Das menschliche Gehirn ist die oberste Steuerzentrale des gesamten Körpers und weil es somit kein noch höheres Regulationszentrum gibt, kann es seine Aufgabe nur dadurch bewältigen, weil es selbst hochgradig organisiert und reguliert ist. Doch wie wird eine solche Selbstregulation durch die vielen Milliarden miteinander vernetzter, elektrisch erregbarer Nervenzellen erreicht? Aufgrund der gewaltigen Fortschritte, die die Hirnforschung in den letzten Dekaden gemacht hat, stellt sich die Frage, ob das bisherige Modell von Über- und Untererregung des Gehirns inzwischen nicht veraltet ist? Aber wie passt dieses Modell zu den neueren Verfahren mit langsamen kortikalen Potentialen (ILF)? Und was haben die Default Mode Networks damit zu tun?

Das schon lange existierende Modell von Über- und Untererregung ist keineswegs veraltet. Im Gegenteil, die Erregungs- Leistungskurve ist nach wie vor ein gutes Modell zur Vorstellung der Selbstregulierung. Ein gesundes Gehirn kann sich schnell auf eine Anforderung einstellen und den dafür notwendigen Erregungslevel halten. Dabei findet es den optimalen Erregungslevel selbst, also ohne unangepasste motorische Aktivität oder den Einfluss von Kaffee, Alkohol oder Medikamenten. Dies alles sind Kennzeichen einer guten Selbstregulierungsfähigkeit.

In welchem Ausmaß das Gehirn mit Selbstregulierungsvorgängen beschäftigt ist zeigt sich daran, dass der Unterschied im Energieverbrauch von Ruhe zu voller Anstrengung bei weniger als fünf Prozent liegt. Dabei verbraucht das Gehirn insgesamt mehr als ein Viertel der Körperenergie und dreiviertel des Blutzuckers.

Wir können also konstatieren, dass sich die alten Modelle zur Anpassung des Erregungslevels im Gehirn bestätigt haben und über die Zeit weiter verfeinert und ergänzt werden konnten. Einzig gibt es nicht mehr den schönen linear gedachten Zusammenhang zwischen Rewardfrequenz und Erregungslevel. (Den mussten wir aber genau genommen schon zu Zeiten des Frequenzbandtrainings verwerfen.)

Bei der Entwicklung von immer effektiverem Neurofeedback-Training mussten wir nämlich feststellen, dass beim Übergang zu immer langsameren Vorgängen, die wir dem Gehirn zurückmelden, die alten Vorstellungen von hohe Frequenz = hohe Erregung, niedrige Frequenz = niedrige Erregung nicht mehr gepasst haben; zumal sich die Trainings-Effekte noch stärker und schneller einstellten, je weiter wir in der Entwicklung in Richtung der niedrigen Frequenzen vorangingen.

Gleichzeitig haben wir gesehen, dass das Gehirn stärker anspricht, wenn mehr Information über das EEG subtiler zurückgemeldet und insbesondere der Patient nicht zu einer aktiven Teilnahme aufgefordert wird ("die Rakete soll möglichst schnell fliegen"). Heute geben wir gar keine Anweisung mehr, außer, dass Feedback zu betrachten.

Wie passt das also alles zusammen? Es geht nach wie vor um Fehlregulierung und die Korrektur derselben. Nur ist es offensichtlich so, dass das Gehirn durch die Art, wie wir die EEG-Aktivitäten zurückmelden, sehr schnell merkt, dass es das Feedback beeinflussen kann, und beginnt, mit dem Prozess zu interagieren. Dabei wird durch die Signalverarbeitung beim Neurofeedback durch uns festgelegt, was das Gehirn als Rückmeldung erhält und somit geben wir vor, was das Gehirn an Potentialunterschieden an der Kopfoberfläche machen muss, damit sich etwas in der Feedbackanimation verändert.

Dadurch, dass wir mit bipolaren Ableitungen arbeiten, melden wir dem Gehirn zurück, was ein ganzes Netzwerk an seinen beiden Enden tut. Wir motivieren also das durch die Elektrodenpositionen gewählte Netzwerk, solche Potentialunterschiede zu erzeugen. Durch die Veränderung, die wir durch das Neurofeedback veranlassen, wird das Netzwerk wie durchgeknetet und lernt so seine Autoregulationsfähigkeit zu verbessern.

Die Ruhenetzwerke sind nun eine sehr interessante Entdeckung, die sehr gut zu obiger Hypothese passt. Es gibt ja eine Reihe solcher Netzwerke, die man mittels fMRI gefunden zu haben glaubt. Das Paper von Markus Raichle "The Restless Brain" (Brain Connectivity, Vol. 1, 2011) gibt hier einen ganz guten Überblick. Es wird dort von "Knotenpunkten" gesprochen- das sind die Bereiche, die in der Bildgebung durch synchrone Aktivität aufgefallen sind. Interessanterweise fallen die von unserer Gruppe empirisch gefundenen Elektrodenpositionen gut mit den dort angegebenen Knotenpunkten der unserer Trainingsabsicht zugeordneten Netzwerke zusammen.

Natürlich ist das alles nur eine Hypothese, aber man muss sagen, dass a) die Entwicklung entlang dieser Hypothese zu schnelleren und stärkeren Effekten des Neurofeedbacks geführt hat, was die Hypothese bestätigen mag, und b) die Überlegung gut zu den bisherigen Erkenntnissen über die Ruhenetzwerke passt.

Mehr als eine Hypothese ist es dennoch nicht. Wir greifen zwei Fingerbreit über der Kortexoberfläche ein sehr rudimentäres Signal ab, welches zudem von großen Elektrodendriften überlagert ist. Dabei interagieren wir mit einem komplexen, plastischen und selbstorganisierenden Netzwerk, über das wir zwar schon erstaunlich viel, aber dennoch eigentlich noch gar nichts wissen. Bis vor zwanzig Jahren gab es die Idee der Plastizität noch nicht einmal.

Wir denken, dass wir mit dem empirischen Entwicklungsansatz auf Basis qualitativer Evidenzkriterien den besten Weg zu effektiven und ethisch vertretbaren Neurofeedbackverfahren gehen. So empfehlen wir ein Neurofeedback Protokoll erst dann oder geben erst dann ein neues Softwaremodul frei, wenn es sich in hunderten Neurofeedbacksitzungen in unserem eigenen klinischen Netzwerk bewährt hat. Parallel zu den Beobachtungen verfeinern wir die Hypothesen und justieren die folgenden Entwicklungsschritte auf die aktuell gewonnen Erkenntnissen.

Modernes Neurofeedback ist ein therapeutisch anspruchsvolles Verfahren. Patienten sind zu unterschiedlich, als dass ein und dasselbe Protokoll die genau gleiche Wirkung haben würde. Weiterhin sind die modernen Verfahren zu wirksam, als dass man den Patienten unbeobachtet lassen könnte, oder man solche Verfahren im Massenbetrieb oder gar zur Heimnutzung verantworten könnte.

Ein Vorteil unserer Methode ist aber, dass es aufgrund der großen Effektivität zu schnellen Rückmeldungen vom Patienten oder aus dem Umfeld kommt (oft schon in der Sitzung), was dann eine zügige iterative Anpassen der Trainingsparameter erlaubt. Damit ist diese Art von Neurofeedback ein starkes Werkzeug für die Therapie, aber es stellt dennoch keinen Therapieersatz dar.