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Sensible Prothese : Ein Roboterarm mit Feingefühl

Der an Beinen und Armen gelähmte Nathan Copeland steuert allein mit seiner Vorstellungskraft den Roboterarm. Bild: UPMC/PITT Health Science

Ein Gelähmter steuert allein mit seiner Vorstellungskraft einen Roboterarm. Dank einer sensorischen Rückkopplung kann er nun auch fühlen, sobald er etwas in den künstlichen Händen hält.

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          Gesunde Menschen können es sich kaum vorstellen, wie es ist, die Arme und Hände plötzlich nicht mehr bewegen zu können. Für Menschen, die bei einem schweren Unfall am Rückenmark verletzt wurden und seither vollständig gelähmt sind, ist das Realität. Viele Betroffene können zwar schon heute über eine Gehirn-Computer-Schnittstelle Prothesen steuern, indem Gehirnaktivitäten in mechanische Bewegungen umgewandelt werden.

          Manfred Lindinger
          Redakteur im Ressort „Natur und Wissenschaft“.

          Den Patienten fehlt es bislang aber häufig an Feingefühl in den künstlichen Gliedmaßen. Das könnte sich bald ändern. Wissenschaftler von der University of Pittsburgh haben einen Roboterarm entwickelt, der über Sensoren taktile Informationen registriert und an das Gehirn weiterleitet. Auf diese Weise kann ein 28 Jahre alter, an den Beinen und Armen gelähmter Mann mit seinen künstlichen Händen etwas fühlen, sobald sie etwas ergreifen.

          Nathan Copeland ist Patient am Neurologischen Institut in Pittsburgh und Proband einer einzigartigen, auf mehrere Jahre angelegten Studie. In dem Gehirn des Mannes, der bei einem schweren Unfall im Alter von 18 Jahren am Rückenmark verletzt wurde, sind im Bereich des motorischen Kortex Mikroelektroden fest implantiert worden. Sie leiten die elektrischen Signale der Nervenzellen über äußere Kontakte an seinem Kopf an einen Computer weiter, der einen Roboterarm steuert. Lediglich die Vorstellung, den rechten Arm zu bewegen, führt zur Bewegung des Roboters.

          Nach intensivem Training kann Nathan inzwischen den künstlichen vollbeweglichen Arm und die Hand in alle Richtungen lenken und jeden Finger einzeln bewegen. Er hat inzwischen gelernt, unterschiedlich große Gegenstände zu ergreifen, hochzuheben und an einem anderen Ort zu platzieren. Die Kontrolle der Handbewegungen ist bislang nur über die Augen erfolgt.

          Schneller und präziser dank taktiler Rückkopplung

          Denn spüren, ob ein Objekt schwer oder leicht, hart oder fest ist, konnte Nathan bislang nicht. Ein rohes Ei wäre zwischen seinen Fingern sicher zu Bruch gegangen. Diesen Mangel haben die Forscher um Jennifer Collinger und Robert Gaunt nun mit einer weiteren Hirn-Maschine-Schnittstelle beheben können. Wie sie in der Zeitschrift Science berichten, haben sie dem Roboterarm über eine sensorische Rückkopplung taktile Fähigkeiten verliehen.

          Die Forscher haben die fünf Finger, die Handinnenseite und den Arm des Roboters mit Berührungssensoren ausgestattet. Elektroden wurden im somatosensorischen Kortex des Patienten eingesetzt – einem Hirnareal, das für die Reizwahrnehmung verantwortlich ist. Die elektrischen Signale der Sensoren reizen die dort angesiedelten Neuronen. Dank der taktilen Informationen kann Nathan jetzt fühlen, dass er etwas in der rechten Hand hält, und abschätzen, wie groß und schwer der Gegenstand ist.

          Das hat Auswirkungen auf die Bewegungen des Roboterarms, wie auf einem Video zu sehen ist. Nathan kann jetzt viel sicherer zupacken, den Gegenstand fester in der Hand halten und schneller an einen Ort transportieren. Die Bewegungen der Roboterhand sind deutlich präziser als zuvor, ohne die sensorische Rückkopplung. Das zeigte sich, als es galt, ein Glas Wasser in einen Behälter zu füllen. Nathan verschüttete nun nichts mehr und stellte das leere Glas wieder sicher an seinem Ursprungsort ab.

          Für diese Fähigkeiten sei, so die Forscher, kein längeres Training erforderlich gewesen. Noch ist die erzielte Motorik zu grob für fragile Objekte. Und so wird es trotz der Fortschritte dauern, bis Träger von Prothesen das Gefühl haben werden, sie trügen einen echten Arm oder eine Hand.

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