Artykuł metodologiczny

Kontrolowanie choroby Parkinsona za pomocą adaptacyjnej głębokiej stymulacji mózgu

25.3K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/51403

⸱

16 lipca 2014

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Nuffield Department of Clinical Neurosciences, John Radcliffe Hospital, University of Oxford, 2Sobell Department of Motor Neuroscience & Movement Disorders, Unit of Functional Neurosurgery, UCL Institute of Neurology

W tym artykule

Podsumowanie

Adaptacyjna głęboka stymulacja mózgu (aDBS) jest skuteczna w chorobie Parkinsona, łagodząc objawy i zmniejszając zużycie energii w porównaniu do konwencjonalnej głębokiej stymulacji mózgu (cDBS). W aDBS śledzimy w czasie rzeczywistym biomarker potencjału pola lokalnego (amplituda oscylacyjna beta) i wykorzystujemy go do kontrolowania czasu stymulacji.

Streszczenie

Adaptacyjna głęboka stymulacja mózgu (aDBS) ma potencjał, aby poprawić leczenie choroby Parkinsona poprzez optymalizację stymulacji w czasie rzeczywistym zgodnie z wahaniami choroby i stanu leków. W obecnej realizacji adaptacyjnego DBS rejestrujemy i stymulujemy z elektrod DBS wszczepionych w jądro podwzgórzowe pacjentów z chorobą Parkinsona we wczesnym okresie pooperacyjnym. Lokalne potencjały pola są filtrowane analogowo w zakresie od 3 do 47 Hz przed przekazaniem do jednostki akwizycji danych, gdzie są ponownie cyfrowo filtrowane wokół specyficznego dla pacjenta piku beta, prostowane i wygładzane w celu uzyskania odczytu amplitudy beta w trybie online. Próg amplitudy beta jest ustawiany heurystycznie, który w przypadku przekroczenia przekazuje sygnał wyzwalający do stymulatora. Następnie stymulator zwiększa stymulację do wcześniej ustalonego klinicznie skutecznego napięcia przez 250 ms i kontynuuje stymulację, aż amplituda beta ponownie spadnie poniżej progu. Stymulacja jest kontynuowana w ten sposób z krótkimi epizodami zwiększonego DBS w okresach zwiększonej mocy beta.

Skuteczność kliniczna jest oceniana po minimalnym okresie stabilizacji (5 minut) poprzez niezaślepioną i zaślepioną ocenę funkcji motorycznych przy użyciu wybranych wyników z Ujednoliconej Skali Oceny Choroby Parkinsona (UPDRS). Ostatnie prace wykazały zmniejszenie zużycia energii dzięki aDBS, a także poprawę wyników klinicznych w porównaniu z konwencjonalnym DBS. Przewlekłe aDBS można teraz testować w parkinsonizmie.

Wprowadzenie

Choroba Parkinsona jest powszechnym, poważnie upośledzającym zaburzeniem zwyrodnieniowym ruchu, dla którego długotrwałe leczenie jest niezadowalające1. DBS jest skuteczny w przypadku zaawansowanej medycznie opornej na leczenie choroby Parkinsona, ale jest ograniczony pod względem skuteczności, skutków ubocznych i kosztów2. Konwencjonalna stymulacja jest ustawiana heurystycznie przez specjalistę od zaburzeń ruchowych i pozostawiana w sposób ciągły bez zmian aż do następnej wizyty w klinice. Typowe parametry stymulacji to szerokość impulsu 60 ms, intensywność 3 V i powtarzalność 130 Hz. Jednak ta ciągła stymulacja wysokim napięciem może zakłócać normalne funkcjonowanie silnika3. Podobnie jak stymulacja serca z powodzeniem przeszła od prostych systemów otwartej pętli do złożonych responsywnych systemów zamkniętej pętli, co wiąże się z poprawą wyników, istnieje nadzieja, że DBS można podobnie ulepszyć, dostosowując go do podstawowych rytmów mózgu - adaptacyjnego DBS (aDBS)4,5.

