Maßgeschneiderte Tiefe Hirnstimulation verbessert Gang bei Parkinson

Bei Patienten mit Parkinson-Krankheit können Veränderungen der Gehfähigkeit sehr ausgeprägt sein. Der sogenannte „Parkinson-Gang“ kann Veränderungen der Schrittlänge und eine Asymmetrie zwischen den Beinen umfassen. Diese Gangstörungen schränken die Mobilität ein, erhöhen das Sturzrisiko und beeinträchtigen die Lebensqualität des Patienten erheblich.

Obwohl die hochfrequente Tiefe Hirnstimulation (THS) Symptome wie Tremor, Rigidität und Bradykinesie (Bewegungsverlangsamung) hochwirksam lindert, sind ihre Auswirkungen auf den Gang bei Patienten mit schweren Gangstörungen variabler und weniger vorhersehbar. Die größten Herausforderungen bei der Verbesserung der Ergebnisse der THS zur Behandlung von Gangstörungen bestehen weiterhin im Fehlen einer standardisierten Gangmetrik, die Ärzte zur Anpassung der Stimulationsparameter verwenden können, sowie im mangelnden Verständnis der Auswirkungen verschiedener Stimulationsfaktoren auf den Gang.

In einer aktuellen Studie entwickelten Forscher der University of California, San Francisco (UCSF) eine systematische Methode zur Quantifizierung wichtiger Aspekte des für die Parkinson-Krankheit charakteristischen Gangs und nutzten maschinelle Lerntechniken, um für jeden Patienten optimale DBS-Einstellungen auszuwählen. Diese personalisierten Einstellungen führten zu deutlichen Verbesserungen beim Gehen, beispielsweise schnelleren und stabileren Schritten, ohne andere Symptome zu verschlimmern.

Die Ergebnisse ihrer Studie wurden in npj Parkinson's Disease veröffentlicht.

„Wir haben die Aufgabe der Optimierung der DBS-Einstellungen als ein technisches Problem betrachtet, mit dem Ziel, die Beziehung zwischen Stimulationsparametern, Gehirnaktivität und Gangleistung zu modellieren“, sagte der Erstautor Hamid Fekri Azghomi, PhD, ein Postdoktorand im UCSF Wang Lab.

So optimieren Sie die Gangleistung

Im Rahmen der Studie wurden Parkinson-Patienten DBS-Geräte implantiert, die nicht nur das Gehirn stimulierten, sondern auch die neuronale Aktivität beim Gehen aufzeichneten. Bei Klinikbesuchen wurden die DBS-Parameter innerhalb sicherer Bereiche variiert, um ihre Auswirkungen auf die Gangfunktion zu untersuchen. Als Reaktion auf jede Einstellung gingen die Patienten einen geschlossenen Rundkurs von etwa sechs Metern, während neuronale Daten und Gangkinematik kontinuierlich aufgezeichnet wurden.

Die Forscher entwickelten den Walking Performance Index (WPI), der Gangparameter wie Schrittlänge, Schrittgeschwindigkeit, Armschwungamplitude und Gangkohärenz erfasste. Durch die Kombination dieser Parameter ermöglichte der WPI eine umfassende Gangbewertung, die mehrere Dimensionen der von der Parkinson-Krankheit betroffenen motorischen Funktion abdeckte.

„Unsere Ergebnisse bestätigten, dass Änderungen der DBS-Einstellungen vom WPI effektiv erfasst wurden und mit den Einschätzungen von Patienten und Ärzten bei jedem Besuch übereinstimmten“, sagte Azgomi. „Diese Validierung bestätigt, dass der WPI ein effektives Maß für die Beurteilung und gezielte Verbesserung des Gangbildes bei Parkinson-Patienten ist. Mithilfe dieser Methoden konnten wir personalisierte DBS-Einstellungen vorhersagen und identifizieren, die den WPI verbesserten.“

Die Forscher identifizierten außerdem Muster der Gehirnaktivität, die mit verbessertem Gehen in Zusammenhang stehen. Mithilfe multivarianter Modelle identifizierten die Autoren einzigartige neuronale Dynamiken, die optimale Gangarten von weniger effizienten unterscheiden. Eine verbesserte Gangart war mit einer verringerten Beta-Band-Gehirnwellenaktivität während bestimmter Phasen des Gangzyklus im Globus pallidus verbunden, einer Hirnregion, die mit Muskelschwund bei Parkinson-Patienten in Verbindung gebracht wird.

Diese Daten sowie die identifizierten individuellen neuronalen Biomarker unterstreichen die Bedeutung personalisierter, datengesteuerter Interventionen zur Verbesserung des Gangs bei Menschen mit Parkinson-Krankheit.

„Diese Arbeit vertieft nicht nur unser Verständnis davon, wie die Tiefe Hirnstimulation (DBS) die Bewegung beeinflusst, sondern zeigt auch das Potenzial einer personalisierten Neuromodulation bei Parkinson und anderen neurologischen Erkrankungen auf und bringt uns intelligenteren und wirksameren Therapien näher“, sagte die leitende Studienautorin Doris Wang, MD, PhD, Neurochirurgin und außerordentliche Professorin für Neurochirurgie an der UCSF.