2023 Autor: Bryan Walter | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-05-24 23:09
Amerikanischen Wissenschaftlern ist es gelungen, einen Algorithmus zu entwickeln, um die Stimmung eines Menschen anhand der Aktivität seines Gehirns effektiv zu überwachen. Durch die Untersuchung der Stimmungsdynamik von sieben epileptischen Patienten, denen Elektroden zur Überwachung von Anfällen ins Gehirn implantiert wurden, konnten die Forscher bestimmte neuronale Aktivitätsmuster im limbischen System und anderen Gehirnregionen mit dem emotionalen Zustand in Verbindung bringen. Der Artikel wurde in der Zeitschrift Nature Biotechnology veröffentlicht.
Über die Zusammenhänge zwischen Gehirnaktivität und Stimmung ist viel bekannt. Zum Beispiel wird angenommen, dass die Amygdala, ein kleiner Bereich der Amygdala, die Hauptregion ist, die an negativen emotionalen Reaktionen beteiligt ist, die bei Stimulation Angst, Ekel oder Traurigkeit verursachen können.
Emotionen sind jedoch vielfältig und die Amygdala ist bei weitem nicht der einzige Ort, der für ihre Entstehung verantwortlich ist. Um die Beziehung zwischen Stimmung und Mustern der Gehirnaktivität genauer zu bestimmen, beschlossen Wissenschaftler der University of California, Los Angeles, eine Studie mit sieben Personen durchzuführen, denen Elektroden in ihr Gehirn implantiert wurden, um epileptische Anfälle zu überwachen. Die Aktivität wurde in mehreren Bereichen des limbischen Systems des Gehirns gemessen, das für die emotionale Reaktion verantwortlich ist (orbitofrontaler Kortex, Amygdala, Hypothalamus), sowie in einigen Bereichen der frontalen und temporalen Bereiche des Gehirns.
Ziel der Wissenschaftler war es, nicht nur einen Zusammenhang zwischen den Mustern der Gehirnaktivität und der Stimmung der Patienten zu finden, sondern auch zu verfolgen, wie sich diese im Laufe der Zeit verändert haben. Dazu verfolgten die Wissenschaftler mit einem standardisierten Fragebogen die Stimmungsdynamik der Studienteilnehmer über mehrere Tage.
Untersuchungsgebiete des Gehirns
Basierend auf den erhaltenen Daten erstellten die Wissenschaftler ein statistisches Modell der neuronalen Kodierung – die Beziehung zwischen dem Muster der neuronalen Aktivität und dem Reiz. Dieses Modell hat gelernt, die spezifische Aktivität der beobachteten Hirnareale mit einem Wert auf der emotionalen Umfrageskala zu korrelieren. Das trainierte Modell wurde dann an denselben Patienten getestet. Wissenschaftler haben herausgefunden, dass Aktivitätsmuster, die das vorgeschlagene Modell verwenden, die subjektive Einschätzung der eigenen Stimmung, die mit dem Test erhalten wurde, effektiv vorhersagen können.
Korrelation zwischen der durch die Gehirnaktivität vorhergesagten Stimmung (vertikal aufgetragen) und der mit einem Fragebogen gemessenen Stimmung
Wissenschaftlern ist es somit gelungen, eine Methode zur Überwachung der Stimmung durch die Gehirnaktivität in mehreren Teilen des Gehirns gleichzeitig zu entwickeln und zu testen, die an der emotionalen Reaktion beteiligt sind. In Zukunft kann diese Methode zur Überwachung der Stimmung von Patienten für die Diagnose von Stimmungsstörungen nützlich sein. Darüber hinaus bietet es auch die Möglichkeit, Methoden zur Überwachung und Behandlung affektiver Störungen mithilfe von Feedback-Systemen zu entwickeln: Daten über die elektrische Aktivität bestimmter Neuronenpopulationen zu nutzen, um diese direkt anzusprechen.
Moderne Technologien werden nicht nur verwendet, um Methoden zur Überwachung der Stimmung basierend auf der Gehirnaktivität zu entwickeln. Kürzlich haben Wissenschaftler eine Methode entwickelt, die Symptome einer Depression automatisch anhand der Sprachmerkmale eines Patienten erkennt.
