Optogenetik

So kann Machine Learning die Schlaganfalltherapie verbessern

Heidelberger Forscher entwickeln „Computer Vision“-Verfahren zur Analyse des Rehabilitationsprozesses

Photo
Quelle: Pixabay/GDJ

Methoden der Optogenetik und des maschinellen Lernens sollen gemeinsam dazu beitragen, die Therapiemöglichkeiten von Schlaganfallpatienten zu verbessern. Wissenschaftler der Universität Heidelberg haben dazu ein „Computer Vision“-Verfahren entwickelt: Analysiert werden damit die Veränderungen der motorischen Fähigkeiten, die aus der gezielten Anregung gesunder Hirnareale resultieren. Die mit einer Videokamera aufgezeichneten Bewegungen werden automatisch ausgewertet, um so den Rehabilitationsprozess zu überprüfen und die optogenetische Stimulation zu bewerten und anzupassen. Für diesen neuen Ansatz haben die Heidelberger Forscher am Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (IWR) mit Neurobiologen aus der Schweiz zusammengearbeitet.

Motorische Lähmungen sind neben Sprach- und Sehstörungen die häufigsten Symptome nach einem Schlaganfall. Für den überwiegenden Teil der Patienten ist die Neurorehabilitation die einzige Therapieoption, wie Dr. Dr. Anna-Sophia Wahl, Neurowissenschaftlerin an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich und Erstautorin der Studie, erläutert. „Viele Ansätze in der Grundlagenwissenschaft und in der Klinik zielen darauf, unspezifisch große gesunde Regionen des Gehirns nach einem Schlaganfall zu stimulieren, um Regenerationsprozesse anzustoßen. Wir regen jedoch bestimmte nicht betroffene Hirnareale mittels Optogenetik gezielt an, sodass diese Verbindungen in die geschädigte Gehirnhälfte ausprägen, um deren Aufgaben zu übernehmen.“ Dazu werden sogenannte kortiko-spinale Schaltkreise von der Großhirnrinde zum Rückenmark spezifisch aktiviert.

Mit unserer automatischen Evaluation der Bewegungsprozesse konnten wir zeigen, dass es zu einer vollständigen Erholung gekommen ist

Björn Ommer

In der Optogenetik werden genetisch modifizierte Zellen mit Hilfe von Licht gesteuert. Die Kooperationspartner in der Schweiz – neben der ETH Zürich auch Forscher der Universität Zürich – haben die optogenetische Stimulation zusammen mit einem intensiven rehabilitativen Training eingesetzt, um die gelähmte Handfunktion bei Ratten wiederherzustellen. „Mit unserer automatischen Evaluation der Bewegungsprozesse konnten wir zeigen, dass es zu einer vollständigen Erholung gekommen ist“, erläutert Prof. Dr. Björn Ommer, Forscher am IWR und Leiter der Forschungsarbeiten auf Heidelberger Seite. Demnach lassen sich mit dem neuen „Computer Vision“-Verfahren selbst feine Veränderungen der motorischen Funktionen quantifizieren. „Mit der Aufzeichnung und Analyse der Bewegungen schaffen wir die Grundlage für eine objektive Beurteilung, ob zuvor eingeschränkte Fähigkeiten bloß kompensiert oder die ursprünglichen Funktionen wiederhergestellt wurden.“


Quelle: Universität Heidelberg

17.01.2018

Mehr aktuelle Beiträge lesen

Verwandte Artikel

Photo

"Umbrella"-Studie

Urintest erkennt akute Nierentransplantatabstoßung

Frühzeitig und nicht-invasiv die Abstoßung einer Spenderniere nach erfolgter Transplantation zu erkennen, ist das erklärte Ziel der Zusammenarbeit der Abteilung für Nephrologie des…

Photo

Bessere Bildqualität bei weniger Datengrundlage

Maschinelles Lernen verbessert Bildgebung

Wissenschaftler der ETH Zürich und der Universität Zürich haben Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um die optoakustische Bildgebung zu verbessern. Mit diesem relativ jungen Verfahren…

Photo

Aktuelle Studienlage

Mechanische Thrombektomie: Die Grenzen werden ausgelotet

Der große Durchbruch in der Behandlung von Schlaganfällen liegt mittlerweile fast fünf Jahre zurück: Im ersten Halbjahr 2015 wurden fünf prospektiv randomisierte Studien publiziert, die eine…

Verwandte Produkte

Eppendorf – Mastercycler nexus X2

Research Use Only (RUO)

Eppendorf – Mastercycler nexus X2

Eppendorf AG
Sarstedt – Low DNA Binding Micro Tubes

Research Use Only (RUO)

Sarstedt – Low DNA Binding Micro Tubes

SARSTEDT AG & CO. KG
Shimadzu – CLAM-2030

Research Use Only (RUO)

Shimadzu – CLAM-2030

Shimadzu Europa GmbH