Eine Forschergruppe der Universität Zürich (UZH), der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) und des Universitätsspitals Zürich hat einen Chip entwickelt, der Hirnströme entziffern kann. Dafür hat sie zunächst einen Algorithmus entworfen, der das natürliche neuronale Netzwerk im Gehirn nachahmt. Dieses sogenannte Spiking Neural Network (SNN) wurde dann in eine fingernagelgrosse Hardware implementiert, welche über Elektroden neuronale Signale empfangen kann.
Der Algorithmus der Forschenden ist in der Lage, zuvor aufgezeichnete Hochfrequenz-Oszillationen (HFO) zu erkennen, wie die UZH in einer Mitteilung schreibt. Dabei handelt es sich um spezifische Wellen im intrakraniellen Elektroenzephalogramm (iEEG), welche als vielversprechende Biomarker für jenes Hirngewebe gelten, das epileptische Anfälle hervorruft.
Den Angaben der UZH zufolge ist der Chip im Gegensatz zu herkömmlichen elektronischen Geräten, auf denen Algorithmen laufen, besonders stromsparend. Er ermöglicht Berechnungen mit einer sehr hohen Zeitauflösung und benötigt dafür weder Internet noch Cloud-Computing.
Der Zürcher Chip könnte einerseits bei im Operationssaal zur Echtzeit-Erkennung und -Überwachung von HFO eingesetzt werden. Er könnte so laut UZH die Ergebnisse von neurochirurgischen Eingriffen verbessern.
Andererseits könnte der Chip auch als Epilepsie-Überwachungsgerät dienen. „Ein solcher tragbarer oder implantierbarer Chip könnte Phasen mit hoher oder niedrigen Anfallsneigung identifizieren und so eine personalisierte Medizin ermöglichen“, erklärt Johannes Sarnthein, Neurophysiologe am Universitätsspital Zürich, in der Mitteilung. Es sei auch geplant, eine drahtlose Datenübertragung mit niedrigem Stromverbauch in den Chip zu integrieren. Das würde beispielsweise die Datenerfassung auf einem Mobiltelefon ermöglichen. ssp
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