„Beidhändige Bewegungen spielen bei alltäglichen Aktivitäten eine große Rolle – das reicht vom Tippen auf der Tastatur bis zum Öffnen einer Dose”, sagt Neurobiologe Miguel Nicolelis. „Zukünftige Maschine-Hirn-Schnittstellen, die Menschen ihre Bewegungsfähigkeit zurückgeben sollen, müssen mehrere Gliedmaßen mit einbeziehen, damit schwer gelähmte Menschen wirklich davon profitieren.”
Nicolelis gehört zu einem Team um Peter Ifft von der Duke University, dem nun ein wichtiger Schritt in diese Richtung gelungen ist: Die Wissenschaftler brachten Rhesusaffen bei, zwei virtuelle Arme durch Gedanken zu steuern. Dazu implantierten sie den beiden Tieren zuerst hauchdünne Mikroelektroden, wie sie in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift „Science Translational Medicine” beschreiben. Die Elektroden belauschten bis zu 500 einzelne Neuronen, während sie feuerten. Die meisten dieser Nervenzellen lagen im motorischen Cortex, jener Hirnregion, die für die Steuerung von Bewegungen zuständig ist.
Mehr als nur linker und rechter Arm
Anschließend trainierten die Forscher die Affen darauf, die Gliedmaßen zu kontrollieren. Dazu saßen die Tiere vor einem Bildschirm, der zwei sehr äffisch anmutende Arme zeigte. Es galt, linke und rechte virtuelle Hand auf zwei Kreise zu legen, die an wechselnden Positionen auf dem Bildschirm erschienen. Ein Rhesusaffe steuerte die Computerarme zunächst mit Hilfe von Joysticks, ein anderer beobachtete lediglich, wie sich die animierten Hände bewegten. Letztlich erwartete beide Makaken jedoch dieselbe Aufgabe: Während ihre Arme fixiert und durch ein Tuch verdeckt waren, mussten sie die virtuellen Hände kraft ihrer Gedanken über die Kreise schieben.
Beide Affen schlugen sich immer besser, je länger sie trainierten. Offenbar integrierten sie die künstlichen Arme im Laufe der Zeit sogar in ihr Körperbild. Die Forscher stellten außerdem fest, dass größere Verbände von Nervenzellen für Bewegungen verantwortlich waren, bei denen beide Arme zum Einsatz kommen. Dabei beschränkte sich das Hirn nicht darauf, einfach jene Signale zu kombinieren, die getrennte Bewegungen des linken oder rechten Arms steuerten. „Wir stellten fest, dass wir nicht in der Lage waren vorauszusagen, was einzelne Nervenzellen oder Populationen von Neuronen bei einer beidhändigen Aufgabe tun würden, indem wir einfach die neuronalen Aktivitäten genau dieser Nervenzellen bei Bewegungen mit nur einem Arm addierten”, sagt Nicolelis. Offenbar sind beidhändige Bewegungen mehr als nur die Summe ihrer Bestandteile. Das macht es umso komplexer, Algorithmen zu entwickeln, die Signale der Nerven sicher in die richtigen Bewegungen umsetzen können.
