Bewusstseinsforschung von gesunder Wachheit, über Schlaf bis hin zum Wachkoma

Ziel des Projekts ist das bessere Verständnis von kognitiven Prozessen in Abhängigkeit verschiedener gesunder (Wachheit vs. Schlaf) und pathologischer Bewusstseinszustände. Letztere werden durch verschiedene Gruppen von Patienten mit schweren Bewusstseinsstörungen (d.h. Vegetative State/Unresponsive Wakefulness Syndrome (VS/UWS) und Minimally Conscious State (MCS)) repräsentiert. Ein weiterer Fokus des Projekts liegt darin das Verständnis von zirkadianer Rhythmik und Schlaf bei der genannten Patientengruppe zu erweitern; denn Patienten mit schweren Bewusstseinsstörungen stellen ein gravierendes klinisches Problem hinsichtlich ihrer Beurteilung, Behandlung und Pflege dar. Fortschritte in der Komaforschung sollen die Verbesserung der Diagnose und Prognose dieser Patientenpopulation ermöglichen und als Basis für eine Anpassung und Optimierung therapeutischer Maßnahmen innerhalb des Rehabilitationsprozesses dienen. Darüber hinaus sollen die durch das Projekt gewonnen Daten einen wichtigen Beitrag zur anhaltenden Debatte um die neuronalen Grundlagen des Bewusstseins liefern. Die Untersuchung mentaler Funktionen bei Patienten mit schweren Gehirnschädigungen stellt eine einzigartige Möglichkeit für die wissenschaftliche Erforschung von Bewusstsein dar und schließt an die globalen Anstrengungen an, die neuronalen Korrelate von Bewusstsein zu identifizieren. Zudem würden neue Erkenntnisse bedeutende ethische und soziale Konsequenzen in sich bergen. Im klinischen Alltag ist die Erfassung residualer Fähigkeiten bei Patienten mit schweren Bewusstseinsstörungen, mit unter aufgrund der starken motorischen Einschränkungen der Patienten, enorm schwierig und von einer hohen Rate an Fehldiagnosen begleitet. Die vorgeschlagenen Methoden (Elektroenzephalographie [EEG] und Polysomnographie [PSG]) sollen zusätzliche Informationen liefern um die Diagnose und Prognose dieser Patientengruppe zu verbessern. Zum einen untersucht das Projekt die Verarbeitung auditiver Stimuli in verschiedenen Bewusstseinsstadien (Wach vs. Schlaf) gesunder Probanden, sowie die residuelle auditive Verarbeitung bei Patienten mit schweren Bewusstseinsstörungen. Darüber hinaus liegen die zirkadiane Rhythmik und die Relevanz von Umgebungsvariablen (z. B. Licht, Anwesenheit von Personal, Interaktion von Patienten und Angehörigen) im Fokus der Untersuchung. In diesem Zusammenhang sollen auch die möglichen positiven Auswirkungen der Stimulierung mit besonders hellem Licht auf Wachheit und kognitive Verarbeitung untersucht werden. Ein besonderes Augenmerk der Studie liegt außerdem auf Ruhe Netzwerken (engl. resting state networks) und Schlaf und dessen Bedeutung für Diagnose, Prognose bzw. residuale Gehirnplastizität im Wachkoma. Zusammenfassendbleibt zuhoffen, dass die zunehmendeAnwendungvon neurophysiologischen Methoden der vorgestellten Art validere Diagnosen und eine bessere Einschätzung der Prognose von VS/UWS und MCS Patienten erlauben. Letzten Endes ist zu erwarten dass die gewonnen Erkenntnisse zu einem besseren Verständnis des menschlichen Bewusstseins beitragen.

In unserem Y777 START- Projekt "Bewusstseinsforschung von gesunder Wachheit, über Schlaf bis hin zum Wachkoma", wollten wir die Informationsverarbeitung in verschiedenen Bewusstseinszuständen näher untersuchen. Genauer gesagt wollten wir uns auf natürliche Variationen des Bewusstseins (von Wachsein bis Schlaf), sowie auf pathologische Variationen wie bei "Bewusstseinsstörungen" (DOC; in diesem Fall postkomatöse Zustände wie der "Zustand der unresponsiven Wachheit" (UWS) und des "minimal bewussten Zustands" (MCS)) konzentrieren. Für unser erstes Forschungsziel präsentierten wir akustische Reize während des Wachzustandes, des Leicht-, Tief- und REM-Schlafes sowie in verschiedenen DOC-Zuständen. Konkret wurde dabei der bedeutsame eigene "Rufname" und/oder andere emotionale Reize verwendet, die jeweils in einer vertrauten Stimme gesprochen wurden (z. B. von einem nahen Verwandten oder Partner (fSON)), oder in neutraler bzw. ärgerlichen Stimmlage (eSON). Wir haben dazu 8 Arbeiten veröffentlicht. Unsere wichtigsten Ergebnisse waren, dass das Gehirn auch bei völliger Bewusstlosigkeit noch in außerordentlichem Maße solche Informationen verarbeitet. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass emotionale Sprachmelodie und Selbstrelevanz mehr Aufmerksamkeitsressourcen in Anspruch nehmen und, dass unbekannte Stimmen, die in der Nacht vorkommen, bevorzugt verarbeitet werden. Derartige Reize lösen auch kleine nächtliche Erregungen (sog. "Microarousals") aus, was als evolutionär sinnvolle Reaktion auf potenziell gefährliche Reize in der Umgebung interpretiert werden kann. Selbstrelevante vertraute Reize sowie ärgerliche Stimmlagen schienen auch von ansonsten nicht kommunikativen (postkomatösen) Patienten mit Bewusstseinsstörungen stärker verarbeitet zu werden, was auf die verbleibenden kognitiven Fähigkeiten dieser Patienten hinweist. Zudem zeigt es die Notwendigkeit vermehrt komplexe und bedeutungsvolle (nicht simple) Reize in der Arbeit mit solchen schwer hirngeschädigten Patienten zu verwenden. Ein weiteres Forschungsziel war es ein besseres Verständnis der zirkadianen Rhythmik bei DOC Patienten zu erlangen und zu eruieren, ob helle Tageslichtstimulation helfen kann, solche Rhythmen wieder herzustellen. Dazu konnten 9 Arbeiten im Laufe des Projekts veröffentlicht werden. Interessanterweise fanden wir hier, dass mit Aktigraphie am Handgelenk (bei sorgfältiger Korrektur der Pflegetätigkeiten) und noch besser mit Melatoninbestimmungen aus dem Urin und/oder kontinuierlicher Temperaturmessungen auf der Haut die zirkadianen Rhythmen bei diesen Patienten zuverlässig bewertet werden können. Besonders aufregend war die Feststellung, dass sich die Temperaturrhythmen der Patienten einem natürlichen 24-Stunden-Zyklus annäherten, wenn die Patienten eine Woche lang mit "dynamischem Tageslicht" (DDL) stimuliert wurden, das dem eines natürlichen Sonnenlichts ähnelte. Außerdem waren die Rhythmen der Patienten unter der DDL-Bedingung ausgeprägter und stabiler, und die Patienten waren tendenziell besser erregbar/ansprechbar. Schließlich interessierten wir uns für die "spontane Hirnaktivität" und die Frage, ob künstliche Intelligenz (KI) zur schwierigen Klassifizierung der Schlafmuster bei DOC-Patienten und Neugeborenen eingesetzt werden kann. Interessanterweise ist dies möglich und wir verfügen somit nun über KI-Techniken, die auf künftige Datensätze dieser Art angewendet werden können.