Wissen-News KI-gestützter Hirnschrittmacher gegen Parkinson getestet
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19. August 2024, 17:00 Uhr
Forscher aus den USA haben eine neue Behandlungsmethode von Parkinson untersucht. Stimulationen, die tief im Gehirn ansetzen und von der Hirnaktivität des Erkrankten gesteuert werden, waren deutlich wirksamer als bisherige Verfahren.
Tiefenhirnstimulationen (Deep-Brain-Stimulation, DBS) werden bei Parkinson-Patienten seit längerem angewendet. Dabei werden feine Drähte an bestimmten Stellen im Gehirn implantiert und senden elektronische Signale aus, die die Symptome der Erkrankung lindern können. Weil die Stimulationen allerdings konstant eingesetzt werden, bringen sie Nebenwirkungen mit sich, unter denen Parkinson-Patienten leiden. Ein neues Verfahren, die adaptive Tiefenhirnstimulation (aDBS), soll eine bessere Behandlungsform darstellen. In einer kleinen Machbarkeitsstudie zeigten Forscher des National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) in den USA erste Erfolge.
50 Prozent weniger unerwünschte Nebenwirkungen
Das aDBS verwendet Daten, die direkt aus dem Gehirn der erkrankten Person stammen, und passt mit Hilfe von Maschinenlernen das Stimulationsniveau in Echtzeit an die Bedürfnisse an. An vier Personen, die vorher bereits mit DBS behandelt wurden, wurde das adaptive Verfahren getestet. Dabei wurde in unregelmäßigen Abständen zwischen der konventionellen und der neuen Methode hin und hergewechselt. Unerwünschte Nebeneffekte des herkömmlichen Verfahrens traten bei Einsatz der aDBS etwa 50 Prozent weniger auf. Für die Patienten wurde der Unterschied erlebbar, obwohl sie über die Behandlungsform im Laufe der Untersuchung im Unklaren gelassen wurden.
"Diese Studie stellt einen großen Schritt vorwärts in Richtung der Entwicklung eines DBS-Systems dar, das sich an die jeweiligen Bedürfnisse des einzelnen Patienten anpasst", sagte Megan Frankowski vom NINDS. So könnten auch etwa Schwankungen von Neurotransmittern im Gehirn nach der Einnahme von Medikamenten ausgeglichen werden. Bisher ist das Verfahren jedoch sehr aufwändig, vor allem was die Qualifikation des medizinischen Personals anbelangt. Die Forscher erhoffen sich jedoch, dass mittels Maschinenlernens das Gerät bei der Kalibrierung den Bärenanteil der Arbeit selbst übernimmt. "Wenn es eine Möglichkeit gäbe, dass ein System auf Knopfdruck die optimalsten Einstellungen findet, würde das die Verfügbarkeit dieser Behandlung für mehr Menschen deutlich erhöhen", hofft Frankowski.
jar/pm
Dieses Thema im Programm: MDR AKTUELL | Infonacht | 04. August 2024 | 00:20 Uhr
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