Eine Ära des Lernens des Gehens durch tiefe Hirnstimulation ─ KI-Behandlung verbessert das Gehen von Parkinson-Patienten

In der Behandlung der Parkinson-Krankheit gibt es seit langem ungelöste Herausforderungen. Zittern, Muskelsteifheit und langsame Bewegungen können manchmal mit Medikamenten oder tiefer Hirnstimulation behandelt werden. Doch Gangstörungen, insbesondere das sogenannte "Freezing" der Füße, bei dem die Füße nicht mehr vorwärtskommen, sowie Instabilitäten bei alltäglichen Bewegungen wie Richtungswechsel, Aufstehen oder Treppensteigen, haben das Leben der Patienten stark eingeschränkt.

Die deutsche Zeitung WELT berichtete kürzlich über eine neue, KI-unterstützte tiefe Hirnstimulationstherapie, die von einem Schweizer Forscherteam entwickelt wurde. Die Forschung wurde von Wissenschaftlern der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne und des Universitätsspitals Lausanne geleitet. In der veröffentlichten Studie wird ein System beschrieben, das die Gehirnaktivität von Parkinson-Patienten in Echtzeit ausliest und schätzt, ob die Person sitzt, steht, geht oder versucht, Hindernisse zu vermeiden, und entsprechend die elektrische Stimulation des Gehirns automatisch anpasst.

Wenn die bisherige tiefe Hirnstimulation als "Behandlung mit kontinuierlicher Stimulation in einem festen Rhythmus" bezeichnet werden kann, so ist die neue Technik eine "Behandlung, die die Stimulation entsprechend den Bewegungen des Patienten anpasst". Das Forschungsteam sieht dies als einen Entwurf für die nächste Generation der Neuromodulation, also der Anpassung der Nervenaktivität an die jeweilige Situation.

Bei der Parkinson-Krankheit führt die Degeneration von Nervenzellen im Gehirn zu einem Dopaminmangel, der die Kontrolle der Bewegungen beeinträchtigt. Zu den typischen Symptomen gehören Zittern, Muskelsteifheit und langsame Bewegungen, aber mit fortschreitender Krankheit werden Geh- und Haltungsprobleme schwerwiegender. Besonders das Freezing der Füße führt dazu, dass die Füße wie festgeklebt am Boden erscheinen, was zu Stürzen und Angst vor dem Verlassen des Hauses führen kann. Einige Schritte im Haus, der Absatz an der Haustür, Menschenmengen am Bahnhof, Richtungswechsel in engen Gängen – Bewegungen, die für gesunde Menschen selbstverständlich sind, werden für Patienten zu großen Hindernissen.

Die tiefe Hirnstimulation ist eine Behandlungsmethode, bei der Elektroden in bestimmte Bereiche des Gehirns eingeführt werden und elektrische Signale von einem im Brustbereich implantierten Stimulationsgerät gesendet werden. Diese Methode hat bereits jahrzehntelange klinische Erfahrung und wird bei fortgeschrittenen motorischen Symptomen der Parkinson-Krankheit eingesetzt. Besonders bei Zittern, Muskelsteifheit und langsamen Bewegungen ist sie oft wirksam. Doch bei Gangstörungen ist die Wirkung unbeständig, und es wurde sogar darauf hingewiesen, dass sie sich in manchen Fällen verschlechtern können.

Ein Grund dafür ist, dass das Gehen keine einfache Bewegung ist. Sitzen, Stehen, Losgehen, Abbiegen, Hindernisse vermeiden, Treppensteigen – all das erfordert unterschiedliche neuronale Steuerungen. Zudem schwankt bei Parkinson die Wirkung der Medikamente je nach Tageszeit, und der körperliche Zustand desselben Patienten kann sich morgens und abends, vor und nach der Einnahme der Medikamente stark unterscheiden. Mit festen Stimulationsparametern ist es schwierig, all diesen Anforderungen gerecht zu werden.

Der Schwerpunkt der aktuellen Forschung liegt darin, dass die Signale, die aus einem Bereich des Gehirns namens Subthalamischer Kern aufgezeichnet werden, Hinweise auf den Gehzustand enthalten. Das Forschungsteam zeichnete gleichzeitig die Gehirnaktivität, die Bewegungen des gesamten Körpers und die Muskelaktivität der Beine von 35 Patienten mit fortgeschrittener Parkinson-Krankheit auf. Die Patienten führten Aufgaben wie Sitzen, Stehen, Gehen und Hindernisse vermeiden aus, und die Veränderungen der Gehirnsignale wurden analysiert.