Aby zrealizować aDBS, najpierw kluczowe jest zidentyfikowanie wiarygodnych biomarkerów choroby. Choroba Parkinsona charakteryzuje się wyraźnymi oscylacjami beta (13-33 Hz) rejestrowanymi w całym obwodzie zwojów podstawy2. Te oscylacje beta są tłumione przez lewodopę i DBS proporcjonalnie do poprawy stanu klinicznego6,7. Są one stabilne i wytrzymałe w długim okresie czasu i mogą być rejestrowane za pomocą tych samych elektrod, które są używane w klinicznych DBS, co czyni je atrakcyjnymi celami dla biomarkerów8. Oprócz oscylacji beta zidentyfikowano szereg innych, bardziej złożonych, potencjalnych biomarkerów, które, jak wykazano, są związane z nasileniem objawów2,9-12.

Dowód zasady działania aDBS został teraz zademonstrowany w modelu PD13 u naczelnych innych niż człowiek. W tym celu wykorzystano pojedynczy korowy neuron ruchowy do kontrolowania stymulacji z odpaleniem neuronu wyzwalającego stymulację DBS po ustalonym opóźnieniu. Badanie wykazało, że stymulacja adaptacyjna była bardziej skuteczna niż konwencjonalny DBS. Ostatnie prace od tego czasu z powodzeniem rozszerzyły aDBS na ludzi, których metoda została przedstawiona w niniejszym artykule14 JoVe. W badaniu tym oceniano pacjentów z chorobą Parkinsona w okresie bezpośrednio po operacji, przed internalizacją ich przewodów i podłączeniem do akumulatora / stymulatora. Oscylacje beta były monitorowane w czasie rzeczywistym online i wykorzystywane do kontrolowania czasu stymulacji o wysokiej częstotliwości. Doprowadziło to do zmniejszenia zużycia energii o >50% i poprawy upośledzenia motorycznego o 25% w porównaniu ze standardową stymulacją. Wyniki te będą musiały zostać powtórzone w stanie przewlekle wszczepionym, w którym mogą zmieniać się progi i skuteczne parametry stymulacji, a także poziomy leków. W związku z tym biomarkery i algorytmy kontrolne mogą wymagać odpowiedniego dostosowania i dopasowania, a dostosowanie do tego odmiennego krajobrazu parametrów może wymagać dalszej złożoności. Urządzenia, które są przystosowane do długotrwałej stymulacji i rejestracji, są obecnie opracowywane i testowane w warunkach badawczych15. Tymczasem istnieje zapotrzebowanie na platformę, która pozwoli na dalszą ocenę i udoskonalenie możliwych korzyści płynących z adaptacyjnego DBS oraz algorytmów leżących u podstaw jego działania. Jest to ważny krok, ponieważ błędy i nieoptymalne podejścia są trudniejsze do odwrócenia, gdy systemy są internalizowane do przewlekłego użytkowania. Co więcej, konieczne są intensywne badania, aby zmotywować wysiłki w przezwyciężaniu wyzwań związanych z rozwojem przewlekłego, zinternalizowanego, adaptacyjnego systemu DBS.

Celem tego raportu z metod jest umożliwienie badaczom zbadania szeregu różnych biomarkerów i paradygmatów stymulacji u pacjentów z DBS oraz optymalizacji parametrów tak, aby zmaksymalizować skuteczność i zminimalizować skutki uboczne / zużycie energii. Jest to pierwsza tego rodzaju metoda, która jest skuteczna u pacjentów z parkinsonizmem, a jednocześnie jest stosunkowo prosta i łatwa w zastosowaniu. Metoda jest przeznaczona do zbadania każdego pacjenta z DBS, dla którego znany jest biomarker LFP i który ma okres eksternalizacji po operacji (okres do 1 tygodnia, gdy druty elektrodowe są pozaczaszkowe i dostępne do eksperymentów przed wprowadzeniem baterii/stymulatora).

Protokół

1. Zgoda i identyfikacja biomarkerów

Ten protokół został sprawdzony i zatwierdzony przez National Research Ethics Service Committee South Central - Oxford A.

