Personalisierte Gehirnmodelle zur Verbesserung der Depressionsbehandlung
Dezember 2021
Aix-Marseille Université, Marseille, Frankreich(1)
Ewha Womans University, Seoul, Südkorea(2)
University of Calgary, Calgary, Kanada(3)
Ewha Womans University, Seoul, Südkorea(2)
University of Calgary, Calgary, Kanada(3)
In den letzten 15 Jahren wurde die tiefe Hirnstimulation (DBS) als bahnbrechende Therapie für Patienten mit behandlungsresistenten Depressionen (TRD) aktiv erforscht; dennoch waren die Ergebnisse von Patient zu Patient unterschiedlich. Es wurde angenommen, dass die Aktivierung spezifischer Faserbahnen an der Stimulationsstelle ein wichtiger Faktor bei der Bestimmung der Ergebnisse ist. Die daraus resultierenden individuellen Netzwerkeffekte auf der Ebene des gesamten Gehirns sind jedoch noch weitgehend unbekannt. Hier wurde ein computergestützter Rahmen geschaffen, mit dem die durch selektive Stimulation von Faserbahnen ausgelösten Reaktionscharakteristika des Gehirns jedes Einzelnen untersucht werden können. Es wurde ein neuartiger personalisierter In-silico-Ansatz verwendet, das Virtual Big Brain, das hochauflösende virtuelle Gehirnmodelle im mm-Maßstab verwendet und explizit mehr als 100.000 Faserbahnen für jedes Individuum rekonstruiert. Jede Faserbahn ist aktiv und kann selektiv stimuliert werden. Die Simulationsergebnisse zeigen unterschiedliche stimulusinduzierte ereigniskorrelierte Potenziale als Funktion des Stimulationsortes, parametrisiert durch die Kontaktpositionen der bei jedem Patienten implantierten Elektroden. Diese Studie belegt die Fähigkeit personalisierter hochauflösender virtueller Gehirnmodelle zur Untersuchung individueller Netzwerkeffekte bei der DBS für Patienten mit TRD und eröffnet neue Wege für die personalisierte Optimierung der Hirnstimulation.
High-resolution virtual brain modeling personalizes deep brain stimulation for treatment-resistant depression: Spatiotemporal response characteristics following stimulation of neural fiber pathways
Viktor K. Jirsa(1), Sora An(2), Andrea B. Protzner(3)
Eingestellt am: 12.05.2022
[1] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811921011198?via%3Dihub[2] https://www.technologynetworks.com/neuroscience/news/personalized-brain-models-aim-to-improve-depression-treatment-360737
