LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, dass sich Reaktionszeiten innerhalb des Atemzyklus messbar verändern. Probanden reagierten auf visuelle Reize im Mittel 41 Millisekunden schneller während des Ausatmens als beim Einatmen. Auch kurze Atempausen lagen mit einem Vorsprung von 21 Millisekunden vorn. Damit rückt die Atemsteuerung als Hebel für Aufmerksamkeit und möglicherweise sogar für „Sleep Engineering“ in den Fokus.
Ob beim Startsignal einer Sprintstrecke oder in der Gefahrensituation im Straßenverkehr: Millisekunden entscheiden. Genau diese Größenordnung greift eine Arbeit auf, die die Psychomotorik nicht losgelöst vom Körper betrachtet, sondern im Takt der Atmung. Die Kernbotschaft lautet: Die Reaktionsgeschwindigkeit schwankt zuverlässig über die Atemphasen hinweg. Dass dabei nicht nur „Atmung allgemein“, sondern die konkrete Phase wie Einatmen, Ausatmen und sogar kurze Atempausen einen Unterschied macht, verschiebt den Blick auf die Frage, woher die von Aufmerksamkeitstests bekannte Moment-zu-Moment-Variabilität kommt.
Technisch untersuchten Forschende dafür den Zusammenhang zwischen Atemphase und Reaktionslatenz mit einem etablierten Paradigma: dem Psychomotor Vigilance Task (PVT). Dabei beobachten 35 gesunde Erwachsene im Alter von 18 bis 33 Jahren einen Bildschirm, auf dem ein rotes Quadrat zu Gelb wird. Sobald der Wechsel auftritt, müssen sie so schnell wie möglich eine Taste drücken. Entscheidend ist, wie präzise die Atmung dabei zeitlich aufgelöst wurde: Unter den Nasenlöchern trugen die Teilnehmenden eine nasale Luftfluss-Sonde im Cannula-Stil, die die Atemwellen in Echtzeit erfasst und die Millisekunden-Signale der Tastendrücke mit den Atemphasen synchronisiert. Die Messungen wurden zudem zweimal durchgeführt – einmal vor und einmal nach einer Schlafgelegenheit im Labor (als Tagesnap oder als achtstündige nächtliche Ruhe) –, wodurch sich Unterschiede zwischen Wachzustand und Erholungsmodus zumindest indirekt einordnen lassen.
Die Ergebnisse sind klar genug, um über den reinen „Neugier“-Effekt hinauszugehen: Während des aktiven Ausatmens reagierten die Teilnehmenden im Mittel etwa 41 Millisekunden schneller als während des aktiven Einatmens. In einem Bereich, in dem man normalerweise nur mit kleinen Rauschkomponenten arbeitet, ist das ein auffälliger Effekt – die Studie beschreibt ihn als ungefähr 1/25 Sekunde. Noch interessanter für die Feingranularität der Mechanik ist der Befund bei Atempausen: Die kurzen Intervalle zwischen Ein- und Ausatmung, in denen die Atmung zurückgehalten wird, brachten im Mittel sogar einen Vorteil von 21 Millisekunden gegenüber Einatmungsphasen. Die Arbeit zeigt damit nicht nur eine grobe Gegenüberstellung „ein versus aus“, sondern verankert die Leistungsunterschiede im Verlauf des gesamten Atemzyklus – einschließlich der Bereiche, die in vielen Experimenten unterbelichtet bleiben.
Wie lässt sich das neurobiologisch einordnen? Die Forschenden argumentieren mit einer Art neurophysiologischer Effizienz: Bestimmte kortikale Oszillationen scheinen sich mit Atemrhythmen zu synchronisieren. Diese Phase-Locking-Idee knüpft an frühere bildgebende Befunde an, wonach nasale Atmung langsame Hirnwellen über mehrere Netzwerke hinweg „anzapft“ – von der olfaktorischen Schleimhaut-assoziierten Region bis hin zu Arealen, die Aufmerksamkeit, Gedächtnis und emotionale Verarbeitung unterstützen. Im Kontext der Studie bedeutet das plausibel, dass das Gehirn je nach Atemphase sensorische Eingänge anders „taktet“ und motorische Bereitschaft in unterschiedlichen Zuständen aktiviert. Während der Einatmung könnte eine Phase der Informationsverarbeitung stärker mit sensorischem Input und Gedächtnis- bzw. Emotions-Gating gekoppelt sein; bei Ausatmung und in Ruhepausen dagegen könnten kortikale Systeme Wege zur Motorvorbereitung optimieren. Wichtig ist: Die Arbeit liefert Evidenz für den Zusammenhang, erklärt aber nicht bis ins letzte Detail, welcher konkrete Schaltkreis die Millisekunden differenziert.
Für den Alltag heißt das: Aufmerksamkeit ist nicht nur ein mentales Thema, sondern auch ein körperlich getaktetes Signal. In Tests der anhaltenden Aufmerksamkeit (wie dem PVT) treten ohnehin Schwankungen auf; hier wird die Atmung als beitragender Faktor in dieses Variabilitätsbild integriert. Für Sport und Hochgeschwindigkeits-Szenarien wäre das zunächst eher ein Prinzip als eine unmittelbare Bedienungsanleitung: Wer vor dem Startsignal eine definierte Atemstrategie findet, könnte theoretisch die Phase erwischen, die Reaktionen begünstigt. Gleichzeitig betonen die Forschenden den Transfer in die Medizin. Denn die Atemrhythmik spielt nicht nur bei Aufgaben im Wachzustand eine Rolle, sondern auch in der Schlafphysiologie – dort etwa, wo Atemstörungen den Schlafbauplan zerreißen. In diesem Zusammenhang arbeitet ein von der Erstautorin geführtes, durch das NIH finanziertes Projekt daran, die kognitive Folge von obstruktiver Schlafapnoe (OSA) zu verstehen. OSA gilt als weit verbreitet und häufig unterdiagnostiziert; wiederholte Atemaussetzer fragmentieren den Schlaf und senken die Leistungsfähigkeit am nächsten Tag. Wenn die Atemphase die kortikale Dynamik tatsächlich stabilisiert oder destabilisiert, könnte „Sleep Engineering“ – also nicht-invasive Verfahren zur Stabilisierung von Atemmustern – als Ansatz zur Unterstützung kognitiver Gesundheit in den Fokus rücken.
Über den unmittelbaren medizinischen Nutzen hinaus zeigt die Studie aber auch, wie schnell sich experimentelle Psychologie verändern kann, sobald echte Physiologie mit hoher Zeitauflösung in das Laborprotokoll integriert wird. Die Kombination aus PVT, Luftflussmessung und Phase-zu-Phase-Analyse macht aus einer einfachen Beobachtung eine quantifizierbare Achse, entlang der sich Leistung in Millisekunden untersuchen lässt. Das eröffnet Anschlussfragen für die Forschung: Wie stark ist der Effekt bei Menschen mit Atemwegserkrankungen ausgeprägt? Lässt sich die Phasenzuordnung durch Training oder Biofeedback beeinflussen? Und wie verändert Schlafentzug die Kopplung zwischen Atemrhythmus und kognitiver Reaktion? Die publizierte Arbeit in iScience (DOI: 10.1016/j.isci.2026.117535) liefert dafür nicht nur Daten, sondern vor allem ein Mess-Setup, das nachfolgende Studien direkt nutzen können.
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