  1. Zidentyfikuj odpowiednich uczestników do badania: uczestnicy to osoby, które zostały klinicznie zidentyfikowane jako odpowiednie do głębokiej stymulacji mózgu (medycznie oporna choroba Parkinsona). Uwaga: Wykonaj eksperyment po implantacji elektrody (dzień 1) i przed umieszczeniem baterii/stymulatora (dzień 7), podczas gdy druty są eksternalizowane.
  2. Pacjent wyraża zgodę na badanie stymulacji i odstawienie leków na chorobę Parkinsona z dnia na dzień.
  3. Po 12-godzinnym odstawieniu leków na chorobę Parkinsona, podłącz zewnętrzne elektrody DBS do odpowiedniego wzmacniacza (wzmacniacz musi być zaprojektowany, przetestowany pod kątem bezpieczeństwa i zatwierdzony do wewnątrzczaszkowego stosowania neurofizjologicznego u ludzi)16.
  4. Rejestruj potencjał pola lokalnego (LFP) w spoczynku ze wszystkich kontaktów obustronnie (L 0-3 i R 0-3).
  5. Twórz dwubiegunowe montaże (0,2 i 1,3) poprzez odejmowanie nagrań z sąsiednich kontaktów.
  6. Wykonaj analizę spektralną mocy, aby zidentyfikować specyficzną dla pacjenta częstotliwość piku beta i dwubiegunową parę kontaktową o najwyższej amplitudzie beta do testowania stymulacji. Uwaga: większość pacjentów z chorobą Parkinsona odstawionych od leków ma szczyt beta2. Jeśli po podaniu leków nie jest zauważalny szczyt beta, pacjent powinien zostać wykluczony z dalszej analizy, ponieważ może to oznaczać powikłania ukierunkowane na DBS.
  7. Wybierz kontakt do stymulacji monopolarnej, który jest mostkowany przez dwubiegunową parę kontaktów (0,2 lub 1,3) o najwyższej amplitudzie beta.

2. Połączenie pacjenta z konfiguracją aDBS

  1. Podłącz elektrodę DBS do analogowego amplifier i filtr. Uwaga: filtr pasmowo-przepustowy w zakresie 3 - 37 Hz ze wzmocnieniem x 9,100.
  2. Połącz odniesienie do pacjenta. Uwaga: Odniesieniem powinna być elektroda żelowa neurostymulatora o wymiarach 5 cm x 5 cm, połączona standardowym drutem elektrody monopolarnej o średnicy 2 mm. Umieść elektrodę nad lewym obojczykiem.
  3. Podłącz wzmacniacz analogowy do przetwornika A/D i komputera przenośnego z oprogramowaniem do analizy sygnału. Drugi stopień cyfrowo filtruje sygnał wokół specyficznego dla pacjenta piku beta za pomocą pasma przepustowego 4 Hz. Monitoruj amplitudę beta i wykorzystaj ją do kontrolowania stymulacji za pomocą wstępnie ustawionego progu. Płynna amplituda beta z oknem wygładzania (400 ms było heurystycznie skuteczne w tej konfiguracji).
  4. Podłącz spust cyfrowo-analogowy do stymulatora.
  5. Podłącz stymulator do pacjenta za pomocą wzmacniacza. Uwaga: Ze względów bezpieczeństwa upewnij się, że gęstość ładunku jest ograniczona do <30 μQ/cm2, a stymulator ma liniową funkcję wejścia - wyjścia. Optycznie odizoluj wszystkie połączenia z pacjentem. Stymulator powinien być zaprojektowany i przetestowany z normą bezpieczeństwa medycznego EN60601-1 jako odniesieniem.

3. Testowanie konwencjonalnej stymulacji ciągłej

  1. Włącz konwencjonalną stymulację wysokiej częstotliwości, ale początkowo przy zerowym napięciu (100 ms, 130 Hz, 0 V). Zastosuj stymulację monopolarną w kontakcie zmostkowanym przez dwubiegunową parę kontaktową o najwyższej amplitudzie beta. Monitoruj odczyt stymulatora w sposób ciągły przez cały czas trwania eksperymentu, aby upewnić się, że stymulacja jest zgodna z oczekiwaniami.
  2. Powoli zwiększaj napięcie stymulacji o 0,5 V co kilka minut, szukając progu efektu klinicznego. Ustal klinicznie użyteczne napięcie stymulacji (zwykle 1,5-3,0 V), któremu towarzyszą minimalne lub żadne skutki uboczne, takie jak parestezje.

