24. Juni 2025
In dieser Studie wurde funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) verwendet, um die Aktivität des präfrontalen Kortex während einer 23-minütigen Yoga-Asana-Sequenz im Blockdesign mit 27 Erwachsenen zu messen. Die Konnektivität im Ruhezustand wurde vor und nach dem Training aufgezeichnet. Die Ergebnisse unterstreichen die Wirksamkeit von fNIRS in der bewegungsbasierten Forschung und geben neurologische Einblicke in die Wirkung von Yoga-Asanas.
Diese Forschung verwendet fNIRS, um zu untersuchen, ob die Gehirnaktivität während vier gängiger Yoga-Asanas gemessen werden kann, um die neurologischen Auswirkungen von Yoga auf den präfrontalen Kortex zu verstehen. Diese Forschung schließt die Lücke im Verständnis, wie Yoga-Asanas die Gehirnaktivität beeinflussen, indem sie mobile neuronale Bildgebung verwendet, um die Gehirnfunktion während der Bewegung zu messen, ein bisher begrenztes Forschungsgebiet. fNIRS bietet einen entscheidenden Vorteil, indem es die Messung der Gehirnaktivität während der Bewegung und in natürlichen Umgebungen ermöglicht, im Gegensatz zu fMRT und EEG, die auf statische, kontrollierte Umgebungen beschränkt sind.
Unser Labor wird fNIRS-Methoden entwickeln, um die kognitive Arbeitsbelastung und die Behandlungsergebnisse in verschiedenen realen Kontexten zu messen, einschließlich Legasthenietherapie, Yoga-basierten Depressionsinterventionen, medizinischer Ausbildung und Montageaufgaben in der Fertigung.
[Erzähler] Verwenden Sie zunächst das tragbare fNIRS-Gerät, um Daten zu sammeln. Positionieren Sie die Lichtquellen und Detektoren in den Kappenhaltern gemäß dem vom Hersteller bereitgestellten bilateralen präfrontalen Kortex-Layout. Halten Sie einen Abstand von 3,0 Zentimetern zum Quellendetektor ein, um eine optimale kortikale Signalerkennung zu gewährleisten. Fügen Sie zwei kurze Trennkanäle im Abstand von 1,0 Zentimetern hinzu, um kortikale hämodynamische Reaktionen zu isolieren, indem oberflächliche Signale wie der Blutfluss der Kopfhaut zurückgebildet werden. Wählen Sie als Nächstes vier grundlegende Hatha-Yoga-Haltungen aus, die in der Studie verwendet werden sollen und den Kern von Surya Namaskar bilden, da sie weit verbreitet sind und die Beurteilung von Umkehrhaltungen und Rückenstreckungen ermöglichen. Gestalten Sie die experimentelle Präsentation im PowerPoint-Format mit einem visuellen und auditiven Leitfaden für die Teilnehmer. Stellen Sie sicher, dass auf jeder Folie ein Foto und der Name einer Haltung auf Spanisch mit dem Sanskrit-Namen in Klammern angezeigt wird. Durchlaufen Sie während der Präsentation alle 30 Sekunden die Haltungen B, C und D in zufälliger Reihenfolge, während Sie gleichzeitig die Namen der Haltungen laut rufen. Streuen Sie die Grundhaltung nach dem Zufallsprinzip zwischen aktive Posen ein, um die Sequenz auszugleichen und Übungs- oder Wohneffekte zu reduzieren. Um die Datenverwaltung und Konsistenz zu gewährleisten, standardisieren Sie alle visuellen Materialien, indem Sie die Bildauflösung und den Textstil anpassen und jeweils mit spanischen und Sanskrit-Haltungsnamen beschriften. Stellen Sie sicher, dass jeder Teilnehmer den Präsentationsbildschirm deutlich sehen kann, bevor er beginnt. Stellen Sie dann die aktive und die Grundhaltung vor und beschreiben Sie ihre visuellen Eigenschaften und Ausrichtung. Bereiten Sie den Experimentierraum vor, indem Sie eine Yogamatte, ein an der Wand befestigtes Seilsystem und einen sichtbaren Präsentationsbildschirm vor den Teilnehmer stellen. Vergewissern Sie sich, dass der Bildschirm lesbar ist, ohne die Bewegung zu blockieren. Kalibrieren Sie nun das fNIRS-System, indem Sie die Batterie, die Funktionalität und die Softwarekompatibilität überprüfen. Positionieren Sie die Optoden auf der Kopfhaut des Teilnehmers nach dem internationalen 10-20-System und passen Sie die Kopfform und Haardichte an. Verbinden Sie die fNIRS-Kappe über Bluetooth mit der Erfassungssoftware, um die Signalerfassung in Echtzeit sowohl vor als auch nach dem Ruhezustand und während der gesamten Yoga-Asana-Praxis zu überwachen. Verwenden Sie die Systemschnittstelle, um Signalqualitätsparameter wie das Signal-Rausch-Verhältnis und den Scalp-Coupling-Index zu überprüfen. Vergewissern Sie sich, dass der Teilnehmer flach sitzt, die Hände auf dem Schoß und den Rücken stützt. Fragen Sie, ob sie sich wohl fühlen, bevor Sie beginnen. Befestigen Sie als Nächstes die Optode-Kappe mit einem Kinnriemen und verwenden Sie einen Bambusstab, um das Haar für den direkten Kontakt mit der Kopfhaut zu scheiteln. Wenn