Dabei wurde festgestellt, dass die Gehirnaktivität charakteristische Muster je nach Art der Bewegung aufweist. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen konnte der Bewegungszustand der Patienten in Echtzeit aus den Gehirnsignalen geschätzt werden. Wichtig ist, dass diese Schätzung nicht nur ein Experiment zur Klassifizierung im Labor blieb, sondern tatsächlich zur Steuerung der Stimulation angewendet wurde.

Das Forschungsteam testete die aktivitätsabhängige adaptive tiefe Hirnstimulation an vier Patienten mit fortgeschrittener Parkinson-Krankheit. Alle Probanden hatten trotz optimierter herkömmlicher Behandlung weiterhin Gehprobleme. Mit dem neuen System wurden die Merkmale der Gehirnsignale jedes Patienten analysiert und Regeln zur Anpassung der Stimulation erstellt, die auf die jeweilige Person abgestimmt waren. Bei einigen Patienten war es besser, die Stimulation während des Gehens zu verstärken, während bei anderen eine Schwächung der Stimulation die Beinbewegung verbesserte. Das bedeutet, dass die KI keine einfache Entscheidung wie "stärker stimulieren ist besser" trifft. Es handelt sich um eine individualisierte Behandlung, bei der das Gleichgewicht der Stimulation entsprechend dem Zustand und den Bewegungen des Patienten angepasst wird.

In den Tests zeigten sich Verbesserungen in der Stabilität des Gangs, der Schrittlänge, der Richtungswechsel, der Häufigkeit des Freezings, der Leichtigkeit des Aufstehens und der Fortsetzung des Gehens. Ein Teilnehmer berichtete, dass er zuvor das Gefühl hatte, seine Beine seien schwer und manchmal unkontrollierbar, aber durch die Anpassung der Stimulation an die Bewegungen konnte er länger gehen. Dies ist nicht nur eine Verbesserung der Testergebnisse. Für die Patienten bedeutet es eine Veränderung, die direkt mit der Freiheit im Alltag verbunden ist, wie "ein bisschen weiter gehen zu können", "keine Angst mehr vor dem Aufstehen zu haben" und "weniger Angst vor dem Verlassen des Hauses zu haben".

Ein Grund, warum diese Nachricht Aufmerksamkeit erregt, ist der Eindruck des Begriffs "KI-Medizin". Viele Menschen denken bei KI an Bilddiagnose, Chatbots oder Unterstützung bei der Medikamentenentwicklung. Doch bei dieser Technologie gibt die KI nicht einfach Ratschläge von einem Bildschirm aus, sondern arbeitet mit einem im Körper des Patienten implantierten Gerät zusammen, liest die Gehirnaktivität aus und passt die Stimulation an. Das bedeutet, dass die KI direkt an der Bestimmung des Zeitpunkts und der Stärke der Behandlung beteiligt ist.

Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass die KI nicht eigenmächtig die Behandlungsrichtlinien festlegt. Das System arbeitet innerhalb eines von Ärzten und Forschern entworfenen Rahmens und passt die Stimulation basierend auf den für jeden Patienten validierten neuronalen Signalen an. In der Medizin ersetzt die KI nicht den Arzt, sondern fungiert als Hilfsmittel, das Millisekunden-Veränderungen erfasst, die mit menschlichen Augen und Händen nicht nachverfolgt werden können, und die Behandlung fein abstimmt.

Auch in den sozialen Medien gibt es positive Stimmen zu dieser Forschung. Ein LinkedIn-Beitrag des Forschers selbst erhielt mehrere Kommentare und wurde vor allem unter Fachleuten aus den Bereichen Neuroengineering und tiefe Hirnstimulation geteilt. Auch die offiziellen Beiträge von EPFL und CHUV erhielten Reaktionen, wobei besonders die Tatsache hervorgehoben wurde, dass die Forschung sich mit den Gehproblemen befasst, die für die herkömmliche tiefe Hirnstimulation schwierig waren, und dass die Echtzeit-adaptive Behandlung dem Alltag näher gekommen ist. Auch auf X wurde die Forschung über die Vorstellung des Artikels in Nature Medicine und Hashtags im Zusammenhang mit tiefer Hirnstimulation geteilt, und es gab Reaktionen von Nutzern im Bereich der Neurotechnologie, die die Forschung als "aufregend" bezeichneten.

Auf der anderen Seite sind die Reaktionen in den sozialen Medien nicht nur uneingeschränkt lobend. Besonders Nutzer aus dem medizinischen und Forschungsbereich bewerten die Ergebnisse als "großen Schritt", weisen jedoch darauf hin, dass es sich noch um eine kleine Machbarkeitsstudie handelt und dass die langfristige Sicherheit und Wirksamkeit überprüft werden muss. Auch die Frage, ob das System in realen Lebensumgebungen stabil funktioniert, wird als wichtig erachtet. Dies ist eine sehr gesunde Reaktion, denn die klinische Studie umfasste nur vier Personen und ist noch nicht bereit, als allgemeine Behandlung eingesetzt zu werden.