4. Testowanie progu z włączaniem/wyłączaniem i ustawieniem wyzwalania

  1. Przy stymulacji na klinicznie skutecznym napięciu wyłącz stymulator z 250 ms, zmniejszając napięcie.
  2. Przy stymulacji na klinicznie skutecznym napięciu włącz stymulator z 250 ms, zwiększając napięcie.
  3. Zapytaj o parestezje i wszelkie inne możliwe skutki uboczne występujące po włączeniu i wyłączeniu stymulacji.
  4. Jeśli występują skutki uboczne, zmniejsz napięcie o 0,25 V i powtarzaj kroki od 4,1 do 4,3, aż spadnie poniżej parestezji po progu włączania/wyłączania.
  5. Za pomocą miareczkowania znajdź próg parestezji z ponownym włączaniem / wyłączaniem i ustaw napięcie nieco poniżej (0,1 V) tego progu do dalszych testów. Jeśli jest to klinicznie nieskuteczne, spróbuj użyć innego kontaktu (wybierz kontakt 1 lub 2). Uwaga: włączanie i wyłączanie stymulatora może również u niektórych pacjentów powodować artefakt skoku, prawdopodobnie związany z ładowaniem pojemnościowym na granicy faz elektrody tkankowej. Ponieważ sygnał był filtrowany w paśmie przepustowym w paśmie beta, przed ustawieniem poziomu wyzwalania, artefakt ten był znacznie osłabiony. Niemniej jednak, w kilku przypadkach ten artefakt był wystarczający, aby spowodować samoaktywację. Aby rozwiązać ten problem w takich przypadkach, zmniejszyliśmy napięcie stymulacji i zwiększyliśmy próg wyzwalania, aby uniknąć samoczynnego wyzwalania. Innym sposobem, w jaki można by temu zaradzić w przyszłości, jeśli zajdzie taka potrzeba, jest wprowadzenie okresu blokady po każdym uruchomieniu spustu, aby uniknąć samoczynnego wyzwalania.
  6. Włącz stymulację pod napięciem tuż poniżej progu parestezji włączenia/wyłącznika określonego powyżej.
  7. Zwiększ próg wyzwalający amplitudy beta do poziomu, który skutkuje minimalnym czasem stymulacji przy zachowaniu efektu klinicznego. Dąż do skrócenia czasu stymulacji o co najmniej 50%.
  8. Wyłącz stymulację i pozostaw pacjenta bez stymulacji (po ustawieniu i między blokami testowymi) na 10 minut, aby wypłukać efekt stymulacji.

5. Testowanie pacjenta w różnych warunkach stymulacji

  1. Zapewnij zaślepienie pacjentów na warunki testowe (adaptacyjny DBS, konwencjonalny i wyłączony).
  2. Stosować każdy warunek testowy przez co najmniej 5-minutowy okres stabilizacji, przy czym stan jest uruchomiony przed rozpoczęciem badań klinicznych. Kolejność warunków testowych przeciwwagi u różnych badanych. Ustalić napięcie, szerokość impulsu i częstotliwość stymulacji identycznie we wszystkich warunkach testowych, tak aby jedyna różnica dotyczyła czasu stymulacji w odniesieniu do amplitudy beta.
  3. W ustalonym z góry punkcie po rozpoczęciu stymulacji (np. co najmniej 300 sekund) należy ocenić klinicznie pacjenta pod kątem efektu za pomocą skali oceny UPDRS.
  4. Ocena nagrań wideo, a następnie ślepa ocena przez niezależnych ekspertów w trybie offline (z wyłączeniem sztywności).
  5. Przeprowadzaj ocenę kliniczną za pomocą obiektywnych miar (akcelerometria lub aktygrafia).

Wyniki

Wyniki uzyskane za pomocą tej metody zostały niedawno opublikowane z wykorzystaniem niniejszego protokołu dla amplitudy beta (Rysunek 1)14. Badanie to wykazało, że klinicznie skuteczną stymulację można osiągnąć pomimo redukcji czasu stymulacji o >50% (p < 0,001). Zauważono również, że czas stymulacji miał tendencję do stopniowego spadku mimo stałego progu wyzwalania (test t dla jednej próby, obustronny, t7 = 3,2, p = 0,01). Wyniki motoryczne poprawiły się o 66% i 50% podczas aDBS odpowiednio w warunkach jawnych i zaślepionych. Mimo zmniejszonej całkowitej ilości stymulacji, wynik kliniczny był o 29% (p=0,03) i 27% (p=0,005) lepszy w grupie aDBS w porównaniu z grupą konwencjonalnego DBS (odpowiednio w warunkach jawnych i zaślepionych, Rysunek 2).

Schemat eksperymentu z zakresu neuronauki; rejestracja EEG, jednostka danych, filtrowanie cyfrowe, analiza sygnału.
Rysunek 1. Układ eksperymentalny. Układ eksperymentalny dla adaptacyjnej głębokiej stymulacji mózgu u pacjentów z zewnętrznymi elektrodami. Bipolarny potencjał polowy (LFP) przechodzi przez specjalnie zbudowany wzmacniacz StimRecord, który filtruje (3-37 Hz) i wzmacnia (x9,100) sygnał. Wyjście analogowe (A) jest przekazywane do jednostki akwizycji danych, która konwertuje je na sygnał cyfrowy (D) wyświetlany na komputerze przenośnym. Sygnał jest filtrowany cyfrowo wokół szczytu beta w czasie rzeczywistym i przekształcany w amplitudę beta poprzez prostowanie i wygładzanie. Ustawiany jest próg, który wyzwala stymulację w montażu monopolarnym pomiędzy 2 bipolarnymi elektrodami rejestrującymi, gdy moc beta przekroczy ten próg. Stymulacja kończy się, gdy moc beta ponownie spadnie poniżej progu. (Przedrukowano za zgodą Annals of Neurology.) Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Wykres klinicznej poprawy motorycznej; sesja a oceny wideo; zaznaczone porównanie statystyczne.
Rysunek 2. Poprawa kliniczna. Średnia ± SEM % zmiany w wynikach UPDRS dla połowy ciała (punkty 20, 22 i 23) przy różnych warunkach stymulacji, oceniona bez zaślepienia podczas sesji eksperymentalnych (A) lub z nagrań wideo przez zaślepionych ekspertów (B). Gwiazdki oznaczają istotne różnice po korekcie na wielokrotne porównania przy użyciu procedury FDR (false discovery rate). Wszystkie zmiany były istotne w stosunku do stanu niestymulowanego, z wyjątkiem oceny zaślepionej dla stymulacji losowej (Reprodukowano za zgodą Annals of Neurology.) Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

Dyskusja

W artykule przedstawiono nową metodę badania i walidacji adaptacyjnej głębokiej stymulacji mózgu u pacjentów pooperacyjnych. Leczenie DBS jest częścią standardowego leczenia PD, drżenia samoistnego i dystonii i jest wprowadzane i testowane w wielu innych stanach, w tym klasterowym bólu głowy, padaczce, zespole Gilles'a de la Tourette'a, zaburzeniach obsesyjno-kompulsywnych i depresji. Obecnie wszystkie paradygmaty stymulacji klinicznej wykorzystują ciągłą stymulację w otwartej pętli i chociaż te proste paradygmaty stymulacji są często skuteczne, istnieje nadzieja, że można je znacznie ulepszyć, dostosowując je do biomarkerów odpowiednich dla choroby, a tym samym optymalizując stymulację w świadomy, specyficzny dla pacjenta sposób. Opisana tutaj metoda pozwala na badanie aDBS u pacjentów uzewnętrznionych po pierwszym zabiegu chirurgicznym (implantacji elektrody), przed internalizacją i wszczepieniem baterii i stymulatora. Oczekuje się, że dzięki tej metodzie naukowcom uda się zbadać skuteczność aDBS przy użyciu szeregu biomarkerów w całym spektrum zaburzeń, w przypadku których DBS jest stosowany. Może to następnie doprowadzić do badań klinicznych w warunkach klinicznych z przewlekłymi implantami.

