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Die tiefe Hirnstimulation ist ein entscheidendes Verfahren zur Behandlung von Parkinson. Forschende konnten nun das optimale Zielnetzwerk im menschlichen Gehirn identifizieren / Veröffentlichung in „Brain“
Die Tiefe Hirnstimulation (THS) verbessert motorischen Symptome der Parkinson-Krankheit, wenn ein spezifisches Gehirnnetzwerk moduliert wird, das maßgeblich im schnellen Beta-Frequenzbereich (20 bis 35 Hz) aktiv ist. Zu diesem Ergebnis kam ein interdisziplinäres Team von Neurowissenschaftler*innen und Kliniker*innen der Universitätskliniken Köln und Düsseldorf sowie der Harvard Medical School und der Charité Berlin. Die Studie „The Deep Brain Stimulation Response Network in Parkinson’s Disease Operates in the High Beta Band“ im Fachjournal Brain schlägt erstmals eine Brücke zwischen zwei bislang getrennten Forschungsbereichen im Kontext der THS, der Elektrophysiologie und der Bildgebungsforschung.
„Zum ersten Mal konnten wir das THS Response Netzwerk bei Parkinson gleichzeitig räumlich und zeitlich charakterisieren“, sagt Professor Dr. Andreas Horn von der Universität zu Köln, Leiter der Studie und Spezialist für Computationale Neurologie. „Wir zeigen, dass sich die Parkinson-Krankheit am besten behandeln lässt, wenn wir ein ganz präzise definiertes Netzwerk stimulieren. Dieses Netzwerk arbeitet synchronisiert in einem bestimmten Frequenz-Band und kann erklären, wie gut Patienten auf die Tiefe Hirnstimulation ansprechen.“
Die Tiefe Hirnstimulation des subthalamischen Kerns ist eine etablierte Behandlungsmethode, die motorischen Symptome bei Menschen mit der Parkinson-Krankheit zu lindern, indem sie kleine elektrische Impulse in tiefe Hirnregionen abgibt. Während frühere Bildgebungsstudien zeigten, wo im Gehirn die Stimulation am besten wirkt, und elektrophysiologische Studien beschreiben, in welcher Frequenz die zugrunde liegenden Signale sind, konnte bislang keine Studie beide Dimensionen räumlich und zeitlich gleichzeitig erfassen.
Das Forschungsteam analysierte dazu Daten einer großen multizentrischen Kohorte mit hundert Hirnhemisphären von fünfzig Patientinnen und Patienten. Mithilfe simultaner Aufzeichnung von Hirnsignalen über die implantierte THS-Elektrode und mittels Magnetenzephalographie (MEG) gemessener kortikaler Aktivität kartierten die Wissenschaftler*innen die funktionelle Konnektivität zwischen den tiefen und oberflächlichen Bereichen des Gehirns.
Die Studie zeigte, dass das relevante Netzwerk zwischen subthalamischen Kern und frontalen Hirnregionen maßgeblich in einer vergleichsweise schnellen Frequenz kommuniziert (20–35 Hz). Die Stärke dieser Verbindung erklärt, wie gut sich die motorischen Symptome einzelner Patient*innen nach der Elektrodenimplantation verbesserten.
„Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der ein bestimmter Rhythmus des Gehirns als Kommunikationskanal zwischen subthalamischem Kern und Großhirnrinde wirkt und so die therapeutischen Effekte der Tiefen Hirnstimulation vermittelt,“ erklärt Dr. Bahne Bahners, Erstautor der Studie, der am Universitätsklinikum Düsseldorf arbeitet. „Indem wir Regionen stimulieren, die mit dem identifizierten Netzwerk verbunden sind, können wir vermutlich in der Zukunft THS-Einstellungen noch gezielter anpassen, insbesondere bei Patientinnen und Patienten, die bisher nicht optimal von der Tiefen Hirnstimulation profitieren.“
Künftig möchten sich die Wissenschaftler*innen die kausalen Effekte der tiefen Hirnstimulation auf Hirnnetzwerke genauer ansehen. Entsprechende Studien befinden sich aktuell in der Durchführung.
Die Studie wurde maßgeblich von der Prof. Klaus Thiemann Stiftung gefördert.
Professor Dr. Andreas Horn
Institut für Netzwerkstimulation
+49 221 470 2309
andreas.horn@uni-koeln.de
https://academic.oup.com/brain/article-lookup/doi/10.1093/brain/awaf445
3D Darstellung der Beta-Konnektivität zwischen dem Ort der Stimulation (Nucleus subthalamicus, STN) ...
Quelle: Bahne Bahners
Copyright: Bahne Bahners
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler
Biologie, Medizin
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsergebnisse
Deutsch
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