Für die praktische Anwendung bleiben noch viele Herausforderungen. Erstens muss die Wirksamkeit bei einer größeren Anzahl von Patienten bestätigt werden. Die Symptome der Parkinson-Krankheit variieren stark von Person zu Person, und selbst bei derselben "Gehstörung" können die Ursachen und Erscheinungsformen unterschiedlich sein. Bei einem Patienten kann eine Verstärkung der Stimulation wirksam sein, während bei einem anderen eine Schwächung der Stimulation besser ist. Die Individualisierung durch KI ist eine Stärke, aber sie erhöht auch die Komplexität der Anpassung.

Zweitens wird die Stabilität im Alltag wichtig. Im Labor können die Gehaufgaben und die Sensorumgebung bis zu einem gewissen Grad kontrolliert werden. Doch im wirklichen Leben gibt es unzählige Faktoren wie plötzliche Richtungswechsel, Menschenmengen, Stufen, Müdigkeit, die Wirkung von Medikamenten, Schlafmangel und Stress. Die Frage ist, ob der Algorithmus zur Erkennung des Bewegungszustands aus den Gehirnsignalen auch in solchen Umgebungen ohne Fehlfunktionen sicher die Stimulation anpassen kann.

Drittens ist auch eine Weiterentwicklung der Geräte erforderlich. In der aktuellen Forschung wurde die Amplitude der Stimulation innerhalb der Einschränkungen bestehender implantierbarer Stimulationsgeräte angepasst. In Zukunft könnte eine flexiblere Steuerung erforderlich sein, einschließlich der Frequenz der Stimulation, der Position der stimulierten Elektroden und des Ansatzes für mehrere neuronale Schaltkreise. Nicht nur die KI, sondern auch Hardware, Elektroden-Design, Batterien, Sicherheitsmanagement und eine benutzerfreundliche Programmierumgebung für Ärzte müssen umfassend weiterentwickelt werden.

Dennoch hat diese Forschung eine große Bedeutung, da sie das Denken über die Behandlung der Parkinson-Krankheit verändert. Bisherige Behandlungen zielten darauf ab, die Symptome so weit wie möglich durchschnittlich zu unterdrücken. Doch der menschliche Körper verändert sich ständig. Die erforderliche Gehirnaktivität unterscheidet sich, wenn man sitzt oder geht. Auch der Zustand ist unterschiedlich, wenn die Medikamente wirken oder nachlassen. Sollte die Behandlung dann nicht auch flexibel sein und sich den Veränderungen des Körpers anpassen? Diese Forschung hat diesen Ansatz mit einem konkreten Gerät und klinischen Daten gezeigt.

Dieser Ansatz könnte sich nicht nur auf die Parkinson-Krankheit beschränken, sondern in Zukunft auch auf andere neurologische Erkrankungen ausweiten. Technologien, die Gehirn- oder Rückenmarkssignale auslesen und verlorene Funktionen ersetzen, werden bereits in den Bereichen Rückenmarksverletzungen, Epilepsie, Depressionen und chronische Schmerzen erforscht. Wichtig ist, dass die KI nicht nur zu einem "intelligenten Diagnosetool" wird, sondern zu einem Akteur, der in Dialog mit dem Nervensystem tritt und die Behandlung anpasst.

Natürlich erfordern Technologien mit großen Erwartungen auch Vorsicht. Da es sich um ein im Gehirn implantiertes Gerät handelt, gibt es viele Überlegungen, wie Operationsrisiken, Infektionen, Geräteausfälle, Auswirkungen bei langfristiger Nutzung, Datenverarbeitung sowie die Zustimmung und das Verständnis der Patienten. Da es sich um äußerst persönliche Informationen handelt, die aus Gehirnsignalen gewonnen werden, können Diskussionen über Privatsphäre und Ethik nicht vermieden werden. Die Zukunft der KI-Behandlung hängt nicht nur von der Leistung der Technologie ab, sondern auch davon, ob die Gesellschaft ein System schaffen kann, in dem Patienten sie sicher nutzen können.

Dennoch ist der Grund, warum diese Forschung das Interesse vieler Menschen geweckt hat, klar. Für Patienten mit Parkinson ist das Gehen nicht nur eine Frage der motorischen Fähigkeiten. Selbstständig zur Toilette gehen zu können, mit der Familie spazieren zu gehen, ohne Angst vor einem Sturz die Haustür zu verlassen, ohne Hilfe aufzustehen – all das ist tief mit Selbstständigkeit und Würde verbunden.

