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'Holy Grail' von Bionic Tech lehrt sich, wie sich Amputierte bewegen

'Holy Grail' von Bionic Tech lehrt sich, wie sich Amputierte bewegen



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Der "heilige Gral" in der Neuroprothetik besteht darin, intuitive, natürliche und Echtzeitbewegungen mit bionischen Gliedmaßen bereitzustellen. Eine neue Studie zeigt, wie ein Team unerschrockener Wissenschaftler dies wirklich geschafft hat.

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Der "heilige Gral" der bionischen Technologie

Frühere Fortschritte auf diesem Gebiet haben zu gedankengesteuerten Systemen geführt - auch solchen mit kinästhetischem (oder haptischem) Feedback -, aber bestehende Systeme haben bisher viel Aufwand, Lernen und Üben vom Amputierten erfordert, berichtet MedicalXpress.

Die Studie, veröffentlicht in der ZeitschriftWissenschaftliche translationale Medizinzeigt, wie Wissenschaftler der University of Michigan neuroprothetische Technologien entwickelt haben, mit denen Amputierte von Anfang an ein Gefühl der intuitiven Bewegung wiederherstellen können - ohne Lernkurve.

Eine große Herausforderung für Wissenschaftler in der gedankengesteuerten Bionik besteht darin, ein starkes und stabiles Nervensignal für die Anhaftung der bionischen Gliedmaßen zu erzeugen. Wissenschaftler wissen, dass periphere Nerven - ein System winziger Nerven, die sich auf das Gehirn und die Wirbelsäule ausbreiten - in der Lage sind, bionische Gliedmaßen präzise und intuitiv zu steuern. Das künstliche Empfangen eines Nervensignals ist jedoch schwierig, da beide klein sind und durch Narbengewebe erheblich gedämpft werden.

Das Wissenschaftlerteam der University of Michigan löste dieses Problem, indem es winzige Muskeltransplantate um die Arme der Teilnehmer wickelte. Die Muskeltransplantate fungierten als regenerative "Grenzflächen", die das Wachstum von Narbengewebe blockierten und auch eine neuartige Möglichkeit zur Verstärkung von Nervensignalen darstellten.

"Meines Wissens haben wir im Vergleich zu allen vorherigen Ergebnissen die größte Spannung gesehen, die von einem Nerv aufgezeichnet wurde", sagte Cindy Chestek, Associate Professor für Biomedizintechnik an der University of Michigan. "In früheren Ansätzen haben Sie möglicherweise 5 Mikrovolt oder 50 Mikrovolt erhalten - sehr, sehr kleine Signale. Wir haben die ersten Millivolt-Signale gesehen."

Signalverstärkung mit Algorithmen

Das Universitäts-Team entwickelte auch Algorithmen, mit denen das bionische Element "lernen" kann, sich an die Bewegungen der Amputierten anzupassen.

"Sie können eine Handprothese dazu bringen, viele Dinge zu tun, aber das bedeutet nicht, dass die Person sie intuitiv kontrolliert. Der Unterschied besteht darin, dass sie beim ersten Versuch funktioniert, indem Sie nur darüber nachdenken, und genau das bietet unser Ansatz. "sagte Chestek. "Dies hat beim ersten Versuch funktioniert. Es gibt kein Lernen für die Teilnehmer. Das gesamte Lernen findet in unseren Algorithmen statt. Das unterscheidet sich von anderen Ansätzen."

Die Testteilnehmer konnten Blöcke mit einem Zangengriff anheben, ihren Daumen in einer kontinuierlichen Bewegung drehen, kugelförmige Objekte aufnehmen und sogar Stein, Papier und Schere spielen. "Es ist, als hätten Sie wieder eine Hand", sagte Joe Hamilton, ein Teilnehmer, der bei einem Feuerwerk einen Arm verloren hat. "Mit dieser Hand kann man so ziemlich alles machen, was man mit einer echten Hand machen kann. Es bringt Sie zurück zu einem Gefühl der Normalität."

Diese Technologie ist seit vielen Jahren der unglaublichste Fortschritt in der Neuroprothetik und stellt einen Paradigmenwechsel in der Funktionsweise der Bionik dar. Natürlich gibt es immer noch mehr zu tun: "Es wird ein Weg von hier sein, aber wir werden nicht aufhören, daran zu arbeiten, bis wir arbeitsfähige Handbewegungen vollständig wiederherstellen können", sagte Chestek. "Das ist der Traum von Neuroprothetik."


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