Klinische Studie zur adaptiven Tiefenhirnstimulation (aDBS), die durch intrazerebrale Aktivität bei der Parkinson-Krankheit gesteuert wird (ADBS)

Trotz ihrer nachgewiesenen Wirksamkeit bei der Behandlung der Parkinson-Krankheit (PD) könnten Systeme zur tiefen Hirnstimulation (DBS) weiter optimiert werden, um den Behandlungsnutzen zu maximieren. Da aktuelle DBS-Strategien, die auf festen Stimulationseinstellungen basieren, die typischen Parkinson-Motorfluktuationen und schnellen Symptomvariationen teilweise unkontrolliert lassen, konzentrierte sich die Forschung auf die Entwicklung eines neuartigen adaptiven DBS-Systems (aDBS), das in der Lage ist, sich Moment für Moment an die klinische Situation des Patienten anzupassen Zustand. aDBS besteht aus einem einfachen Closed-Loop-Modell, das entwickelt wurde, um eine Kontrollvariable zu messen und zu analysieren, die den klinischen Zustand des Patienten widerspiegelt, um die Stimulationseinstellungen zu ändern und sie an einen "intelligenten" implantierten Stimulator zu senden.

Die Analyse der intrazerebralen Aktivität durch Aufzeichnung lokaler Feldpotentiale (LFPs) von Elektroden, die in den letzten 15 Jahren für DBS implantiert wurden, hat zur Klärung der Pathophysiologie der Basalganglien und ihrer Beziehung zu PD-Symptomen beigetragen. Viele LFP-Studien haben unbekannte Funktionen von Basalganglien bei PD-Patienten während der Ausführung von motorischen, kognitiven und Verhaltensaufgaben aufgedeckt, was die Existenz eines "Codes" in LFP-Oszillationen zeigt, der dem klinischen Zustand des Patienten entspricht. LFP-klinische Korrelationen sollten die Begründung für die Entwicklung und Implementierung neuer aDBS-Geräte liefern, die in der Lage sind, Stimulationsparameter von Moment zu Moment an die Bedürfnisse des einzelnen Patienten anzupassen, wobei LFPs als Kontrollvariable für Feedback verwendet werden.