Die KI passt die Hirnstimulation an und die Behandlung ändert sich mit jedem Schritt des Patienten. Was vor einigen Jahren noch wie Science-Fiction klang, wird jetzt als klinische Forschung an realen Patienten getestet. Die aktuellen Ergebnisse sind noch nicht das Ziel. Doch sie zeigen einen wichtigen Schritt in der Behandlung der Parkinson-Krankheit, die nicht nur "Symptome unterdrückt", sondern darauf abzielt, "die Bewegungen des Lebens zurückzugewinnen".

Sollten in zukünftigen groß angelegten klinischen Studien die Wirksamkeit und Sicherheit bestätigt werden, könnte die KI-unterstützte tiefe Hirnstimulation eine neue Option für Patienten mit Gehproblemen werden. Von der Behandlung, die Zittern unterdrückt, hin zu einer Behandlung, die die Gehfähigkeit unterstützt. Die Zusammenarbeit von Gehirn und KI in der Medizin könnte den Alltag von Parkinson-Patienten mit Hoffnung erfüllen, die bisher schwer zu erreichen war.

Quelle URL

WELT „‘Völlig neue Möglichkeiten’ – KI-Therapie lässt Parkinson-Patienten wieder besser laufen“. Der Artikel, der den Ausgangspunkt für diesen Bericht bildete.
https://www.welt.de/gesundheit/plus6a30fbd97e682fc37fbfbdbf/gehirn-voellig-neue-moeglichkeiten-ki-therapie-laesst-parkinson-patienten-wieder-besser-laufen.html

Primärartikel: Nature Medicine „Activity-dependent adaptive deep brain stimulation improves gait in Parkinson’s disease“. Verwendet zur Überprüfung der Forschungsinhalte, Teilnehmerzahl, Methoden und Grenzen.
https://www.nature.com/articles/s41591-026-04432-4

EPFL offizielle Veröffentlichung: „When brain stimulation learns to walk with you“. Verwendet zur Überprüfung der Forschungsübersicht, der Echtzeit-Stimulationsanpassung durch KI und der Patientenkommentare.
https://actu.epfl.ch/news/when-brain-stimulation-learns-to-walk-with-you/

Neuro X Institute / EPFL verwandte Veröffentlichung: „Adaptive Neuromodulation for Parkinson’s Gait Deficits“. Verwendet zur Überprüfung der Dekodierung von Gehirnsignalen im Zusammenhang mit dem Gehzustand und der Beziehung zu früheren Forschungen.
https://neuro-x.epfl.ch/en/news/scientists-decode-the-neural-signals-that-encode-walking-in-the-brain/

SWI swissinfo.ch: „Swiss AI brain ‘pacemaker’ helps Parkinson’s patients walk“. Bericht über die Forschungspräsentation, Analyse von 35 Personen und Machbarkeitsstudie an 4 Personen, Überprüfung der zukünftigen Herausforderungen.
https://www.swissinfo.ch/eng/swiss-ai/ai-brain-pacemaker-helps-parkinsons-patients-walk/91589796

WHO Faktenblatt „Parkinson disease“. Verwendet zur Überprüfung der grundlegenden Informationen, Symptome und der globalen Belastung der Parkinson-Krankheit.
https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/parkinson-disease

Parkinson’s Foundation „Deep Brain Stimulation“. Verwendet zur allgemeinen Erklärung der tiefen Hirnstimulationstherapie und zur Überprüfung der Herausforderungen im Bereich Gehen und Gleichgewicht.
https://www.parkinson.org/living-with-parkinsons/treatment/surgical-treatment-options/deep-brain-stimulation

LinkedIn: Beitrag von Stefano Scafa zur Vorstellung des Artikels. Verwendet zur Überprüfung der Kommunikation und Reaktionen des Forschers in den sozialen Medien.
https://www.linkedin.com/posts/stefano-scafa-aa26a8190_naturemedicine-parkinsonsdisease-neuroscience-activity-7472291364861358080-ST0L

LinkedIn: Offizielle Seite der EPFL School of Engineering. Verwendet zur Überprüfung des Forschungsbeitrags von EPFL und der Reaktionen in den sozialen Medien.
https://www.linkedin.com/company/epfl-school-of-engineering

LinkedIn: Offizielle Seite von CHUV. Verwendet zur Überprüfung des Forschungsbeitrags von CHUV und der Reaktionen in den sozialen Medien.
https://ch.linkedin.com/company/chuv