Entwicklung von dynamischer Hirnstimulation für die Anwendung in zukünftigen kortikalen sensorischen Neuroprothesen

• Antragsteller: Professor Dr. Martin Bogdan; Professor Dr. Cornelius Schwarz
• Fachliche Zuordnung: Klinische Neurologie; Neurochirurgie und Neuroradiologie
• Förderung: Förderung von 2009 bis 2013
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 133610842

Die Entwicklung von Neuroprothesen, welche an zentralen Gehirnstrukturen ansetzen, wird motiviertdurch die Tatsache dass ZNS Läsionen durch Ansätze im peripheren Nervensystem nicht behandeltwerden können. Stimulation von hochvernetzten ZNS Strukturen ist jedoch limitiert durch eine hoheVariabilität der stimulusevozierten neuronalen Antworten. Um dieses Problem anzugehen schlagen wirden Einsatz von‚ Dynamischer Hirnstimulation’ (DBS) vor. Diese nutzt gleichzeitigeneurophysiologische Registrierung von Hirnaktivität um über eine Rückkopplungsschleife mittelsEchtzeit-Anpassung von Stimulationsparametern, die Abweichung der evozierten neuronalenAntworten von einer Zielfunktion zu minimieren. In unseren Vorarbeiten wurde ein erster erfolgreicherPrototyp, auf der Basis von Support Vector Regression und Einzelelektroden Registrierung undStimulation, entwickelt. Im vorliegenden Antrag verfolgen wir nun folgende Ziele: Erstens planen wirdas Training des Algorithmus kontinuierlich gestalten um langsamen Änderungen der Input-OutputFunktion gerecht zu werden. DBS soll dann für den Einsatz von Multielektrodenregistrierung und –stimulation erweitert werden. Zweitens wollen wir aufklären, ob eine Stabilisierung der neuronalenAntwort einen Entsprechung auf der Wahrnehmungsebene hat. Unter Nutzung von wachen sichverhaltenden Ratten wollen wir untersuchen, ob DBS die Detektion und Diskrimination intrakortikalapplizierter Stimulationsmuster verbessert.Research on neuroprostheses accessing central parts of the brain is motivated by the fact that CNSlesions can not be treated by devices acting on the peripheral nervous system. Stimulation of highlyinterconnected CNS structures suffers from activity-dependent (‘contextdependent’) dynamics of theinput-output transformation, leading to a high variance of evoked neuronal responses on a trial by trialbasis. To alleviate this problem, we propose ‘dynamic brain stimulation’ (DBS), a closed loop approachwhich uses neurophysiological recordings for the real-time adaptation of stimulus parameters tominimize the deviation of the output from a chosen target response. In preliminary work, a firstsuccessful prototype, based on Support Vector Regression and single electrode recording andstimulation, has been established. Here we plan to pursue two main goals. Firstly, we will introduceonline training of the algorithm to keep track of slow changes in the context-dependent input-outputmapping. Then DBS will be extended to multi-electrode recording and stimulation. Secondly, we willclarify whether output stabilization as measured in neuronal responses, takes effect also on theperceptual level. Employing awake behaving rats we will test whether DBS improves the detection anddiscrimination of patterns of intracortical microstimulation.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen