Das Gehirn neu verdrahten

Ein paar teilweise gelähmte Affen erlangten die Fähigkeit zurück, ihre Handgelenke zu bewegen, als Forscher einzelne Neuronen direkt mit den Armmuskeln des Affen verdrahteten, so eine online veröffentlichte Studie in Natur Am Mittwoch.

Einen Muskel bewegen: Gelähmte Affen konnten ihre Handgelenke wieder bewegen, als ihr Nervensystem neu verkabelt wurde. Durch die direkte Verbindung von Gehirnzellen mit Muskelzellen über einen Computer, der die Gehirnaktivität in einen elektrischen Stoß umwandelt, umgingen die Forscher die fehlerhafte Verbindung, sodass die Affen ihre zuvor gelähmten Handgelenke bewegen konnten, um einen Cursor in eine Bildschirmbox zu manipulieren.

Dieser Ansatz wäre für Patienten mit Rückenmarksverletzungen sehr relevant, sagt Nordwestliche Universität Neurowissenschaftler Lee Miller , der nicht an der Arbeit beteiligt war.



Die Forscher, angeführt von Eberhard Fetz , Professor für Physiologie und Biophysik an der Universität von Washington , lähmte vorübergehend den Arm jedes Affen. Dann leiteten sie Gehirnsignale um die blockierte Nervenbahn herum, indem sie Drähte von einem einzelnen Neuron im motorischen Kortex – dem für die Bewegung zuständigen Gehirnbereich – durch einen Computer und in einen Muskel im Arm verlegen. Immer wenn das Neuron über einer bestimmten Rate feuerte, übersetzte der Computer das Signal in einen Stromstoß an den Armmuskel, wodurch dieser sich zusammenzog.

Als Test für die Neuverkabelung ließen die Forscher jeden Affen ein einfaches Videospiel spielen. Durch die Bewegung seines Handgelenks konnte der Affe einen Cursor auf einem Computerbildschirm manipulieren. Das Bewegen des Cursors in ein Kästchen am Rand des Bildschirms brachte dem Affen eine Belohnung ein. Obwohl die neu verkabelte Gehirnzelle zufällig ausgewählt wurde, lernten die Affen schnell, ihre gelähmten Handgelenke zu bewegen.

Wir fanden bemerkenswerterweise heraus, dass fast jedes Neuron, das wir im Gehirn getestet haben, verwendet werden könnte, um diese Art von Stimulation zu kontrollieren, sagt Chet Moritz, ein leitender Forschungsstipendiat an der University of Washington und Co-Autor des Artikels. Sogar Neuronen, die vor der Nervenblockade nichts mit der Bewegung des Handgelenks zu tun hatten, konnten unter Kontrolle gebracht und kooptiert werden.

Normalerweise würde die Armbewegung – selbst die Kontraktion eines einzelnen Armmuskels – nicht aus dem Feuern eines einzelnen Neurons resultieren, sondern aus der koordinierten Aktion vieler Neuronen im motorischen Kortex. Diese Neuronen würden ein elektrisches Signal initiieren, das sich durch das Rückenmark und durch periphere Nerven ausbreitet, um Armbewegungen auszulösen, die auf die Absicht des Affen zugeschnitten sind.

Andere Gruppen haben diese komplexen Neuronen-Abfeuerungsmuster aufgezeichnet und Computeralgorithmen verwendet, um sie in Aktionen umzusetzen – zum Beispiel das Bewegen eines Computer-Cursors. Stattdessen verband die Gruppe der University of Washington ein einzelnes Neuron mit einem einzelnen Muskel. Unser Ansatz besteht darin, die rohe Konnektivität zwischen einzelnen Neuronen im Gehirn und Muskeln oder Muskelgruppen herzustellen und den Affen lernen zu lassen, wie man diese Konnektivität nutzt.

Die Verwendung eines einzelnen Neurons habe seine Vorteile, sagt Moritz. Die Umrechnung der Feuerrate einer Zelle in einen elektrischen Schlag ist eine einfache Berechnung, die mit einem Gerät von der Größe eines Mobiltelefons leicht zu bewerkstelligen ist. Die Übersetzung simultaner Messungen in eine Reihe koordinierter Muskelbewegungen erfordert viel mehr Rechenleistung.

Damit der Einzelneuronen-Ansatz jedoch für einen gelähmten Patienten nützlich ist, muss er erfolgreich skaliert werden. Das Anspannen eines Armmuskels bietet wenig praktische Belohnung; Bewegungen wie Greifen und Greifen erfordern viele Muskeln, um gemeinsam zu arbeiten. Schritte in diese Richtung haben die Forscher bereits unternommen. Erstens zeigten sie, dass eine einzelne Zelle zwei verschiedene Muskeln trainieren kann: Eine hohe Feuerrate bewirkte, dass sich das Handgelenk beugt, während eine niedrige Feuerrate eine Dehnung des Handgelenks bewirkte. Als nächstes schlossen sie zwei umgeleitete Verbindungen gleichzeitig an, wobei ein Neuron mit dem das Handgelenk streckenden Muskel und das andere mit dem das Handgelenk beugenden Muskel verbunden war.

Aber Andrew Schwartz , Professor für Neurobiologie an der Universität Pittsburgh , ist skeptisch. Ein beweglicher Arm, sagt Schwartz, ist ein sehr kompliziertes mechanisches System. Jede ausgeklügelte Armbewegung erfordert nicht nur eine Vielzahl genau koordinierter Muskeln, die über mehrere komplexe Gelenke hinweg wirken, sondern auch die Kraftübertragung entlang der Extremität. Wenn man eine Bewegung erzeugen will, muss man die Wirkung all dieser Kräfte auf den Arm irgendwie berechnen, sagt Schwartz. Es ist nicht nur: „Aktiviere einen Muskel und der Arm geht dorthin, wo du willst.“ Es ist eine Menge Mathematik erforderlich.

Laut der Gruppe der University of Washington könnte es möglich sein, die Frage zu umgehen, wie komplizierte Bewegungen erzeugt werden können, indem eine einzelne Gehirnzelle direkt mit einer bestimmten Region des Rückenmarks verbunden wird . Die Stimulation einer einzelnen Stelle im Rückenmark aktiviert oft 10 bis 15 verschiedene Muskeln in einem präzisen Gleichgewicht, sagt Moritz.

Abgesehen von den theoretischen Mängeln der Einzelneuronen-Strategie gibt es eine Reihe von technologischen Hürden zu überwinden, bevor sie bei Patienten eingesetzt werden kann. Elektrodenmesswerte einer einzelnen Gehirnzelle können sich im Laufe der Zeit verschlechtern und möglicherweise die umgeleitete Verbindung zerstören. Daher, sagt Moritz, würde jede langfristige Einrichtung ein gewisses Maß an Redundanz erfordern.

Außerdem sei das System idealerweise vollständig implantierbar. Immer wenn Drähte durch die Haut ragen, wie es bei den Affenexperimenten der Fall war, bergen sie Infektions- und Störungsrisiken. Diesem Problem will der Konzern mit miniaturisierten Komponenten und Funktechnik begegnen.

Da ihr Ansatz relativ wenig Rechenleistung erfordert, denken wir, dass wir, so Moritz, einen Schritt näher an voll implantierbaren Systemen mit geringem Stromverbrauch sind.

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