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Während einer normalen Amputation von Gliedmaßen werden die Hauptnerven durchtrennt und verlieren ihre Funktion. 2006 erkannte das Team um Todd Kuiken, dass ein Teil ihrer Funktionen durch die sorgfältige Umleitung in einen anderen Teil des Körpers erhalten werden konnte. Die umgeleiteten Nervensignale wurden später eingesetzt, um ein Roboterbein zu kontrollieren. Der Betroffene kann die Prothese dann mit den gleichen Nerven steuern, mit denen sie auch ursprünglich dieses Körperteil kontrolliert haben.
Die Forscher setzten den gezielten Muskeltransfer, die sogenannte "Targeted Muscle Reinnervation" zuerst bei Patienten ein, denen ein Arm amputiert worden war. Jetzt wurde dieses Verfahren erstmals bei einem Mann mit einer Beinamputation angewendet. In einem ersten Schritt wurden die beiden Hauptäste des Ischiasnervs mit den Muskeln oberhalb der amputierten Stelle verbunden. Ein Ast kontrolliert die Wade und einige der Fußmuskeln, die anderen sind für den Muskel der Außenseite des Beins und weitere Fußmuskeln zuständig.
Nach einigen Monaten konnte der Patient seine Oberschenkelmuskeln nur durch das bloße Denken an das fehlende Bein kontrollieren. Der nächste Schritt war die Verbindung mit einer Prothese. Bei dem Roboterbein handelt es sich um eine sehr ausgereifte Prothese. Sie enthält eine ganze Reihe mechanischer Sensoren wie Gyroskope und Beschleunigungsmesser. Das Bein kann die Informationen dieser Sensoren nutzen, um bestimmte Arten des Gehens zu ermöglichen.
Es wurde erkannt, dass das Bein sogar noch besser funktionieren würde, wenn es die beabsichtige Art zu gehen aus Informationen des Ischiasnervs ableiten könnte. Um dieses Ziel zu erreichen, ersuchten sie den Freiwilligen, bestimmte Bewegungen mit dem fehlenden Bein durchzuführen. Dazu gehörte zum Beispiel das Bewegen des Fußes. Dabei wurden die elektrischen Signale der umgeleiteten Nerven in den Oberschenkelmuskeln beobachtet. In einem nächsten Schritt programmierten die Forscher das Roboterbein dahingehend, dass es den Fuß immer dann bewegt, wenn ein bestimmtes Aktivitätsmuster erkennbar ist.
Nur mit Hilfe der mechanischen Sensordaten gelang es dem Roboterbein in rund 87 Prozent der Fälle die richtige Bewegung auszuführen. Mit weiteren Daten der Nerven erhöhte sich dieser Prozentsatz auf 98 Prozent. Es kam dabei zu keinen sogenannten kritischen Fehlern, die dazu führen können, dass die fehlende Balance einen Sturz verursacht.
Diese Art von Fehlern tritt häufiger auf, wenn der Nutzer seinen Bewegungsstil plötzlich ändert oder wenn Stufen erklommen werden sollen. Mit Hilfe der zusätzlichen Informationen sind jedoch gleitende Übergänge zwischen den einzelnen Bewegungsarten möglich. Die Forschungsergebnisse wurden im New England Journal of Medicine veröffentlicht.
Quelle: pte
ProtheseNeuroprothetik
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