige neuroplastische Veränderungen sogar gezielt gesteuert und verstetigt werden, um eigenständige Bewegungen langfristig auch ohne technische Hilfsmittel zu ermöglichen?

In diesem Kontext konnte unsere Arbeitsgruppe erstmals zeigen, dass der Einsatz von Neurorobotern, d.h. die Ansteuerung von Hand/ Arm-Orthesen durch die Selbst-Regulation von lokaler Hirnaktivität, ausgedehnte kortikale Netzwerke mit hoher Spezifität im Hinblick auf Topographie und Frequenz-Spektrum aktiviert und die Interaktion zwischen dem Gehirn und der beteiligten Muskulatur selektiv beeinflusst.

In einer parallelen Studie haben wir darüber hinaus erstmals nachgewiesen, dass transkranielle, magnetische Hirnstimulation zu einer Stärkung der Verbindung zwischen Gehirn und Muskulatur führt, wenn sie durch bestimmten selbst-regulierte Hirnzustände ausgelöst wird (Closed-loop Stimulation).

In dem vorliegenden Forschungsprojekt möchten wir nun diese beiden Befunde im Rahmen einer neuartigen Mensch-Maschine-Schnittstelle verknüpfen. Dieses integrierte System soll es ermöglichen, dass der gleiche selbst-regulierten Hirnzustand simultan einen Neuroroboter und einen Hirnstimulator ansteuert und dadurch assoziative Plastizität fördert. Hierzu wird zunächst ein Handroboter eingesetzt, der bei definierten selbstregulierten Hirnzuständen die Hand der Anwender öffnet und schließt. Im weiteren Verlauf wird ein Arm/Handroboter eingesetzt, der auf die gleiche Weise durch Hirn-Selbstregulation gesteuert wird und dreidimensionale Greifbewegungen des Teilnehmers ausführt. Dabei wird untersucht, ob und wie die von jeweiligen Neurorobotern aktivierten neuronalen Netzwerke und kortiko-muskuläre Verbindungen durch eine zustandsabhängige Hirnstimulation plastisch verstetigt werden; hierbei sollen unterschiedliche Stimulationszeitpunkte und Hirnzustände exploriert werden.