title: Differentielle Auswirkungen der subthalamischen Stimulation bei Patienten mit idiopathischen Parkinson Syndrom
Creators: name: Bacara, Bugrahan
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2023
Subjects: Neurologie
Morbus Parkinson
Parkinson
Tiefe Hirnstimulation
Medical sciences Medicine
Medizin

description: Das idiopathische Parkinson Syndrom stellt eine der wichtigsten Indikationen der Tiefen Hirnstimulation dar. Durch diese invasive Intervention ist es immer weiter möglich eine bessere Kontrolle motorischer und nicht-motorischer Symptome zu erlangen. Durch den fortschreitend neurodegenerativen Charakter der Erkrankung ist es notwendig eine stetige Anpassung der Therapie mit einer Umstrukturierung der elektrischen Stimulationen durchzuführen. Über die Integration der technischen Innovationen und maschinellen Lernprozessen in diese noch sehr ausführliche und für Untersucher und Patient:innen anspruchsvolle Einstellungen, soll eine objektive und effiziente Methodik eingeführt werden. Vor dem Hintergrund, dass immer mehr Geräte wie Smartwatches, Smartphones, Armbänder und weitere eine Verwendung im Alltag der Menschen gefunden haben, können auch, unabhängig von den jeweiligen Instituten, die Registrierung von Symptomen und Bewegungsdaten der Patient:innen erfolgen. Dies kann einen langfristigen Benefit in der Parkinson Behandlung zur Folge haben. Durch das Monitoring und die objektiven Daten wäre die Behandlung der individuellen Ausprägung des Krankheitsbildes für jeden einzelnen Fall möglich. Unter Berücksichtigung ökonomischer Aspekte könnte dies ebenfalls einen wesentlichen Vorteil bringen. Langfristig gesehen, kann weiterhin der Einsatz von selbstadjustierenden automatisierten Systemen in die klinische Praxis einen weiteren größeren Schritt für alle Beteiligten bedeuten. In der vorliegenden experimentellen Arbeit erfolgte die Untersuchung von 32 Patient:innen mit idiopathischen Parkinson Syndrom die mit einer Implantation eines Tiefen Hirnstimulationssystems am Nucleus subthalamicus therapiert werden. Hierbei erfolgte eine klinische Bewertung von spezifischen Bewegungen, wie Diadochokinese, Fingertippen, Elevation des Unterarmes, dem Ruhenlassen des Armes auf einer Fläche, und dem Rigor. Ergänzend wurden diese parallel mit einer hierfür konstruierten Untersuchung objektiv über periphere Sensoren an den oberen Extremitäten erfasst. Diese Bewegungen wurden für die 16 Kontakte eines direktionalen Elektrodensystems während der Erhöhung der Stimulationsamplitude in 0,5 mA Schritten jeweils repetitiv wiederholt. Die dabei erhobenen Daten konnten erfolgreich weiter differenziert werden, wobei definierte Merkmale herausgefiltert werden konnten. Diese dienten in einem weiteren Schritt der Konstruktion eines Random-Forest Models für die Erstellung eines Algorithmus. Über diesen war es möglich Verhältnisbeziehungen von den klinischen Rating-Werten, den objektiv gemessenen IMU-Daten und den Einstellungsparametern der Elektroden genauer darzustellen. Inwieweit diese über das Modell erstellten Werte mit den realen Werten übereinstimmen, konnte durch statistische Korrelationsuntersuchungen näher bestimmt werden. Hier hat sich eine signifikante Übereinstimmung gezeigt. Weiterhin konnte dies in einer übereinstimmenden bildgebenden Darstellung von den klinisch ermittelten Stimulationseinstellungen und denen durch das Modell Konstruierten, über die Analyse der Dice-Koeffizienten bestätigt werden. Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass erfolgreich ein Modell für die Erstellung von 73 Paradigmen für die vorliegenden THS-Systeme generiert werden konnte, was signifikant mit den Werten aus klinischen Untersuchungen korreliert. Hieraus lässt sich schließen, dass es möglich ist über kommerziell verfügbare Sensoren mit einer Inertialen Messeinheit objektive Daten zu erfassen. Die Schlussfolgerung ist, dass es über die Erfassung von IMU-Daten über Sensoren am Unterarm möglich ist, zuverlässig objektive Daten zu erheben. Ein Algorithmus aus diesem, hat in der vorliegenden Arbeit signifikant korrelierende Ergebnisse zu den klinisch erhobenen und bewerteten Daten generieren können. Optimistisch ist zu sagen, dass dies einen Beitrag in der weiteren Forschung an einem automatisierten THS-System leisten kann und möglicherweise als unterstützende Mitwirkung für solche dient.