Wissenschaftler in Ulm identifizieren neuronale Bewegungsmarker

Ulm – Sogenannte neuronale Marker der verschiedenen Phasen beim Gehen haben Wissenschaftler der Universität Ulm und der Technischen Hochschule Ulm im Elektroencephalogramm (EEG) identifiziert. Im Rahmen des Projektes „Brain in Motion“ konnte die Arbeitsgruppe um Cornelia Herbert und Michael Munz sogenannte ereigniskorrelierte Potentiale (EKPs) anhand der EEG-Aufzeichnungen einzelnen Phasen des Gangzyklus zuordnen. Sie berichten darüber in der Fachzeitschrift Applied Sciences (DOI 10.3390/app10165405).

Gesunde Kleinkinder erlernen in relativ kurzer Zeit und scheinbar spielerisch das Gehen. Doch während dieser automatisierten Bewegungsvorgänge laufen komplexe Prozesse im Gehirn ab: Binnen Millisekunden müssen verschiedene Muskelgruppen koordiniert werden. Infolge einer Erkrankung oder eines Unfalls können die aufeinander abgestimmten Bewegungsabläufe bekanntlich wieder aus dem Takt geraten.

In der Studie wurden gesunde Testpersonen aufgefordert, zunächst in ihrer Wohlfühl­geschwindigkeit auf einem Laufband zu gehen. Sie erhielten dann die Anweisungen, größere oder kleinere Schritte zu machen oder die Geschwindigkeit des Laufens zu erhöhen. Dabei wurde ihr Gangbild von einer im Laufband integrierten Druckmessplatte sowie von sogenannten Inertialsensoren erfasst.

Gleichzeitig bestimmten die Forscher die Gehirnaktivität der Probanden mittels EEG. „Mithilfe neuer psychologischer und technischer Schnittstellen ist es uns gelungen, EKPs in den EEG-Aufzeichnungen zu identifizieren und diese den verschiedenen Phasen des Gangzyklus zuzuordnen“, erklärte Cornelia Herbert, Leiterin der Abteilung Angewandte Emotions- und Motivationspsychologie der Universität Ulm.

Entscheidend für die Zuordnung seien die beobachtbaren Gangphasen gewesen – zum Beispiel der erste Bodenkontakt des linken und rechten Fußes. Die EKPs, die während der initialen Bodenkontakte auftraten, ließen sich bei allen Testpersonen nachweisen: Sie können laut den Forschern also als neuronale Marker des Gehens angesehen werden und Auskunft über die von der Hirnrinde ausgehende Bewegungssteuerung geben. Zudem ergaben sich bei den Untersuchungen Hinweise, welche Gehirnregionen im Verlauf des Gangzyklus aktiv waren.

In einem zweiten Schritt haben die Wissenschaftler einen Lernalgorithmus so trainiert, dass dieser die neuronalen Marker im EEG erkennt und automatisch den Gangphasen zuordnet.

Die Forschungsergebnisse sollen zu einer verbesserten Diagnostik und Gangrehabilitation von zum Beispiel Schlaganfall-Patienten, Unfallopfern oder Personen mit neurologischen Erkrankungen beitragen.

hil