Nach einem Schlaganfall, bei fortschreitenden Nervenschäden durch die Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) oder nach einem Unfall verlieren Betroffene oft die Fähigkeit, ihre Hände zu nutzen. Alltägliche Bewegungen wie das Greifen eines Gegenstands, das Einschenken einer Tasse Kaffee oder das selbstständige Essen werden durch solche Lähmungen unmöglich. Bisher versucht man, Patienten mit solchen Handlähmungen durch passive Orthesen oder einfache, durch Buttons kontrollierte Greifgeräte zu helfen.
Das Problem: Diese Systeme sind zwar robust und einfach zu nutzen, erlauben aber nur rudimentäre Bewegungen – beispielsweise das Öffnen und Schließen der Hand. Aktive Orthesen sind zudem meist nur für Patienten mit einem Rest an Bewegungsfähigkeit in ihren Händen geeignet.
Luftkissen als Bewegungshelfer
Doch ein neuartiges Hand-Exoskelett könnte dies bald ändern. Entwickelt hat es ein Team um John Nassour von der Technischen Universität München auf der Suche nach einer möglichst kostengünstigen, einfach herzustellenden Bewegungshilfe selbst für Menschen mit komplett gelähmten Händen. „Wir haben eine Lösung gefunden, die sich jeder leisten kann, und die trotzdem sehr gut funktioniert“, sagt Seniorautor Gordon Cheng von der TU München.
Konkret besteht die neue Greifhilfe aus einem weichen, pneumatischen Handschuh. Dieser wird über die gelähmte Hand gestülpt und übernimmt ihre Funktion. Möglich wird dies durch ein System aus kleinen Luftkissen in Fingern, Handballen, Handrücken und Handgelenk. Indem diese Kissen selektiv und einzeln mit Luft gefüllt werden, kann der Handschuh jeden Finger einzeln krümmen oder strecken, den Daumen abspreizen oder anlegen und das Handgelenk drehen.
Grundlegende Funktionen des Handschuh-Systems. — © Nassour et al./ Nature Machine Intelligence, CC-by 4.0
„Auf zweierlei Weise intelligent“
Damit Patienten diesen Handschuh gezielt steuern können, lesen Sensoren elektrische Muskelsignale aus. Sie sitzen an der Stelle, an der solche Signale trotz der Lähmung noch auftreten und wahrnehmbar sind. Für ihren Prototyp nahmen Nassour und sein Team dabei die Hilfe eines Patienten mit ALS in Anspruch. Dieser konnte aufgrund der Nervenkrankheit seine Hände nicht mehr bewegen, in seinem Unterarm waren aber noch schwache Nervensignale detektierbar. Mithilfe von KI-gestützter Software konnte das Team diese identifizieren und auslesen.
