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Subthalamic nucleus correlates of decision and movement speed.
No full textThis dataset is availabel to download from: https://data.mrc.ox.ac.uk/data-set/subthalamic-nucleus-correlates-decision-and-movement-speed
This code analyses behavioural data from a group of 13 Parkinson patients and 15 healthy control participants performing a moving dots paradigm with Speed vs. Accuracy instructions. The main behavioural outcomes are reaction times, movement times, peak force and response accuracy (folder 1, used for figure 1 in the published article), as well as computational analysis of behaviour with hierarchical drift diffusion modelling (folder 2, used for figure 2). In patients local field potentials were recorded during the task and corresponding code is stored in folder 3-5 (figure 3). In 10 patients burst deep brain stimulation was applied during a second session. Its effects on behaviour and local field potentials are analysed with code from folder 6 and 7 (figures 4-6). The results have been published in a paper termed ‘Dynamic control of decision and movement speed in the human basal ganglia’ by Herz et al
Subthalamic nucleus correlates of force adaptation
No full textDataset available at: https://data.mrc.ox.ac.uk/data-set/subthalamic-nucleus-correlates-force-adaptation
This code analyses behavioural data from a group of 16 Parkinson patients and 15 healthy control participants performing an action adaptation tasks, in which participants need to continuously adapt the applied force based on the feedback they receive. The first feedback ranges from 0 (worst) to 10 (best) points depending on the error between actual force and target force (Value-cue) and the second feedback indicates whether the force had been too low or too high (Direction-feedback). The main behavioural outcomes are measures of force production and force adaptation (folder 1, used for figure 1 in the published article). In patients local field potentials were recorded during the task and corresponding code is stored in folder 2 (figure 2&3). In 14 patients burst deep brain stimulation was applied during a second session. Its effects on behaviour and local field potentials are analysed with code from folder 3 and 4 (figures 4&5). The results have been published in a paper entitled ‘Neural underpinnings of action adaptation in the subthalamic nucleus’ by Herz et al
Imaging in mice and men: Pathophysiological insights into multiple sclerosis from conventional and advanced MRI techniques
No full textAktivierung subkortikaler Regionen bei Menschen mit Multipler Sklerose im Vergleich mit Gesunden
Full text link27 Seiten ; Illustrationen, Diagramm
Measuring network disruption in neurodegenerative diseases: new approaches using signal analysis
Full text linkAdvanced neuroimaging has increased understanding of the pathogenesis and spread of disease, and offered new therapeutic targets. MRI and positron emission tomography have shown that neurodegenerative diseases including Alzheimer's disease (AD), Lewy body dementia (LBD), Parkinson's disease (PD), frontotemporal dementia (FTD), amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and multiple sclerosis (MS) are associated with changes in brain networks. However, the underlying neurophysiological pathways driving pathological processes are poorly defined. The gap between what imaging can discern and underlying pathophysiology can now be addressed by advanced techniques that explore the cortical neural synchronisation, excitability and functional connectivity that underpin cognitive, motor, sensory and other functions. Transcranial magnetic stimulation can show changes in focal excitability in cortical and transcortical motor circuits, while electroencephalography and magnetoencephalography can now record cortical neural synchronisation and connectivity with good temporal and spatial resolution. Here we reflect on the most promising new approaches to measuring network disruption in AD, LBD, PD, FTD, MS, and ALS. We consider the most groundbreaking and clinically promising studies in this field. We outline the limitations of these techniques and how they can be tackled and discuss how these novel approaches can assist in clinical trials by predicting and monitoring progression of neurophysiological changes underpinning clinical symptomatology
Quantifizierung des Gehirnalters als Biomarker der Parkinson-Krankheit
Full text linkDie Parkinson-Krankheit (PK) ist nach der Alzheimer-Krankheit die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung und betrifft insbesondere Personen in einem höheren Lebensalter. Das Geschlecht gilt als ein wesentlicher Einflussfaktor, wobei Männer ein höheres Risiko aufweisen, von der PK betroffen zu sein. Da im Rahmen der Diagnostik vornehmlich klinische Beeinträchtigungen der Patienten berücksichtigt werden, erfolgt die Diagnosestellung in der Regel erst in einem fortgeschrittenen Stadium der Erkrankung. Ein aktuelles Forschungsziel besteht in der Etablierung zuverlässiger Biomarker, anhand derer eine Diagnosestellung bereits in einem präklinischen Stadium der Erkrankung ermöglicht werden kann.
