Charakterisierung direktionaler Interaktionen in epileptischen Netzwerken
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Epilepsie ist eine der häufigsten Erkrankungen des zentralen Nervensystems von der weltweit etwa 50 Millionen Menschen betroffen sind. Da sich die epileptischen Anfälle bei mindestens einem Viertel der Patienten mit den z. Zt. zur Verfügung stehenden Standardtherapien (z.B. Medikamente, Epilepsiechirurgie) nicht befriedigend kontrollieren lassen, besteht ein dringender Bedarf an neuen Therapiemöglichkeiten. Dabei ist unter anderem die bedarfsgesteuerte Hirnstimulation zu nennen, für die ein möglichst rascher Nachweis eines epileptischen Anfalls oder der Nachweis von Anfallsvorboten im Elektroenzephalogramm (EEG) notwendig ist. Aktuelle Probleme bei der Entwicklung neuer Therapiekonzepte können u. a. darauf zurückgeführt werden, dass insbesondere auch fokale Anfälle Ausdruck komplexer Interaktionen in einem weit ausgedehnten (auch Hirnlappen übergreifenden) funktionellen epileptischen Netzwerk sind. Im Rahmen dieses Forschungsprojektes konnte die Eignung unterschiedlicher Methoden für eine verbesserte Charakterisierung epileptischer Netzwerke durch Identifizierung der am Netzwerk beteiligten Hirnstrukturen sowie durch Quantifizierung der Stärke und der Richtung von Interaktionen zwischen den Strukturen, sowohl vor Anfällen als auch im anfallsfreien Intervall, anhand lang andauernder Vielkanal-EEG-Aufzeichnungen von mehr als 60 Patienten bestätigt werden. Die dabei erzielten Ergebnisse tragen zu einem tieferen Verständnis der komplexen räumlich-zeitlichen Dynamik des epileptischen Prozesses und auch zur Entwicklung verbesserter, individualisierte Therapiekonzepte bei.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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(2011) Assessing directed interactions from neurophysiologic signals - an overview. Physiol Meas 32, 1715-1724
Lehnertz K
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(2013) From time series to complex networks: an overview. In: Tetzlaff R, Elger CE, Lehnertz K (Eds.) Recent Advances in Predicting and Preventing Epileptic Seizures. World Scientific, Singapore, p. 132-147
Bialonski S, Lehnertz K
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(2014) Can spurious indications for phase synchronization due to superimposed signals be avoided? Chaos 24, 033112
Porz S, Kiel M, Lehnertz K
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(2014) Evolving networks in the human epileptic brain. Physica D 267, 7-15
Lehnertz K, Ansmann G, Bialonski S, Dickten H, Geier C, Porz S
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Identifying delayed directional couplings with symbolic transfer entropy. Phys Rev E, 90, 062706
Dickten H, Lehnertz K
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Assessing directionality and strength of coupling through symbolic analysis: an application to epilepsy patients. Phil Trans Roy Soc A, Volume 373, issue 2034
Lehnertz K, Dickten H
