Studie zum Schmerzgedächtnis: Vorsicht ist besser als Nachsicht22. April 2022 Bild: Prostock-studio – stock.adobe.com Ein Forschungsteam der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen und der Universitätsmedizin Essen hat untersucht, ob Menschen schnellere und robustere Gedächtnisspuren für Reize bilden, die eine bevorstehende Verstärkung von Schmerz ankündigen als für solche, die eine Schmerzlinderung vorhersagen. In einer aufwendigen experimentellen Untersuchung an 36 gesunden Teilnehmer:innen wurde sowohl das Lernen als auch das Verlernen, die sogenannte Extinktion, von Reizen untersucht, die eine Schmerzlinderung oder eine Schmerzverstärkung ankündigen, berichtet die Medizinische Fakultät der Universität Duisburg-Essen. Das Ergebnis: Die evolutionär sinnvolle und sprichwörtlich bekannte Strategie „Better safe than sorry“ (Vorsicht ist besser als Nachsicht) hat sich bestätigt. Die Teilnehmer:innen zeigten ein verstärktes und schnelleres Lernen für die Reize, die eine Schmerzverstärkung ankündigten, verglichen mit den Hinweisreizen für eine bevorstehende Schmerzlinderung. „Evolutionsbiologisch ist das durchaus sinnvoll, da diese Lernstrategie einen Schutzmechanismus vor schmerzvollen und potenziell gefährlichen Situationen darstellt“, so Prof. Ulrike Bingel, Leiterin der universitären Schmerzmedizin an der Klinik für Neurologie. „Beim Verlernen dieser Zusammenhänge, also der Extinktion, traten hingegen kaum Unterschiede auf.“ Daraus schließt das Team um Bingel, dass beiden Lernprozessen – dem „Lernen“ und „Verlernen“ angenehmer und unangenehmer Zusammenhänge – unterschiedliche Mechanismen zugrundliegen. Die Ergebnisse der in “Communications Biology” veröffentlichten Studie bieten neue Erklärungsansätze zur Chronifizierung und Aufrechterhaltung von Schmerzerkrankungen. Derzeit geht das Forschungsteam der Frage nach, wie sich diese Lernprozesse bei Patient:innen mit chronischen Rückenschmerzen verhalten und welche Hirnmechanismen hierbei eine Rolle spielen. Die Studie ist Teil des DFG-geförderten Sonderforschungsbereichs „Extinction Learning“, SFB1280.
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