„Virtual Brain“-basierte Interpretation elektrophysiologischer Signale bei Epilepsie (VIBRATIONS)

Epilepsie ist eine schwere neurologische Störung, die in der Größenordnung von 0,5 bis 1 % der Bevölkerung auftritt. Es ist eine sehr beeinträchtigende Krankheit, die sich stark auf die Lebensqualität auswirkt. In einem Großteil der Fälle können Medikamente die Anfälle nicht verhindern; Die chirurgische Entfernung der für die Anfälle verantwortlichen Regionen ist dann die einzige Möglichkeit, die Patienten zu heilen. Die Ergebnisse hängen jedoch entscheidend von der korrekten Abgrenzung der epileptogenen Zone ab.

In diesem Zusammenhang ist die Computermodellierung in Form eines "virtuellen Gehirns" ein leistungsfähiges Werkzeug, um die Auswirkungen verschiedener Konfigurationen der Quellen auf die Maßnahmen in einer gut kontrollierten Umgebung zu untersuchen.

In diesem Projekt wird den Teilnehmern die biologisch realistische Simulation von MEG- (Magnetoenzephalographie) und EEG- (Elektroenzephalographie) Feldern angeboten, die von verschiedenen Konfigurationen von Gehirnquellen erzeugt werden, die sich in Bezug auf räumliche und dynamische Eigenschaften unterscheiden. Die Forschungshypothese lautet, dass computergestützte und biophysikalische Modelle entscheidende Informationen liefern können, um die von MEG und EEG gemessenen Signale klinisch zu interpretieren. Insbesondere kann die Hypothese dazu beitragen, einige komplementäre Fragen, mit denen sich Epileptologen bei der Analyse elektrophysiologischer Daten konfrontiert sehen, effizient zu beantworten.

Die Strategie wird dreifach sein:

i) Konstruieren Sie ein virtuelles Gehirnmodell mit sowohl dynamischen Aspekten (Reproduktion sowohl der im epileptischen Gehirn beobachteten Übererregbarkeits- als auch der Hypersynchronisationsveränderungen) und einer realistischen Geometrie auf der Grundlage tatsächlicher Traktographiemessungen, die bei Patienten durchgeführt wurden. ii) Erkunden Sie den Parameterraum durch groß angelegte Simulationen von Quellenkonfigurationen , unter Verwendung von parallelem Rechnen, das auf einem Computercluster implementiert ist.

iii) Konfrontieren Sie die Ergebnisse dieser Simulationen mit gleichzeitigen Aufzeichnungen von EEG, MEG und intrazerebralem EEG (stereotaktisches EEG, Stereoelektroenzephalographie (SEEG)). Die Modelle werden auf SEEG-Signale abgestimmt und im Vergleich zu den Oberflächensignalen getestet, um die Fähigkeit der Modelle zu validieren, echte MEG- und EEG-Signale darzustellen.

Das Projekt stellt eine Übersetzungsbemühung von der theoretischen Neurowissenschaft und Mathematik hin zur klinischen Untersuchung dar. Ein erstes Ergebnis des Projekts wird eine Simulationsdatenbank sein, die es in einer gegebenen Situation ermöglichen wird, die Anzahl der Konfigurationen zu bewerten, die zu den beobachteten Signalen in EEG, MEG und SEEG geführt haben könnten. Ein zweites – und wichtiges – Ergebnis des Projekts wird es sein, dem Kliniker Zugang zu einer Softwareplattform zu geben, die es ermöglicht, mögliche Konfigurationen übererregbarer Regionen auf benutzerfreundliche Weise zu testen. Darüber hinaus werden repräsentative Beispiele der Gemeinschaft über eine Website zur Verfügung gestellt, die ihre Verwendung in zukünftigen Studien ermöglichen wird, die darauf abzielen, die Ergebnisse verschiedener Signalverarbeitungsmethoden mit denselben „Ground Truth“-Daten zu vergleichen.