Charakterisierung der effektiven Konnektivität motorischer Basalganglien-Kortex-Schleifen durch loklale Feldpotentiale im Nucelus Subthalamicus und EEG-Ableitungen bei Morbus Parkinson
Final Report Abstract
Das idiopathische Parkinson Syndrom (IPS) ist mit spezifischen pathologischen Oszillationen elektrophysiologischer Aktivität in den Basal-Ganglien-Kortex Schleifen assoziiert. Bisherige Studien konnten zeigen, dass pathologische oszillatorische Aktivität im Beta-Band (13-30 Hz) durch therapeutische Intervention, insbesondere mittels L-Dopa und Tiefer Hirnstimulation (THS), funktionell-relevant moduliert werden kann. Das wesentliche Ziel der letzten Förderperiode war es, diese Modulation oszillatorischer Aktivität auf Netzwerkebene kortikal und subkortikal weiter zu charakterisieren. Die durchgeführten Elektroenzephalografie (EEG)-Studien offenbarten auf kortikaler Ebene ein Kernnetzwerk bestehend aus präfrontalem Kortex, primären Motorkortex und sekundären motorischen Arealen, dessen oszillatorische Verbindungen je nach kognitivem Anspruch der motorischen Aufgabe und Alter der Versuchspersonen differenziell moduliert werden. Bei Dopaminnaiven IPS-Patient*innen fehlten relevante Verbindungen oder wurden pathologisch moduliert, welche jedoch durch Gabe von L-Dopa teilweise funktionell-relevant rekonstituiert werden konnten. Subkortikal konnten wir in mehreren Studien die oszillatorische Aktivität des Nucleus subthalamicus, als wichtigstes Implantationsziel für die THS, weiter charakterisieren. Hier konnten wir neben einer muskelkraftabhängigen Modulation oszillatorischer Beta-Aktivität IPS-Subtypen-spezifische Unterschiede in der Richtung des Informationsflusses zwischen Muskel und STN finden. Die aus Teilprojekt 1 gewonnenen Erkenntnisse werden dazu beitragen, etablierte Therapieoptionen des IPS weiter zu optimieren und Ansätze für neue Therapieverfahren zu entwickeln.
Publications
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Nettersheim, Felix Sebastian; Loehrer, Philipp Alexander; Weber, Immo; Jung, Fabienne; Dembek, Till Anselm; Pelzer, Esther Annegret et al.
(See online at https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.04.030)
