Epilepsie ist durch wiederkehrende epileptische Anfälle charakterisiert. Auch zwischen den Anfällen zeigen sich im Elektroenzephalogramm (EEG) epilepsietypische Potenziale – kurze, überschießende Entladungen, die auf eine dauerhaft veränderte Verschaltung und erhöhte Erregbarkeit hinweisen. Diese pathologischen Netzwerke bleiben auch in anfallsfreien Phasen bestehen und prägen die Funktionsweise des Gehirns. Für die Diagnostik in der Epilepsiechirurgie werden häufig invasive Elektroden eingesetzt. Diese ermöglichen die direkte Messung neuronaler Aktivität aus tiefen Hirnstrukturen wie Hippocampus, Amygdala oder Thalamus in sehr hoher zeitlicher Auflösung – Regionen, die eine zentrale Rolle für Schlaf, Gedächtnis und Kognition spielen. „Die so gewonnenen Daten übersteigen in ihrer Präzision deutlich die Möglichkeiten nicht-invasiver Messverfahren und eröffnen einen einzigartigen Einblick in die Dynamik menschlicher Hirnnetzwerke“, erklärt Prof. Jan Rémi, stellvertretender Direktor der Neurologischen Klinik und Poliklinik und Leiter des Epilepsie-Zentrums am LMU Klinikum München, auf dem Kongress der Deutschen Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) e.V.
Tiefe Einblicke in die Organisation neuronaler Netzwerke
„Die Epilepsieforschung ermöglicht es uns, das Gehirn mit einer zeitlichen und räumlichen Auflösung zu messen, die sonst kaum möglich ist. Damit erlaubt sie tiefe Einblicke in die Organisation neuronaler Netzwerke und trägt wesentlich zum Verständnis des schlafenden und lernenden Gehirns bei – weit über die reine Krankheitsdiagnostik hinaus“, sagt Prof.Rémi. Ein zentrales Forschungsfeld, in dem Epilepsie zu neuen Erkenntnissen führt, ist die Neurophysiologie des Schlafes. Eine Studie mit Epilepsiepatientinnen und -patienten hat untersucht, wie Oszillationen im Nicht-REM-Schlaf (NREM), sogenannte Slow Oscillations, Schlafspindeln, Hippocampus-Ripples und Gedächtniskonsolidierung fördern [1]. Die Forschenden kombinierten intrakranielles EEG bei Menschen mit Epilepsie mit nicht-invasivem Skalp-EEG bei gesunden Probanden, während diese zunächst Lernaufgaben absolvierten und anschließend schliefen. Gedächtnisinhalte wurden vor dem Schlafen mit akustischen Hinweisen verknüpft und im Schlaf wieder präsentiert, um gezielt Gedächtnisreaktivierung zu triggern. Es zeigte sich, dass erhöhte Slow-Oscillation- und Spindel-Aktivität während NREM-Schlaf mit Anzeichen erfolgreicher Gedächtnisreaktivierung einherging. Die Ergebnisse betonen die Bedeutung eines zeitlich koordinierten Zusammenspiels der drei Schlaf-Oszillationen für die Übertragung von Gedächtnisinhalten vom Hippocampus in langfristige Speicher im Kortex. Die Studie liefert erstmals experimentelle Evidenz, dass Ripples, insbesondere wenn sie an Spindeln gekoppelt sind, aktiv an der Gedächtnisreaktivierung beim Menschen beteiligt sind.
Vorhersage von Anfällen?
Die Erkenntnisse können auch zur Vorhersage von Anfällen genutzt werden: Eine Studie zur Rolle von Schlafspindeln bei Epilepsie untersuchte prächirurgische EEG-Aufzeichnungen von Patientinnen und Patienten, bei denen Anfälle während der N2-Schlafphase begannen – also einer Phase des Nicht-REM-Schlafs, die durch leichte Schlafstadien mit Schlafspindeln gekennzeichnet ist. Es zeigte sich im EEG ein signifikanter Rückgang der Dichte der Schlafspindeln, der im Mittel etwa drei 30-Sekunden-Abschnitte vor dem klinischen Anfall begann [2]. „Dies macht Schlafspindeln zu einem sensiblen Marker, der im EEG gut erkennbar und automatisierbar ist, sowohl für bevorstehende Anfälle als auch für die funktionelle Integrität jener Netzwerke, die auch für Lernen und Gedächtnisbildung erforderlich sind“, erklärt Prof. Rémi.
Wichtige Informationen für die Forschung
Menschen mit Epilepsie tragen durch ihre Teilnahme an prächirurgischen Ableitungen zum Verständnis normaler Hirnfunktion bei. Die implantierten Elektroden ermöglichten es, die Kopplung verschiedener Schlaf-Oszillationen in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung zu untersuchen. Die Erkenntnisse verbessern nicht nur Diagnostik und Therapie, etwa durch präzisere Identifikation epileptogener Netzwerke, sondern tragen auch wesentlich zum grundlegenden Verständnis der neuronalen Organisation des Gehirns bei. „Das liefert uns einen bisher unerreichten Einblick in die physiologische Aktivität des schlafenden Gehirns und Erkenntnisse darüber, wie das gesunde und erkrankte Gehirn Informationen speichert, organisiert und im Schlaf stabilisiert“, so Prof. Rémi.
Auch Wearables verändern den Alltag
Bei Epilepsie können die tragbaren Mini-Computer sonst unbemerkte Anfälle erkennen und in Notfallsituationen Hilfspersonen alarmieren. „Das erhöht Sicherheit und Autonomie der Betroffenen und liefert der Medizin und Wissenschaft wertvolle Daten“, sagt Prof. Rainer Surges, Direktor der Klinik und Poliklinik für Epileptologie am Universitätsklinikum Bonn und erster Vizepräsident der Deutschen Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung (DGKN) e. V. Wichtig sei dabei jedoch, klinisch geprüfte und verordnungsfähige Medizinprodukte abzugrenzen vom wachsenden Markt frei verkäuflicher Neuro-Wearables: „Sie liefern beispielsweise aufgrund von Signalartefakten häufig keine medizinisch sicher verwertbaren Informationen und sind oft datenschutzrechtlich problematisch.“ Dass die Überwachung wichtig sein kann, zeigt die Gefahr des plötzlichen Epilepsietods (sudden unexpected death in epilepsy, SUDEP). Klinisch geprüfte Wearables zur Detektion könnten das Risiko reduzieren [3].
Erkennung generalisierter tonisch-klonischer Anfälle
Der klinische Einsatz von Wearables bei Epilepsie konzentriere sich derzeit vor allem auf automatisierte Erkennung generalisierter tonisch-klonischer Anfälle, etwa über Bewegungsmuster, die mit Handgelenk- oder über Matratzensensoren erfasst werden. Entsprechende Systeme sind in Deutschland zugelassen und verordnungsfähig, insbesondere zur nächtlichen Überwachung. Eine zunehmende Zahl wissenschaftlicher Arbeiten belegt die Leistungsfähigkeit und Sicherheit solcher Wearables, wenn sie klinisch validiert sind und sachgerecht eingesetzt werden [3, 4]. Daneben können die Systeme aber auch bei der Diagnostik unterstützen. „Wearables und KI liefern nicht nur Messwerte, sondern Erkenntnisse – und werden damit zum Herzstück einer personalisierten Versorgung“, so Surges.
Quelle: DGKN
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