Neuraler Chip dekodiert Interaktionen zwischen Hirnregionen

Forschende der EPFL haben mit LogSync einen implantierbaren Neuralchip entwickelt, der die Kommunikation zwischen Gehirnregionen in Echtzeit erfasst und daraus kognitive sowie emotionale Zustände ableitet. Die Entwicklung, die am Laboratory for Integrated Neurotechnologies von Mahsa Shoaran entstand, zielt darauf ab, die tiefe Hirnstimulation präziser und energetisch effizienter zu machen, insbesondere bei schweren psychiatrischen Erkrankungen wie Depressionen, posttraumatischer Belastungsstörung oder Zwangsstörungen. Bisher arbeiten viele Systeme der tiefen Hirnstimulation häufig in offenen Regelkreisen und liefern Stimulationsimpulse nach festen Vorgaben. Auch adaptivere Ansätze beziehen oft nur Signale aus einer einzelnen Hirnregion ein. Für psychiatrische Störungen ist das problematisch, weil relevante Krankheitsmuster vermutlich nicht lokal, sondern in gestörter Kommunikation zwischen mehreren Hirnregionen liegen. LogSync setzt genau dort an: Der Chip misst Gehirnaktivität, extrahiert Biomarker wie die Stärke von Hirnwellen und die Synchronisation zwischen Regionen und nutzt ein maschinelles Lernverfahren, um daraus Zustände wie kognitive Anstrengung oder emotionale Erregung zu erkennen. Das System ist als Low-Power-System-on-Chip konzipiert und bleibt mit einer Leistungsaufnahme von unter 200 Mikrowatt deutlich unter dem Verbrauch vieler implantierbarer Neural-Interface-Systeme. Erreicht wird das durch eine gemeinsame Entwicklung von Hardware und Algorithmen sowie durch logarithmische Berechnungen, die die aufwendige Analyse von Hirnnetzwerken vereinfachen. Die Arbeit wurde im September 2026 im IEEE Journal of Solid-State Circuits veröffentlicht und entstand im Rahmen einer mit 6,6 Millionen Schweizer Franken dotierten Förderung des US-amerikanischen National Institute of Mental Health. Validiert wurde LogSync anhand menschlicher Gehirnablesungen aus früheren psychiatrischen Experimenten sowie in Versuchen an der University of Minnesota, bei denen Nagetiere implantiert wurden. Dabei konnte das System die relevanten Hirnprozesse überwachen und Stimulationsimpulse zu definierten Phasen der Gehirnaktivität auslösen. Neben der direkten Anwendung in der psychiatrischen Neuromodulation hat die Technik auch breiteres Potenzial. Die gewonnenen Erkenntnisse könnten in adaptive tiefe Hirnstimulation für Bewegungsstörungen, in nicht-invasive Closed-Loop-Systeme und in Ultraschall-basierte Schnittstellen einfließen. Ergänzend arbeitet das Team an selbstüberwachtem maschinellen Lernen, das neuronale Muster direkt aus Hirnsignalen lernt, und bringt diese Forschung über das EPFL-Spin-off Infera Neuro in die klinische Anwendung.