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Technische Universität München
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Neurotechnology in Mental Health

Psychische Erkrankungen sind eines der größten medizinischen Probleme unserer Gesellschaft. Phänomene wie kognitive Defizite, Depressionen oder chronischer Schmerz gehen auf Störungen des Nervensystems zurück, viele Zusammenhänge sind aber noch unklar. Für eine genauere Diagnose und bessere Behandlungen psychischer Erkrankungen entwickelt das TUM Innovation Network for Neurotechnology in Mental Health (NEUROTECH) neue Ansätze und Technologien.

Das Team nutzt dabei die extreme Detailgenauigkeit elektrophysiologischer Methoden, um Vorgänge im menschlichen Gehirn zu messen und zu stimulieren, und kombiniert sie mit modernsten datenwissenschaftlichen Werkzeugen. So wollen die Forschenden nicht nur Krankheitsbilder besser verstehen und genauer unterscheiden, sondern auch individualisierbare Therapie-Strategien für Patientinnen und Patienten finden. Sie folgen dabei strengen ethischen Richtlinien und untersuchen zugleich, welche ethischen Konsequenzen für Mensch und Gesellschaft aus disruptiven Technologien der Neurowissenschaft, Neurologie und Psychiatrie entstehen.

Unser Team

Prof. Dr. Simon Jacob (Translationale Neurotechnologie)

Promotionen

  • Implantable neuroelectronic interfaces (Fulvia Del Duca)
  • The neuronal mechanisms underlying syntactic processing in aphasia (Paolo Favero)
  • Modulating sleep, circadian rhythm and cognition in health and disease through sensory stimulation (Laura Hainke)
  • Cellular and circuit mechanisms of right hemispheric language functions in aphasia (Lisa Held)
  • Embedded ethics and social science for responsible neurotechnology (Franziska Schönweitz)
  • Analysis of correlates of pain and EEG signals (Özgün Turgut)
  • Neuronal Recordings from an Aphasic Patient: A Computational Model of Cortical Language Circuits (Felix Waitzmann)

Publikationen

  1. Ploner M, Buyx A, Gempt J, Gjorgijeva J, Müller R, Priller J, Rückert D, Wolfrum B, Jacob SN. "Reengineering neurotechnology: placing patients first", Nat Ment Health 1:5-7 (2023)
  2. Eisenkolb VM, Held LM, Utzschmid A, Lin XX, Krieg SM, Meyer B, Gempt J, Jacob SN. "Human acute microelectrode array recordings with broad cortical access, single-unit resolution, and parallel behavioral monitoring", Cell Rep 2;42(5):112467 (2023)
  3. Hiendlmeier L, Zurita F, Vogel J, Del Duca F, Al Boustani G, Peng H, Kopic I, Nikić M, Teshima TF, Wolfrum B. "4D-Printed Soft and Stretchable Self-Folding Cuff Electrodes for Small-Nerve Interfacing", Advanced Materials 35 (12), 2210206 (2023)
  4. Zurita F, Grob L, Erben A, Del Duca F, Clausen-Schaumann H, Sudhop S, Hayden O, Wolfrum B. "Fully 3D-Printed Cuff Electrode for Small Nerve Interfacing", Advanced Materials Technologies, 8 (3), 2200989 (2023)
  5. Zurita F, Del Duca F, Teshima T, Hiendlmeier L, Gebhardt M, Luksch H, Wolfrum B. "In vivo closed-loop control of a locust’s leg using nerve stimulation". Sci Rep 12, 10864 (2022)
  6. Gil Avila C, Bott FS, Tiemann L, Hohn VD, May ES, Nickel MM, Zebhauser PT, Gross J, Ploner M. "DISCOVER-EEG: an open, fully automated EEG pipeline for biomarker discovery in clinical neurosciences", bioRxiv (2023)
  7. Bott FS, Nickel MM, Hohn VD, May ES, Gil Avila C, Tiemann L, Gross J, Ploner M. "Local brain oscillations and interregional connectivity differentially serve sensory and expectation effects on pain", Sci Adv 9:eadd7572 (2023)
  8. Zebhauser PT, Hohn VD, Ploner M. "Resting state EEG and MEG as biomarkers of chronic pain: a systematic review". Pain (in press, 2023).
  9. Hohn VD, Bott FS, May ES, Tiemann L, Fritzen C, Nickel MM, Gil Ávila C, Ploner M. "How do alpha oscillations shape the perception of pain? - An EEG-based neurofeedback study". PLoS Biol, Registered Report, in-principle accepted (2022)
  10. Müller R, Ruess AK, Schönweitz FB, Buyx A, Gil Avila C, Ploner M. “Minimizing Racial and Ethnic Bias in Neuroscience – Next steps for Global Collaboration”. Nat Neurosci (in press)
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