LogSync-Hirnchip: Erkennt kognitive Zustände und löst gezielte Impulse aus

Die Erforschung und Behandlung neurologischer sowie psychiatrischer Erkrankungen setzt zunehmend auf miniaturisierte Elektronik und maschinelles Lernen. Ein zentraler Fortschritt in diesem Feld ist die Entwicklung von Systemen, die neuronale Aktivitäten nicht nur passiv aufzeichnen, sondern dynamisch auf Veränderungen im Gehirn reagieren können.

An der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) hat ein Forschungsteam um Mahsa Shoaran mit dem implantierbaren Chip LogSync ein System konzipiert, das die Kommunikation zwischen verschiedenen Hirnarealen erfasst und kognitive sowie emotionale Zustände in Echtzeit bestimmen kann.

Adaptive Steuerung und energieeffiziente Signalverarbeitung

Der LogSync-Chip misst rund 4 mal 2 Millimeter und zeichnet sich durch einen besonders geringen Energiebedarf aus. Nach Angaben aus Fachberichten verbraucht das System weniger als 200 Mikrowatt. Diese Energieeffizienz wird maßgeblich durch logarithmische Berechnungen ermöglicht, welche die rechenintensive Netzwerkanalyse in Echtzeit direkt auf dem Implantat erlauben.

Ein integrierter Algorithmus auf Basis von maschinellem Lernen extrahiert spezifische Netzwerk-Biomarker wie Oszillationen und Synchronie zwischen Hirnarealen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen der Tiefenhirnstimulation, die häufig mit starren, kontinuierlichen Parametern arbeiten, verfolgt das System einen geschlossenen Regelkreis: Erkennt der Algorithmus ein bestimmtes Aktivitätsmuster, löst der Chip gezielte elektrische Stimulationsimpulse aus.

Die Funktionsfähigkeit des Konzepts wurde bereits anhand von menschlichen Hirndaten sowie in Tierversuchen überprüft. Bei menschlichen Aufzeichnungen konnte das System kognitive Beteiligung während Denkaufgaben sowie emotionale Erregung beim Betrachten von Videoclips identifizieren. In Versuchen an Ratten an der University of Minnesota löste das Implantat Stimulationspulse präzise in zuvor definierten Aktivitätsphasen aus.

Potenziale für psychiatrische Erkrankungen und weitere Schritte

Das übergeordnete Ziel dieser Entwicklung liegt in der Verbesserung von Behandlungsoptionen für schwere psychiatrische Leiden wie Depressionen, posttraumatische Belastungsstörungen und Zwangsstörungen. Während die Tiefenhirnstimulation seit Jahrzehnten erfolgreich bei Bewegungsstörungen wie Parkinson eingesetzt wird, steht die präzise Anpassung an schwankende emotionale Zustände vor größeren Herausforderungen.

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Die Forschungsarbeit wurde mit 6,6 Millionen Schweizer Franken durch das US-amerikanische National Institute of Mental Health (NIMH) gefördert. Die wissenschaftlichen Ergebnisse dazu wurden im September 2026 im Fachjournal IEEE Journal of Solid-State Circuits publiziert.

Bis zu einer klinischen Anwendung sind jedoch weitere Entwicklungsstufen notwendig. Künftige Forschungsansätze zielen zudem auf Anwendungen bei Bewegungsstörungen, nichtinvasive Stimulationsverfahren sowie Schnittstellen auf Ultraschallbasis ab.

Ergänzende Ansätze zur kognitiven Früherkennung

Parallel zu interventionellen Implantaten gewinnen auch multimodale Sensorsysteme für die Früherkennung neurodegenerativer Prozesse an Bedeutung. Am ICMC-USP im brasilianischen São Carlos entwickelt ein Team unter der Leitung von Roberto Douglas Guimarães de Aquino und Supervisor Alexandre Delbem eine Plattform, die Virtual Reality, EEG-Hirnaktivitätsanalysen und Eye-Tracking kombiniert. Das im FAPESP-finanzierten Zentrum ciaGsaúde und in Partnerschaft mit der EESC-USP angesiedelte Projekt zielt darauf ab, leichte kognitive Beeinträchtigungen frühzeitig festzustellen.

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Fachschätzungen zufolge sind etwa 15 bis 20 Prozent der Menschen über 65 Jahre von leichten kognitiven Beeinträchtigungen betroffen; rund die Hälfte von ihnen kann innerhalb von bis zu fÜnf Jahren eine Demenzform wie Alzheimer entwickeln.

Mithilfe tiefer neuronaler Netze und interpretierbarer Modelle analysiert die Plattform Blick- und Aktivitätsmuster während virtueller Aufgaben. Nach Abschluss der klinischen Validierung planen die Entwickler, die Software sowie anonymisierte Datensätze quelloffen auf GitHub bereitstellen.