Beta-Gamma Phasen-Amplituden-Kopplung als nichtinvasiver Biomarker der Parkinsonschen Krankheit

Untersuchung der anatomischen und physiologischen Grundlage von abnormaler Beta-Gamma Phasen-Amplituden-Kopplung sowie des Einflusses von Dopaminmangel auf Hirnaktivität während Ruhe und freiwilliger Bewegung in Parkinson-Patienten und gesunden Vergleichsprobanden.

Die Parkinsonsche Krankheit (Parkinson's disease, PD) ist eine neurodegenerative Erkrankung, die mit dem Untergang dopaminerger Neuronen in der Substatia nigra pars compacta einhergeht. Die gegenwärtige Therapie beruht größtenteils auf Dopaminsubstitutionstherapie oder, wenn die Patienten nach einigen Jahren der Krankheit zunehmend medikamentenresistent werden, auf Tiefenhirnstimulation (deep brain stimulation, DBS). Obwohl DBS sich für eine Vielzahl von PD Symptomen als effektiv erwiesen hat, weist die Behandlung auch Probleme auf, etwa beim Operationsrisiko. Daher wurde vorgeschlagen, nichtinvasive Hirnstimulationsmethoden (non-invasive brain stimulation, NIBS) für die Behandlung einzusetzen [1]. Dies motivierte Studien, die auf die Bedeutung der zeitlichen Dynamik von PD-relatierter Hirnaktivität, insbesondere Hirnoszillationen, als Targets für NIBS-Interventionen zielten [2]. Erhöhte Phasen-Amplituden-Kopplung (PAC) zwischen Beta (13-30 Hz) und Gamma (50-150 Hz) Oszillationen hat sich als ein Biomarker für PD erwiesen [3]. Beta-Gamma-PAC kann auch auf nichtinvasive Weise mit Hilfe von Oberflächen-EEG beobachtet werden. Jedoch, sind der räumliche Ursprung und die physiologischen Mechanismen dieses Phänomens zum größten Teil unbekannt, was das Potential für das Verständnis und die schließliche Behandlung von PD begrenzt.

In diesem Projekt werden das anatomische Substrat und die Krankheitsmechanismen der abnormaler PAC und der Einfluss von Dopaminmangel auf Hirnaktivität in Ruhe und während des Ausführens von Bewegungen in PD-Patienten und gesunden Probanden untersucht. Die gewonnenen experimentellen Daten bilden eine wichtige Grundlage für die Modellierung pathologischer Netzwerke in den Basalganglien, und sollen letztendlich zur Entwicklung einer neuen nichtinvasiven Therapie von Parkinsonsymptomen beitragen.

We establish the spatial basis of resting state PAC using a combination of  a least-square minimum variance beamformer and independent component analysis (ICA). In order to gain insight into the anatomical basis and the neuronal mechanisms of PAC, we study for each brain region, whether PAC is different between patients and controls, to what extent PAC correlates with clinical scores, whether the coupled beta and gamma rhythms stem from the same or different brain areas, and if the PAC coupled rhythms also bear a fixed phase relationship (Fig. 1).

Weiterhin studieren wir transiente PAC-Dynamiken während freiwilliger Bewegungen. Die Performanz beim Ausführen repetitiver Fingerbewegungen wird verwendet, um Schwere, Progredienz und Behandlungserfolg von PD und ähnlichen Störungen einzuschätzen. Abbildung 2 zeigt eine Vorrichtung zur Messung der Performanz in einer Fingerbewegungsaufgabe. Unsere Hypothese ist, dass PAC sich während der verschiedenen Bewegungsphasen, abhängig vom allgemeinen Bewegungsmuster (z.B., langsame oder schnelle Bewegungen) verändert. Die Veränderungen könnten außerdem mit der Performanz und den Krankheitssymptomen der Patienten zusammenhängen. Um diese Hypothese zu überprüfen, studieren wir zeitveränderliche PAC und korrelieren diese mit verschiednenen Bewegungsparametern.

1. Schulz, R., C. Gerloff, and F.C. Hummel, Non-invasive brain stimulation in neurological diseases. Neuropharmacology, 2013. 64: p. 579-587.
2. Assenza, G., et al., Oscillatory activities in neurological disorders of elderly: biomarkers to target for neuromodulation. Frontiers in aging neuroscience, 2017. 9: p. 189.
3. De Hemptinne, C., et al., Therapeutic deep brain stimulation reduces cortical phase-amplitude coupling in Parkinson's disease. Nature neuroscience, 2015. 18(5): p. 779.
4. Miller, A.M., et al., Effect of levodopa on electroencephalographic biomarkers of the parkinsonian state. Journal of neurophysiology, 2019. 122(1): p. 290-299.