Klinische Anwendungen von Hochfrequenzschwingungen (HFOs)

I. ZWECK DER STUDIE Der Zweck dieser Studie besteht darin, über die herkömmliche Analyse von Gehirnsignalen in einem schmalen Frequenzband (typischerweise 1–30 Hz) hinauszugehen, indem Gehirnsignale von infralangsam bis sehr schnell (0,01–2800 Hz) gemessen werden. Insbesondere schlagen wir vor, physiologische HFOs in sensomotorischen, auditiven, visuellen und sprachlich evozierten Magnetfeldern zu untersuchen und pathologische HFOs bei Epilepsie, Migräne und anderen Erkrankungen zu untersuchen. Dies ist aus vielen Gründen klinisch sehr wichtig.

Beispielsweise gibt es in den Vereinigten Staaten 400.000 bis 600.000 Patienten mit refraktärer Epilepsie. Da die Anfälle dieser Patienten nicht durch Medikamente kontrolliert werden können, ist die Operation der Epilepsie eine mögliche Heilung. Die genaue Identifizierung von iktogenen Zonen, den Hirnarealen, die Krampfanfälle verursachen, ist unerlässlich, um ein günstiges chirurgisches Ergebnis sicherzustellen. Leider müssen bei der bestehenden Methode, der Elektrokortikographie (ECoG), Elektroden auf der Gehirnoberfläche platziert werden, um Spitzen (typischerweise 14–70 Hz) zu erfassen, was sehr riskant und kostspielig ist. Die vorliegende Studie soll Magnetoenzephalographie (MEG) und Elektroenzephalographie (EEG) zur nichtinvasiven Identifizierung iktogener Zonen verwenden. Um das Ziel zu erreichen, schlugen wir vor, hochfrequente (70-2.500 Hz) und niederfrequente (< 14 Hz) Gehirnsignale mit fortschrittlichen Signalverarbeitungsmethoden zu erkennen. Unsere zentrale Hypothese ist, dass hochfrequente Gehirnsignale im Vergleich zu Spikes zu signifikant verbesserten Anfallsfreiheitsraten führen. Diese Hypothese basiert auf jüngsten Berichten, dass hochfrequente Gehirnsignale in iktogenen Zonen lokalisiert sind.

Aufbauend auf unseren einzigartigen Ressourcen und Fähigkeiten wollen wir vier Ziele verfolgen. Zunächst werden wir die räumliche Übereinstimmung zwischen MEG- und ECoG-Signalen sowohl im Nieder- als auch im Hochfrequenzbereich quantifizieren. Wir gehen davon aus, dass durch invasives ECoG bestimmte iktogene Zonen nicht-invasiv durch hochfrequente MEG-Signale erkannt und lokalisiert werden können. Zweitens werden wir die Übereinstimmung des Auftretens zwischen EEG- und ECoG-Signalen sowohl im Nieder- als auch im Hochfrequenzbereich quantifizieren. Wir gehen davon aus, dass epileptische Hochfrequenzsignale aus den iktogenen Zonen, die durch invasives ECoG bestimmt wurden, auch nicht-invasiv durch EEG erkannt werden können, obwohl die Lokalisierung des EEG der des MEG deutlich unterlegen sein kann. Drittens werden wir feststellen, ob eine Epilepsiechirurgie auf der Grundlage von Mehrfrequenzsignalen (niederfrequente Gehirnsignale, Spikes und hochfrequente Gehirnsignale) anstelle von Spikes allein zu einem besseren Anfallsergebnis führt. Wir gehen davon aus, dass Epilepsieoperationen, die durch hochfrequente Gehirnsignale gesteuert werden, die mit MEG/EEG erkannt werden, die chirurgischen Ergebnisse signifikant verbessern werden. Viertens werden wir feststellen, ob Multifrequenzanalysen mehr Informationen liefern als Einzelfrequenzanalysen zur Abschätzung epileptogener Zonen für die präoperative ECoG-Elektrodenimplantation. Wir gehen davon aus, dass die Abdeckung aller Gehirnbereiche, die nieder- bis hochfrequente epileptische Aktivität erzeugen, die Voraussetzung dafür ist, mehrere iktogenen Zonen für günstige postoperative Ergebnisse zu lokalisieren. Um endgültige Ergebnisse zu erzielen, schlagen wir eine multizentrische Studie vor, um festzustellen, ob hochfrequente Gehirnsignale neue Biomarker für eine signifikante Verbesserung der Ergebnisse von Epilepsieoperationen sind. Gemäß unseren Pilotdaten, dass die Lokalisierung epileptogener Zonen mit MEG-Hochfrequenzsignalen die postoperative Anfallsfreiheit um etwa 30-40 % erhöhen kann, sollte die vorgeschlagene Studie dazu führen, dass Millionen von Patienten mit hartnäckiger Epilepsie anfallsfrei sind. Diese Studie legt auch eine Grundlage für die Verwendung von nieder- und hochfrequenten Gehirnsignalen als neue Biomarker für die Diagnose und Behandlung vieler anderer Erkrankungen (z. Migräne, Autismus).