ELBAS – Elektrische Beatmungsstimulation im closed-Loop

Jährlich müssen allein in Deutschland rund 250.000 Patientinnen und Patienten künstlich beatmet werden. Obwohl moderne Beatmungsgeräte Leben retten, bleibt die mechanische Beatmung mit erheblichen Risiken verbunden. Da das Zwerchfell während einer längeren Beatmung nur eingeschränkt aktiv ist, kann es zu einem Abbau der Atemmuskulatur kommen. Dies erschwert insbesondere die Entwöhnung vom Beatmungsgerät und verlängert häufig den Aufenthalt auf der Intensivstation.

Im Forschungsprojekt ELBAS entwickeln das Institut für Biomedizinische Technik und Informatik (BMTI) der TU Ilmenau und die neuroConn GmbH einen neuartigen Demonstrator zur nicht-invasiven elektrischen Stimulation des Nervus phrenicus. Der Nervus phrenicus steuert das Zwerchfell, den wichtigsten Atemmuskel des Menschen. Ziel ist es, das Zwerchfell während einer künstlichen Beatmung physiologisch zu aktivieren und so dessen natürliche Funktion möglichst lange zu erhalten.

Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen soll die Stimulation nicht mit festen Parametern erfolgen. Stattdessen entsteht ein Closed-Loop-System, das kontinuierlich Biosignale der Atmung erfasst und in Echtzeit auswertet. Abhängig vom aktuellen Atemzustand werden Zeitpunkt und Parameter der elektrischen Stimulation automatisch angepasst. Dadurch soll eine möglichst präzise und patientenindividuelle Unterstützung der Atmung ermöglicht werden.

Ein weiterer Schwerpunkt des Projekts ist die Modellierung eines Digital Twins des Halsbereichs. Dieses Modell berücksichtigt anatomische Unterschiede zwischen einzelnen Patientinnen und Patienten und unterstützt die Auswahl optimaler Stimulationsparameter. Ziel ist es, den Nervus phrenicus mit möglichst geringer Stromstärke zuverlässig zu aktivieren und gleichzeitig unerwünschte Nebenstimulationen zu minimieren.

Das BMTI untersucht hierfür verschiedene Biosignale, beispielsweise Atemgurte, Spirometrie, Elektromyographie und Ultraschall, hinsichtlich ihrer Eignung für eine zuverlässige Triggerung der Stimulation. Gleichzeitig werden Algorithmen entwickelt, die diese Signale in Echtzeit verarbeiten und den optimalen Stimulationszeitpunkt bestimmen. Die Ergebnisse fließen gemeinsam mit dem Digital Twin in den Closed-Loop-Regelkreis ein.

Langfristig soll ELBAS den Grundstein für eine neue Generation intelligenter Beatmungsunterstützung legen. Durch die Kombination aus Biosignalverarbeitung, modellbasierter Optimierung und adaptiver Neurostimulation könnte künftig eine physiologischere Beatmung ermöglicht werden. Dies besitzt das Potenzial, die Entwöhnung vom Beatmungsgerät zu erleichtern, beatmungsbedingte Komplikationen zu reduzieren und die intensivmedizinische Versorgung nachhaltig zu verbessern.