Die Vorhersage des Gehirnalters gilt hierbei als ein vielversprechender Ansatz, der unter Verwendung spezifischer Modelle das biologische Gehirnalter einer Person schätzt und so eine Möglichkeit zur Quantifizierung hirnmorphologischer Veränderungen beschreibt.
Im Rahmen dieser Arbeit entwickelten wir ein Modell, das anhand morphometrischer Maße T1-gewichteter Magnetresonanztomographie-Aufnahmen eine präzise Vorhersage des Gehirnalters erlaubt. Dabei wurde die höchste Leistung (R2 = 0,70) durch das Modell auf Grundlage der Kombination aus kortikaler Dicke (CT) und nicht-kortikalem Volumen (nCV) erreicht. Diese beiden Variablen wurden bereits in anderen Studien zur Vorhersage des Gehirnalters als relevant bewertet und gelten darüber hinaus als wichtige Parameter zur Erfassung des physiologischen Alterungsprozesses.
In einem nächsten Schritt konnten wir demonstrieren, dass die resultierende Differenz zwischen chronologischem Alter und vorhergesagtem Gehirnalter, das Gehirnalter-Delta, einen höheren Mittelwert (MW) bei Patienten mit PK im Vergleich zu gesunden Kontrollpersonen (HC) aufweist (2,95 ± 10,13 Jahre (PK) vs. 0,08 ± 6,21 Jahre (HC)), was mit den Beobachtungen der drei bisherigen Studien zu dieser Thematik übereinstimmt.
Zur Bewertung des Geschlechts als potenzieller Einflussfaktor führten wir die Analysen nicht nur für die beiden Gesamtkohorten, sondern auch jeweils nach Geschlechtern getrennt durch. Dabei wurde die beste Modellleistung sowohl in der weiblichen als auch in der männlichen Kohorte ebenfalls durch die Kombination aus CT & nCV erreicht (R2 = 0,68 (HC, weiblich); R2 = 0,74 (HC, männlich)). Die Bestimmung des Gehirnalter-Deltas erbrachte höhere MW bei weiblichen im Vergleich zu männlichen Patienten mit PK (2,82 ± 6,24 (weiblich) vs. 0,65 ± 6,84 (männlich)), was im Widerspruch zu den Ergebnissen der bisher einzigen, zu dieser Thematik durchgeführten Studie steht, sodass diesbezüglich weitere Untersuchungen erforderlich sind.
Darüber hinaus konnten wir in unserem Modell insbesondere Thalamus und Plexus choroideus als relevante Hirnregionen zur Vorhersage des Gehirnalters identifizieren. Beide Areale wurden bereits als zentrale Strukturen im Kontext der Vorhersage des Gehirnalters vorbeschrieben und werden zudem auch bezüglich der Pathophysiologie der PK als wesentliche Hirnbereiche diskutiert. Es gilt zukünftig zu evaluieren, inwiefern einer Hirnregion, die hinsichtlich der Vorhersage des Gehirnalters als relevant bewertet wird, auch eine pathophysiologische Bedeutung im Rahmen einer Erkrankung zuzuschreiben ist.
Weiterhin konnten wir eine Korrelation zwischen einem höheren Gehirnalter-Delta und einer stärkeren klinischen Beeinträchtigung von Motorik und Kognition nachweisen. Diese Ergebnisse stimmen weitgehend mit den Beobachtungen der drei bisherigen Studien zu dieser Thematik überein. Perspektivisch sollte die Vorhersage des Gehirnalters hinsichtlich einer potenziellen Funktion als Verlaufsmarker zur Bewertung des Krankheitsprogresses der PK geprüft werden.
