Bildquelle: DR.UNIGE/ Mélanie Proix

Leicht bewölkt, mit geringer Anfallwahrscheinlichkeit

Eine "Wettervorhersage" für epileptische Anfälle

Ein internationales Forschungsteam mit Beteiligung der Universität Bern hat eine neue Methode entwickelt, um epileptische Anfälle frühzeitig voraussagen zu können. Ein im Hirn implantiertes Gerät zeichnet die Hirnaktivitäten während mindestens sechs Monaten auf. Die Auswertung der Aufzeichnungen erlaubt eine zuverlässige, mehrtägige Vorhersage eines möglichen nächsten Anfalls.

portrait of Timonthée Proix
Timonthée Proix, PhD

© zvg

Die Wissenschaftler veröffentlichten ihre Erkenntnisse jetzt im Fachjournal The Lancet Neurology.

Ein epileptisches Gehirn kann abrupt von einem physiologischen Zustand in einen pathologischen Zustand übergehen. Dieser ist durch eine Störung der neuronalen Aktivität gekennzeichnet, die unter anderem die für einen epileptischen Anfall typischen Krämpfe auslösen kann. Darüber, wie und warum das Gehirn von einem Zustand in den anderen wechselt, ist noch immer wenig bekannt, daher ist das Auftreten eines Anfalls nur sehr schwer, wenn nicht sogar unmöglich vorherzusagen. "Spezialisten auf der ganzen Welt versuchen seit über 50 Jahren, Anfälle einige Minuten im Voraus vorherzusagen, allerdings mit mäßigem Erfolg", erklärt Timothée Proix, Forscher in der Abteilung für neurowissenschaftliche Grundlagenforschung der Medizinischen Fakultät der UNIGE. Anfällen scheinen keine offensichtlichen Warnzeichen vorauszugehen, die eine Prognose vereinfachen würden. Die Häufigkeit variiert, je nach Individuum, von einmal jährlich bis einmal täglich.

portrait of maxime baud
Maxime Baud, MD, PhD

© zvg

"Das ist ein großes Problem für die Patientinnen und Patienten", bestätigt Maxime Baud, Neurologe im Inselspital und an der Universität Bern. "Diese Unvorhersehbarkeit ist mit einer permanenten Bedrohung verbunden, die die Betroffenen zwingt, täglich Medikamente einzunehmen. Und in vielen Fällen hindert diese sie daran, bestimmte Sportarten auszuüben. Das Leben mit dieser Bedrohung kann auch ihre geistige Gesundheit beeinträchtigen."

Die vorhandenen Therapien sind häufig schwer erträglich: Sie basieren auf Medikamenten zur Reduzierung der neuronalen Erregbarkeit mit einer Vielzahl an möglichen Nebenwirkungen und beinhalten manchmal neurochirurgische Eingriffe, um den epileptischen Fokus, das heißt den Ausgangspunkt der Gehirnanfälle, zu entfernen. Zudem spricht ein Viertel der Patienten nicht auf diese Therapien an, sie müssen daher lernen, mit ihrer chronischen Krankheit umzugehen.

Die epileptische Aktivität kann anhand der elektrischen Aktivitätsdaten im Gehirn gemessen werden, die mittels Elektroenzephalographie aufgezeichnet werden. Diese Daten können verwendet werden, um interiktale Entladungen zu identifizieren – flüchtige Entladungen, die zwischen den Anfällen auftreten, diese jedoch nicht unmittelbar auslösen. "Unseren klinischen Beobachtungen zufolge wiederholen sich epileptische Anfälle in Clustern und Zyklen. Um festzustellen, ob die interiktalen Entladungen diese Zyklen erklären können und um das Auftreten eines Anfalls vorherzusagen, haben wir die Daten einer genaueren Analyse unterzogen", so Dr. Baud weiter.

Photo
Das "NeuroPace RNS System" wird im Gehirn von Epilepsiepatienten implantiert und zeichnet Anfallsmuster auf

Bildquelle: Rao lab

Zu diesem Zweck arbeitet Baud mit Vikram Rao, Neurologe an der University of California (USA) zusammen, um Daten zur neuronalen Aktivität zu erhalten, die über mehrere Jahre mit Hilfe von langfristig im Gehirn von Epilepsiepatienten implantierten Geräten erfasst wurden. Nach der Bestätigung, dass tatsächlich Zyklen mit zerebraler epileptischer Aktivität vorhanden sind, richteten die Wissenschaftler ihre Aufmerksamkeit auf die statistische Analyse. Dank dieser Methode konnte ein Phänomen nachgewiesen werden, das als 'proiktaler Zustand' bekannt ist, in dem eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass ein Anfall auftritt. "Genau wie bei meteorologischen Störungen gibt es verschiedene Zeitphasen in der epileptischen Gehirnaktivität", erläutert Dr. Baud. "Das Wetter wird vom Verlauf der Jahreszeiten und vom Wechsel zwischen Tag und Nacht beeinflusst. Wenn sich eine Wetterfront nähert, steigt die Wahrscheinlichkeit im Mittel an, dass es einige Tage lang regnet und ist somit besser vorhersagbar. Diese drei Phasen der zyklischen Regulierung gibt es auch bei Epilepsie."

Die elektrische Aktivität im Gehirn ist eine Reflexion der Zellaktivität seiner Neuronen, genauer gesagt ihrer Aktionspotenziale. Das sind elektrische Signale, die sich über das neuronale Netz verbreiten, um Informationen weiterzuleiten. Aktionspotenziale sind den Neurowissenschaftlern gut bekannt und ihre Wahrscheinlichkeit kann mit Hilfe von mathematischen Gesetzen modelliert werden.

"Wir haben diese mathematischen Modelle den epileptischen Entladungen angepasst, um herauszufinden, ob sie einen Anfall ankündigen oder hemmen", erläutert Dr. Proix. Um die Zuverlässigkeit der Prognose zu erhöhen, waren Aufzeichnungen der Gehirnaktivität über sehr lange Zeiträume erforderlich. Mit dieser Methode konnten bei der Mehrzahl der Patienten Fronten mit hoher Anfallswahrscheinlichkeit über mehrere Tage festgestellt werden, die bei einigen von ihnen die Möglichkeit bieten, Anfälle mehrere Tage im Voraus vorherzusagen. Anhand von Daten zur Gehirnaktivität, die über Zeiträume von mindestens sechs Monaten erfasst wurden, war die Anfallsprognose bei zwei Dritteln der Patienten aussagekräftig.

Der Analyseansatz ist 'leicht' genug, um die Übertragung von Daten in Echtzeit auf einen Server oder direkt auf einen Mikroprozessor zu ermöglichen, und zwar mit einem Gerät, das so klein ist, dass es direkt in die Hirnschale implantiert werden kann. Mit der Unterstützung des Wyss Centers auf dem Campus Biotech in Genf werden die Forschenden nun ein minimalinvasives Instrument entwickeln, um ihre Prognosen prospektiv zu reproduzieren und möglicherweise eines Tages ein tragbares Gerät für Patientinnen und Patienten zu bieten, das sie beim Umgang mit ihrer Epilepsie effektiver unterstützt.


Quelle: University of California, San Francisco (UCSF) / Université de Genève / Universität Bern

19.12.2020

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