die Kappe befestigt und der Teilnehmer Platz genommen hat, weisen Sie ihn an, sich mit geschlossenen Augen zu entspannen, um sechs Minuten lang mit der Messung des Ruhezustands vor der Asana zu beginnen. Sammeln Sie während dieser Zeit fNIRS-Daten bei 25 Hertz. Verwenden Sie die Erfassungssoftware, um die Signalqualität über das Datenerfassungsmodul zu bewerten. Um minimale Bewegungen zu gewährleisten, weisen Sie die Teilnehmer an, ihre Augenbrauen nicht zu bewegen oder ihr Gesicht zu berühren und während des Ruhezustands nicht einzuschlafen. Fragen Sie anschließend die Teilnehmer, ob sie versehentlich eingeschlafen sind, um die Richtigkeit der Daten zu überprüfen. Sobald der erste Ruhezustand abgeschlossen ist, entfernen Sie den Stuhl. Lassen Sie die Teilnehmer stehen, während Sie bestätigen, dass das Signal stabil bleibt. Weisen Sie sie an, der vorprogrammierten Präsentation zu folgen, die automatisch mit Haltungshinweisen fortschreitet. Geben Sie während der Präsentation mündliche Anweisungen. Zeichnen Sie die Haltungsmarkierungen mit den Bezeichnungen A, B, C und D manuell auf, indem Sie die Ereignisanmerkungsfunktion in der Erfassungssoftware verwenden, um jeden Übergang für die Datenanalyse mit einem Zeitstempel zu versehen. Überprüfen Sie nach der aktiven Sitzung, ob alle Haltungsmarkierungen korrekt mit den entsprechenden Folienübergängen abgeglichen wurden, um eine genaue Datenbeschriftung zu gewährleisten. Wenn die Kappe noch gesichert und die Signalqualität bestätigt ist, weisen Sie die Teilnehmer an, sich wieder hinzusetzen. Beginnen Sie dann mit der Messung des Ruhezustands nach der Asana mit geschlossenen Augen für sechs Minuten. Warte zwei bis fünf Minuten nach der Asana, um die Systemkalibrierung und klare Signale sicherzustellen, bevor du mit der Messung nach der Ruhephase beginnst. Erinnern Sie die Teilnehmer daran, Bewegungen zu vermeiden und wie in der früheren Ruhephase wach zu bleiben, und beginnen Sie dann mit der Messung nach der Ruhe. Die vorläufige Analyse der aktiven Kanäle ergab signifikante Unterschiede zwischen der Kontrollhaltung A und den Haltungen B und C. Haltung B löste über alle gemessenen Kanäle signifikant stärkere sauerstoffhaltige Hämoglobinreaktionen im Vergleich zur Ausgangshaltung A aus. Haltung C führte auch zu signifikant erhöhten HBO-Reaktionen im Vergleich zu Ausgangshaltung A. Signifikante Steigerungen der präfrontalen Kortexaktivität wurden während aller drei aktiven Yogahaltungen im Vergleich zur Ausgangshaltung beobachtet, wobei die Aktivität in der rechten Hemisphäre besonders ausgeprägt war. Haltung B induzierte die größte neuronale Aktivierung im rechten inferioren und medialen präfrontalen Kortex. Haltung C führte zu einer bilateralen Aktivierung des präfrontalen Kortex. Haltung D wies nur einen signifikanten Kanal mit einem moderaten Anstieg der sauerstoffhaltigen Hämoglobinkonzentration auf, was auf den geringsten Einfluss auf die Aktivität des präfrontalen Kortex unter allen drei Haltungen hindeutet. Die Analyse der funktionellen Konnektivität im Ruhezustand zeigte eine Abnahme der Konnektivität hauptsächlich im linken medialen präfrontalen Kortex nach der Yoga-Asana-Praxis, einer Region, die mit dem Default-Mode-Netzwerk verbunden ist.
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Diese Studie verwendete funktionelle Nah-Infrarot-Spektroskopie (fNIRS), um die Aktivität des präfrontalen Cortex während einer 23-minütigen Yoga-Asana-Sequenz bei 27 Erwachsenen zu beobachten. Die Forschung zielte darauf ab, zu ergründen, wie Yoga-Asanas die Gehirnaktivität beeinflussen, insbesondere mit Fokus auf die Ruhezustands-Konnektivität vor und nach der Praxis. Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von fNIRS bei der Untersuchung bewegungsbasierter Interventionen in der Neurowissenschaft.
Mobile fNIRS neuroimaging enables real-time quantification of prefrontal cortex activity during movement-based interventions, addressing a critical gap in translational neuroscience and behavioral biomarker discovery. This capability supports predictive confidence in early-stage target validation and mechanistic de-risking for neuropsychiatric and cognitive intervention pipelines. The approach enhances portfolio decision-making by providing quantitative, reproducible neural readouts in ecologically valid settings.
Mobile fNIRS neuroimaging integrates into the discovery-to-preclinical continuum for neurobehavioral intervention development, enabling hypothesis testing, target engagement assessment, and translational biomarker alignment.