Forscher entwickeln ein leistungsstarkes Computertool zum Verständnis der Gesundheit und Krankheit des Gehirns

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Forscher entwickeln ein leistungsstarkes Computertool zum Verständnis der Gesundheit und Krankheit des Gehirns

Ein Team unter der Leitung von Forschern des Brigham and Women’s Hospital, einem Gründungsmitglied des Mass General Brigham-Gesundheitssystems, hat in enger Zusammenarbeit mit Forschern des Mass General Hospital und des Beth Israel Deaconess Medical Center ein leistungsstarkes Computertool zum Verständnis der Gesundheit und Krankheit des Gehirns entwickelt. Bereitstellung einer verbesserten Methode zur Charakterisierung der Aktivität des Gehirns während des Schlafs.

Die Forscher entwickelten eine neue Methode, die Zehntausende elektrischer Ereignisse aus den Gehirnwellen einer schlafenden Person extrahiert. Informationen aus diesen Wellenformen werden dann verwendet, um ein Bild der Gehirnaktivität zu erstellen, das wie ein Fingerabdruck zu wirken scheint -; einzigartig für jede Person und konsistent von einer Nacht zur nächsten. Anschließend nutzten sie ihren Ansatz, um neue potenzielle Biomarker in der Gehirnaktivität von Menschen mit Schizophrenie zu identifizieren. Ihre Ergebnisse werden in der Zeitschrift veröffentlicht, SCHLAFEN. Postdoktorand Patrick Stokes, PhD, war der Erstautor der Studie, und der leitende Autor war Michael Prerau, PhD, assoziierter Neurowissenschaftler und Direktor des neurophysiologischen Signalverarbeitungskerns in der Abteilung für Schlaf- und zirkadiane Störungen am Brigham.

Diese Arbeit erweitert die Art und Weise, wie wir die Gehirnaktivität während des Schlafs betrachten können. Indem wir uns über traditionelle Vorstellungen hinausbewegen, die das komplexe Kontinuum des Schlafs in bestimmte Kategorien und Wellenformklassen aufteilen, können wir neue Arten von Signalen und Dynamiken aufdecken, die für das Verständnis der Gesundheit und Krankheit des Gehirns wichtig sein können.“


Michael Prerau, PhD, assoziierter Neurowissenschaftler

Wissenschaftler untersuchen typischerweise die Gehirnaktivität während des Schlafs mit dem Elektroenzephalogramm oder EEG, das die Gehirnwellen an der Kopfhaut misst. Ab Mitte der 1930er Jahre wurde das Schlaf-EEG zunächst untersucht, indem man sich die Spuren von Gehirnwellen ansah, die von einer Maschine auf ein Papierband gezeichnet wurden. Viele wichtige Merkmale des Schlafs basieren immer noch auf dem, was die Menschen vor fast einem Jahrhundert am einfachsten in den komplexen Wellenformspuren beobachten konnten. Selbst die neuesten maschinellen Lern- und Signalverarbeitungsalgorithmen zur Erkennung von Schlafwellenformen werden an ihrer Fähigkeit gemessen, die menschliche Beobachtung nachzubilden. In dieser Studie fragten die Forscher: Was können wir lernen, wenn wir unsere Vorstellung von Gehirnwellen im Schlaf über das hinaus erweitern, was historisch leicht mit dem Auge zu erkennen war?

Eine besonders wichtige Gruppe von Gehirnwellenereignissen im Schlaf werden Schlafspindeln genannt. Diese Spindeln sind kurze Schwingungswellenformen, die normalerweise weniger als 1-2 Sekunden dauern und mit unserer Fähigkeit verbunden sind, Kurzzeitgedächtnisse in Langzeitgedächtnisse umzuwandeln. Veränderungen der Spindelaktivität wurden mit zahlreichen Erkrankungen wie Schizophrenie, Autismus und Alzheimer sowie mit dem natürlichen Altern in Verbindung gebracht.

Anstatt nach der historischen Definition nach Spindelaktivität zu suchen, entwickelte das Team in dieser Studie einen neuen Ansatz, um Zehntausende von kurzen spindelartigen Wellenformereignissen während der ganzen Nacht automatisch aus den EEG-Daten zu extrahieren. Anstatt die Wellenformen in Bezug auf feste Schlafstadien (dh Wach-, REM- und Nicht-REM-Stadien 1-3) zu betrachten, wie dies bei Standard-Schlafstudien der Fall ist, charakterisierten sie als Nächstes das gesamte Kontinuum allmählicher Veränderungen, die währenddessen im Gehirn auftreten schlafen. Unter Verwendung all dieser Daten erstellte das Team grafische Darstellungen, sogenannte langsame Oszillationsleistungs- und Phasenhistogramme, die eine aussagekräftige Visualisierung der Aktivität aller Wellenformen als Funktion der kontinuierlichen Schlaftiefe und der synchronisierten Aktivität im Kortex bieten.

Dies demonstriert weiter den Reichtum an Informationen, die traditionelles, manuelles Scoring auf dem Tisch hinterlässt.“


Shaun Purcell, PhD, Co-Autor, Abteilung für Psychiatrie, Brigham and Women’s Hospital

Als das Team eine Gruppe gesunder Teilnehmer mit jeweils zwei Nächten Schlafaufzeichnungen betrachtete, schienen die beobachteten Muster fast wie Fingerabdrücke zu sein -; sehr spezifisch für jede Person mit starker Konsistenz über Nächte hinweg. Diese Ergebnisse legen neue Wege nahe, in denen sich die Gehirnaktivität von Person zu Person unterscheidet, sogar innerhalb von Gruppen gesunder Menschen, die als Kontrollgruppen ausgewählt wurden. Die Forscher verglichen dann die Aktivität zwischen den gesunden Probanden und einer Population von Menschen mit Schizophrenie, einer Störung, die die Spindelaktivität reduziert. Mit ihrem Ansatz sah das Team nicht nur die bekannten Unterschiede bei Teilnehmern mit Schizophrenie, sondern fand auch Unterschiede in anderen spindelartigen Wellenformen, die bei anderen Frequenzen im Gehirn auftreten. Dies deutet auf neue potenzielle EEG-Biomarker für Schizophrenie hin, die für ein besseres Verständnis der Mechanismen der Störung und für die Entwicklung gezielter Behandlungen hilfreich sein könnten.

„Dieser Ansatz ist wirklich aufregend“, sagte Co-Autorin Dara Manoach, PhD, von der Abteilung für Psychiatrie am Massachusetts General Hospital. „Wir freuen uns darauf zu sehen, wie wir unser Verständnis verbessern können, nicht nur von Schizophrenie, sondern auch von anderen neurologischen Entwicklungsstörungen, die durch Schlafstörungen gekennzeichnet sind, wie Autismus und pädiatrische Epilepsie.“

„Wir fangen gerade erst an, das Ausmaß der Neurodiversität zu verstehen, das in der allgemeinen Bevölkerung existiert“, sagte Prerau. „Wenn wir die individuellen Unterschiede, die sowohl bei der neurologischen Gesundheit als auch bei den Erkrankungen beobachtet werden, genauer charakterisieren können, können wir auf eine verbesserte Diagnostik und Behandlung hinarbeiten.“

Quellen:

Zeitschriftenreferenz:

Stokes, PA, et al. (2022)Transiente Oszillationsdynamik während des Schlafs bietet eine robuste Grundlage für die elektroenzephalographische Phänotypisierung und Biomarkeridentifizierung. Schlafen doi.org/10.1093/sleep/zsac223.