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FÖRDERUNG DES WISSENSCHAFTLICHEN NACHWUCHSES

Neuronale Kodierung von Bewegung bei Affe und Mensch:
Von Einzelzellen und Zellensembles zum Brain-Computer-Interface
Sprecher: Martin Nawrot.
Kollegiaten:
Tonio Ball1, Carsten Mehring2, Martin Nawrot3, Nikolaus Weiskopf4.
1 Sektion Prächirurgische Epilepsiediagnostik am Neurozentrum der Universitäts-
kliniken Freiburg
2 Neurobiologie & Tierphysiologie, Institut für Biologie I, Universität Freiburg
3 Neurobiologie & Biophysik, Institut für Biologie III, Universität Freiburg
4 Institut für medizinische Psychologie und MEG-Zentrum, Universität Tübingen
http://www.biologie.uni-freiburg.de/win
Im Mittelpunkt des Projektes stehen zum einen die Erforschung des motorischen
Systems der Großhirnrinde von Affe und Mensch, zum anderen neue Strategien zur
Entwicklung eines Brain-Computer Interface (BCI). Unter BCIs versteht man
Systeme, die beispielsweise schwerstgelähmten Patienten ermöglichen sollen, mit
Hilfe der eigenen Hirnaktivität willentlich einen künstlichen Arm zu steuern. Vor
diesem Hintergrund ist die Erforschung des Zusammenhanges zwischen der neuro-
nalen Aktivität der Großhirnrinde und willkürlichen Bewegungen, wie etwa Greif-
bewegungen des Armes, von großem Interesse.
In Kooperation mit zwei international renommierten Arbeitsgruppen (Prof.
Dr.Vaadia, Hebrew Umversity, Jerusalem; PD Dr. Riehle, CNRS Marseille) wird em
breites Spektrum elektrophysiologischer Messmethoden und bildgebender Verfahren
zur Aufzeichnung der neuronalen Aktivität motorischer Gehirnbereiche genutzt.
Durch mathematische Analyse und Modellierung der Hirnaktivität werden Verfah-
ren entwickelt, die es möglich machen, beabsichtigte Bewegungsabläufe aus der neu-
ronalen Aktivität vorherzusagen.
Im Rahmen des bisherigen Projekts wurden in folgenden Bereichen funda-
mentale Fortschritte erzielt:
— Unsere Analysen zeigen erstmalig, dass Armbewegungen aus intrakortikalen LFPs
des motorischen Kortex des Affen vorhergesagt und rekonstruiert werden können
und dabei eine ähnliche Genauigkeit erzielt werden kann wie bei einer Vorher-
sage auf der Basis mehrerer individueller Nervenzellen (SUA). Neuronale Popula-
tionssignale — wie das LFP — stellen somit ein alternatives neuronales Signal zur
Ansteuerung von Brain-Computer Interfaces (BCI) dar. Unser Befund ist ein
bedeutsamer Fortschritt für die Entwicklung von motorischen BCIs, einerseits
angesichts der Schwierigkeit stabiler Langzeitmessungen der Aktivität einzelner
Neurone (SUA) und andererseits angesichts des relativ niedrigen Informationsge-
halts nicht-invasiver Messmethoden.
— Daran anschließend haben wir unseren Ansatz auf den Menschen übertragen und
zeigen, dass die Richtung von Armbewegungen mit hoher Zuverlässigkeit aus der
Aktivität des frontalen menschlichen Kortex rekonstruiert werden kann. Die neu-