Graphen-Technologie ermöglicht Echtzeit-Erkennung von Hirnschäden nach Schlaganfall

Ein internationales Forschungsteam hat einen Graphen-Sensor entwickelt, der Hirnaktivität überwacht und gefährdete Bereiche nach einem ischämischen Schlaganfall identifiziert. Die in der Fachzeitschrift Brain veröffentlichte Studie zeigt, dass hochsensible Graphen-Geräte ultra-langsame elektrische Wellen (kortikale Depolarisationen) erfassen, die herkömmliche Instrumente übersehen.

Bei einem Schlaganfall löst die unterbrochene Durchblutung zerstörerische elektrische Wellen aus. Die Graphen-Sensoren ermöglichten es, gesundes, gefährdetes und irreversibel geschädigtes Gewebe präzise zu unterscheiden. Die Technologie zeigte, dass eine niedrige Dosis Ketamin die Dauer dieser Störungen verkürzt und das Ausmaß der Hirnschäden bei Mäusen begrenzt.

Das Projekt ist eine Kooperation des spanischen CSIC, des ICN2, der Universität Manchester und der deutschen Multi Channel Systems. Anton Guimerà-Brunet (CSIC) verfeinert die Technologie seit 2018, um sie für die Erforschung niederfrequenter Hirnsignale zu standardisieren.

Obwohl sich das System noch in der präklinischen Phase befindet, planen die Forscher den klinischen Einsatz zur Echtzeit-Überwachung von Schlaganfallpatienten. Rob Wykes (Universität Manchester) betont, dass die Innovation die Messgenauigkeit verbessert und Klinikern hilft, Notfallinterventionen zu optimieren, um fortschreitende Behinderungen zu verhindern.