EINTAUCHEN IN DIE VIRTUELLE REALITÄT Revolution in der Rehabilitation nach Schlaganfällen

Schlaganfallpatienten wird üblicherweise gesagt, dass Verbesserungen ihres Zustands durch Physiotherapie größtenteils innerhalb von sechs Wochen nach dem Schlaganfall zu erwarten sind und sich nach sechs Monaten so gut wie keine Verbesserung mehr ergeben wird. Millionen von Patienten, die diese Frist von sechs Monaten überschritten haben, leben ohne Hoffnung auf Besserung. Doch diese Regeln werden gerade neu geschrieben.

Ein gemeinsames Forschungsteam der University of Medicine and Dentistry New Jersey (UMDNJ) und des New Jersey Institute of Technology (NJIT) kombiniert eine realistische Virtual-­Reality-Umgebung (VR) mit Robotern, um die bisherigen Hindernisse der Rehabilitation nach Schlaganfällen zu beseitigen. Die Studie wird durch Zuschüsse der U.S. National Institutes of Health an Dr. Sergei Adamovich (NJIT) und Dr. Alma Merians (UMDNJ) finanziert. „Wir verhelfen Patienten selbst mehrere Jahre nach einem Schlaganfall noch zu bedeutenden Verbesserungen“, erklärt Dr. Gerard Fluet, Assistenzprofessor an der UMDNJ.

Frühere Forschungsergebnisse zeigten, dass sich Patienten sehr anstrengen müssen, um bestmöglich von ihrer Thera­pie zu profitieren; die Kombination aus einer VR-Umgebung und Robotern soll es nun Patienten ermöglichen, länger und intensiver im Rahmen ihrer Therapie zu arbeiten, als sie das allein könnten – drei Stunden pro Tag, vier Tage pro Woche, zwei intensive Wochen lang. Die VR-­Umgebung bekämpft Langeweile durch Abwechslung, während der Roboter die physische Erschöpfung bekämpft, indem er den Patienten dabei hilft, Be­- weg­ungen auszuführen, die sie alleine nicht schaffen. Zusammen führen sie zu mehr Leistungs- und Durchhaltewillen bei den Patienten.

MEHR BEWEGUNG – BESSERE HEILUNG

In der VR-Welt wird den Patienten beispielsweise die Aufgabe gestellt, einen Becher aus einem Regal zu nehmen und auf einen Tisch zu stellen, einen Ball zu fangen oder einen Hammer zu benutzen. Der Physiotherapeut wählt den Schwierigkeitsgrad der Aufgabe, um die Herausforderung für den Patienten zu optimieren. Beendet der Patient eine Aufgabe erfolgreich, wird der Gegenstand, mit dem er arbeitet, beim nächsten Versuch etwas kleiner oder ist weiter entfernt, um den Schwierigkeitsgrad zu erhöhen. Schafft der Patient den Versuch nicht, wird der Gegenstand größer oder kommt näher heran, um die Aufgabe ein wenig zu erleichtern.

SCHNELLER ERFOLG DURCH ROBOTER

„Es hilft den Patienten, wenn sie bis an die Grenzen ihrer Möglichkeiten gefordert werden“, erläutert Dr. Qinyin Qiu, eine Entwicklungsingenieurin, die an der Programmierung der VR-Umgebung beteiligt war. „Als Informatikerin ist es für mich spannend zu sehen, wie Virtual-Reality-Spiele eine solch positive Rolle im Leben der Menschen spielen können.“

Die Roboter messen, welche Aufgabengebiete der Patient bereits durchgeführt hat und wie viel Kraft er dabei aufwenden musste, und erbringen gegebenenfalls die zusätzlich erforderliche Kraft, um die Aufgabe abzuschließen. Dadurch können die Patienten selbst kleinste Bewegungen – selbst schlichtes Fingerwackeln – in komplette Bewegungsmuster umsetzen.

„Komplette Bewegungsmuster haben einen langfristigen Einfluss auf die Heilung des Gehirns“, sagt Fluet. „Wir arbeiten nicht nur daran, die Rehabilitation zu verbessern, sondern gewinnen auch Einblicke, wie das Gehirn Bewegungen steuert.“ Hirnscans der Patienten vor und nach der Therapie zeigen, dass sich als Reaktion auf das Training neue Nervenverbindungen gebildet haben. „Es ist sehr spannend, die Bildung dieser Verbind­ungen zu beobachten, besonders innerhalb so kurzer Zeiträume“, so Fluet.

„Wenn Patienten von Therapeuten gesagt bekommen: ‘Wir glauben nicht, dass Sie noch weitere Besserung erwarten können’, dann haben wir das Gefühl, sie im Stich zu lassen“, fährt er fort. Die neue Forschung belegt jedoch, dass Verbesserungen auch Jahre nach einem Schlaganfall noch möglich sind. „Nun können wir den Patienten sagen: ‘Nur weiter, es gibt Hoffnung.’“

von Greg Rice Zurück zum Seitenbeginn