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Die Idee, bestimmte Leiden mit elektrischem Strom zu behandeln, ist nicht neu. Doch wenn man ausgefeiltes physikalisches und medizinisches Know-how sowie moderne Medizintechnik richtig einzusetzen weiß, sind die Effekte, die sich damit erzielen lassen, eindrucksvoll. Das beweist das Team um Dr. Andreas Rowald vom Lehrstuhl für Digital Health an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU). Sie entwickeln maßgeschneiderte Therapien sowie Alltagsunterstützung für Patienten* mit neurologischen Leiden wie Parkinson, Schäden durch Schlaganfälle oder Wirbelsäulenverletzungen.

Mit Elektrotherapien lassen sich bei einer Vielzahl von Krankheiten beachtliche Erfolge erreichen, z. B. lassen sich die Auswirkungen neurodegenerativer Erkrankungen, bei denen wichtige Nervenzellen im Körper abgebaut werden, lindern. Verletzte Nervenzellen und -stränge können reaktiviert werden. Hilfreich kann schwacher elektrischer Strom auch dabei sein, bestimmte Körperfunktionen, wie den Schmerz abzuschalten. Im besten Fall, macht eine solche Behandlung Medikamente überflüssig; Nebenwirkungen treten nur sehr selten auf.

Doch: „Ein Geheimnis der Medizin ist, dass man oftmals gar nicht so recht versteht, wie eine Behandlung ganz genau wirkt“, erklärt Dr. Andreas Rowald, der die Arbeitsgruppe „ProModell: Interaktive Erzeugung und Simulation von prognostischen, personalisierten digitalen Patientenmodellen“ leitet. „Man weiß nur, dass sie einen Heilerfolg bringt, sich aber trotz gleicher Mittel bei verschiedenen Menschen unterschiedlich auswirkt. Das gilt für Medikamente ebenso wie für die Behandlung mit elektrischem Strom.“

Deshalb ist es das Ziel des Physikers, die Mechanismen der Elektrotherapie besser zu verstehen. Der erste Schritt: den Patienten so gut wie möglich kennenlernen – und zwar von innen. Mittels moderner bildgebender Verfahren wie MRT oder CT sowie tragbarer Sensoren sammelt er wichtige Daten über die Beschaffenheit von Fett und Knochen, über Stärke und Größe von Muskeln, über die Verschaltung der Nerven, den elektrischen Widerstand der Gewebe und vieles mehr. Daraus konstruiert Rowald dann im Computer einen digitalen Zwilling des Patienten und kann dort simulieren, was passiert, wenn man die eine oder andere Stelle mit elektrischem Strom anregt.

„Wenn wir verstehen, was im Körper abläuft, dann können wir im zweiten Schritt die besten Behandlungsmöglichkeiten für den einzelnen Patienten ausloten“, erklärt Rowald. Das heißt, Andreas Rowald und sein Team suchen mithilfe komplexer physikalischer Berechnungen nach den Stellen, an denen idealerweise Elektroden angelegt werden sollen, sie berechnen die optimale Spannung und Stromstärke, loten aus, ob dauerhaft oder in Pulsen stimuliert werden soll.

„Natürlich verändern die Therapeuten bei der herkömmlichen Behandlung ohne Personalisierung auch die Art der Stimulation. Doch hier zeigt die Erfahrung, dass die Therapie sehr viel länger dauert und von Patient und Betreuer sehr viel mehr Geduld fordert, während wir mit personalisierter Elektrostimulation oftmals schon in der ersten Sitzung kleine, manchmal auch größere Erfolge erzielen“, sagt Rowald.

Ein Ziel der Forschungsarbeit von Andreas Rowald und seinem Team ist es daher, Computermodelle für die Personalisierung von Therapien zu entwickeln, die zwar bestmöglich auf eine Person zugeschnitten sind, aber auf weniger aufwändig erhobenen Daten basieren. Am Lehrstuhl für Digital Health (Leitung: Prof. Dr. Oliver Amft) werden Computermodelle und digitale Zwillinge für eine Vielzahl medizinischer Anwendungen entwickelt und analysiert.

Für wissenschaftliche Studien sucht das ProModell-Team immer nach Patienten mit neurologischen Erkrankungen. Auch sucht das ProModell-Team Nachwuchswissenschaftler, die Interesse an Forschungsarbeiten rund um das Thema digitale Zwillinge zur Behandlung von neurologischen Störungen haben.

Das aktuellste Paper der Arbeitsgruppe in Nature Medicine: https://rdcu.be/cGwVp

* Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird auf eine geschlechtsspezifische Differenzierung verzichtet. Entsprechende Begriffe gelten im Sinne der Gleichberechtigung grundsätzlich für alle Geschlechter. Die verkürzte Sprachform beinhaltet keine Wertung.

Quelle: Pressemitteilung der Universität Erlangen-Nürnberg