Grundsätzlich kann sich die Vorhersage des Gehirnalters zukünftig zu einem Biomarker der PK entwickeln. Es sind jedoch noch weitere Untersuchungen notwendig, um die Relevanz des individuellen Gehirnalters bezüglich der PK, insbesondere unter Berücksichtigung weiterer Faktoren, die die Hirnintegrität beeinflussen, beurteilen zu können. Langfristig könnte dadurch die Versorgung von Patienten mit PK verbessert werden, indem nicht nur eine individuellere Therapie, sondern auch eine frühere und zuverlässigere Diagnosestellung ermöglicht würde.IV, 63 Seiten ; Illustrationen, Diagramm
Funktioneller und struktureller Nachweis einer ipsilateralen Verbindung zwischen dem dorsalen prämotorischen und dem primär motorischen Kortex
Full text linkDer primär motorische Kortex (M1) steuert die Bewegungen der kontralateralen Körperseite. Der dorsale prämotorische Kortex (PMd) spielt eine wichtige Rolle bei der Abstimmung von Bewegungen auf äußere, vor allem somatosensorische Einflüsse sowie deren Integration in Bewegungsabläufe. Aus Studien an Primaten ist bekannt, dass zwischen dem ipsilateralen PMd und der Handregion des M1 direkte Verbindungen bestehen. Wie genau der PMd Einfluss auf den M1 im menschlichen Gehirn ausübt, wurde im Rahmen dieser Arbeit mit Hilfe der transkraniellen Magnetstimulation (TMS) nicht-invasiv untersucht. Hierfür kamen speziell entwickelte Präzisionsspulen (MAG & More) zur Anwendung, welche die Stimulation der dicht benachbarten Regionen erst möglich machten. Ein neuartiges Doppelpulsparadigma mit kurzen Latenzzeiten wurde entwickelt, um eine Interaktion mit den deszendierenden Wellen zu erreichen und so Auskunft über die zeitliche Diskrimination der Verbindung zu erhalten. Es wurden verschiedene Faktoren zur Änderung der kortikalen Erregbarkeit sowie ihr Einfluss auf die Verbindung der Areale untersucht: die Vorinnervation der Zielmuskeln in Experiment 2 sowie die Bearbeitung einer Wahl-Reaktionszeit-Aufgabe in Experiment 3. Durch die Diffusions-Tensor-Bildgebung (DTI) wurde die Mikrostruktur der subkortikalen weißen Substanz im Bereich des PMd dargestellt. Als Maß dafür diente die fraktionelle Anisotropie (FA). Im Rahmen der Doppelpulsstimulation wurde zunächst ein überschwelliger Puls über dem M1 appliziert, gefolgt von einer unterschwelligen Stimulation des PMd. In Experiment 1 erfolgte die Stimulation zunächst unter Ruhebedingungen. Die Pulse wurden in Interstimulusintervallen von 0,8 ms bis 2,0 ms in Schritten von 0,4 ms appliziert. [...
Untersuchungen der für die Tiefenhirnstimulation relevanten Netzwerke bei Patienten mit Idiopathischem Parkinson Syndrom
Full text linkDas Idiopathische Parkinson Syndrom ist eines der häufigsten neurologischen Krankheitsbilder. Die Tiefenhirnstimulation des Nucleus subthalamicus zählt zur Standardtherapie beim IPS, allerdings sind die Mechanismen der THS kaum beschrieben.
Um Lokale und systemische Mechanismen der THS zu verdeutlichen, führten wir multiple Analysen mittels Diffusionsbildgebungsdaten bzgl. der Elektrodenpositionen, klinischen Ergebnissen und Stimulationsparametern durch.
Das Ziel der Arbeit war es ein anatomisches Netzwerk zu rekonstruieren durch Konnektivitatskarten der Leitungsbahnen von verschiedenen anatomischen Strukturen zu den Regionen der aktiven Elektroden der THS (mittels Traktographie) um Zusammenhänge der Konnektivität und TSH-Ergebnis zu erschließen
Functional and structural connectivity in the motor system in healthy people and in patients with Parkinson’s disease
Full text linkParkinson’s disease is the second most frequent chronic neurodegenerative disorder affecting up to 2% of individuals aged 65 years and older. This pathology affects the motor processes determining the patients to have significant difficulties in daily chores.
We analysed the influence of transcranial magnetic stimulation on the reaction time in 14 patients with Parkinson’s disease and 13 healthy controls. In a second study we measured the cortical thickness, cortical area and the volumes of thalamus, caudate nucleus, putamen and pallidum of 84 patients and 43 healthy controls.
Our results revealed a slower reaction time in patients with Parkinson’s disease when compared to healthy controls. The reaction time was quicker in both groups after applying the magnetic stimulation pulse but patients with Parkinson’s disease still had a slower reaction time compared to healthy controls. Reaction time parameters correlated with a higher cortical thickness in the cingulate motor region and with a lower cortical thickness in the temporal and parietal regions. The second study showed decreased cortical thickness and surface area in Parkinson’s disease patients in the primary motor area, ventral premotor area and the supplementary motor cortex. Decreased cortical area in the motor regions correlated positively with the volumes of the caudate nucleus, putamen and pallidum.
The present study shows a different pattern of functional and structural interactions in the motor regions in patients with Parkinson’s disease. Specifically functional and structural connectivity changes due to impaired reaction time were detected in the cingulate motor area, ventral premotor and supplementary motor areas Furthermore, cortical remodelling in PD are associated with changes in the volumes of the caudate nucleus, putamen and pallidum. Both degeneration processes as well as compensatory mechanisms of the brain can explain these changes
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