Protokół, którego użyliśmy i który okazał się skuteczny, został opisany powyżej. Zidentyfikowaliśmy kilka krytycznych kroków w celu dopracowania procesu w celu osiągnięcia udanego aDBS. Parametry, które można kontrolować w tej prostej konfiguracji aDBS, obejmują napięcie, próg wyzwalania, kontakt stymulacji i czas narastania. Wszystkie te czynniki muszą być zrównoważone ze skutkami ubocznymi włączania i wyłączania stymulacji (parestezje), problemami technicznymi (nawracające "samoczynne" wyzwalanie) i skutecznością kliniczną. Włączanie i wyłączanie stymulacji powoduje powstanie artefaktu zależnego od napięcia w LFP, który pomimo filtrowania może potencjalnie przeciekać do interesującego nas zakresu częstotliwości. Jeśli jest to poważne, może to spowodować samoczynne wyzwolenie systemu nawet przy braku podwyższenia sygnału biomarkera, w tym przypadku aktywności beta w potencjale pola lokalnego. Nie stanowi to problemu z bezpieczeństwem, ponieważ skutecznie powoduje, że aDBS jest cały czas włączony, a tym samym naśladuje cDBS, o którym wiadomo, że jest bezpieczny. Powoduje to jednak brak reaktywności na amplitudę beta, a tym samym utratę wszelkich potencjalnych korzyści płynących z aDBS w stosunku do cDBS. Stwierdziliśmy, że w razie potrzeby można uniknąć samoczynnego wyzwalania poprzez zmniejszenie napięcia stymulacji, podniesienie progu lub zmianę kontaktu stymulacji. Stwierdzono, że włączanie i wyłączanie stymulacji o 250 ms jest zadowalającym kompromisem w zakresie zapobiegania parestezjom przy jednoczesnym utrzymaniu responsywności aDBS. Obecnie parametry muszą być dostosowywane heurystycznie, aby osiągnąć najlepszy profil odpowiedzi u poszczególnych pacjentów, a nie zidentyfikowaliśmy jeszcze spójnych zasad, które miałyby zastosowanie na poziomie grupy, aby osiągnąć to niezawodnie. Niemniej jednak u wszystkich badanych do tej pory pacjentów stwierdziliśmy, że heurystyczne dostosowanie napięcia, progu wyzwalania i kontaktu stymulacyjnego umożliwiło skuteczne aDBS, a optymalne parametry zostały zidentyfikowane w czasie krótszym niż 30 minut. Oczekuje się, że postępowanie w przypadku skutków ubocznych (parestezje spowodowane włączaniem/wyłączaniem) i zanieczyszczenia artefaktami (prawdopodobnie związanych z pojemnością elektrody tkankowej) może być dalej badane i lepiej rozumiane w celu uzyskania bardziej ogólnych zasad dotyczących ich minimalizacji.

Potencjalna przestrzeń parametrów do eksploracji również stanie się większa i bardziej skomplikowana wraz ze wzrostem złożoności biomarkerów i algorytmów stymulacji. Na przykład wykazano, że współczynniki mocy wysokiej częstotliwości, sprzężenie amplitudy fazowej i zmienność beta odnoszą się do stanu parkinsonowskiego9,10,12,17. Metoda opisana w niniejszej pracy powinna umożliwić systematyczne badanie tych parametrów i ich wpływu na skuteczność kliniczną stymulacji oraz ich profilu działań niepożądanych. Jednak dokładna optymalizacja wszystkich parametrów w przyszłości prawdopodobnie będzie ułatwiona, gdy modele DBS i procedury optymalizacji algorytmicznej, które koncentrują się na odpowiedzi biomarkera, a nie na efektach klinicznych, pozwolą na empiryczne przeszukanie ograniczeń zakresów parametrów.

Metoda ta wykazała lepsze zużycie energii i skuteczność kliniczną w porównaniu z konwencjonalnym DBS i ma potencjał do dalszej poprawy w chorobie Parkinsona wraz z postępem w naszej wiedzy na temat biomarkerów i wzorców stymulacji. W innych stanach, w których stosuje się DBS, znacznie mniej wiadomo na temat podstawowej patofizjologii, a zatem odpowiednie biomarkery nie zostały jeszcze w pełni określone. Potrzebne są dalsze dalsze badania, aby w pełni wykorzystać potencjał aDBS w chorobie Parkinsonizmu oraz zbadać jego wykonalność w wielu innych potencjalnych stanach neurologicznych i neuropsychiatrycznych, w których nasilenie i upośledzenie zmieniają się w czasie.

Oświadczenia

L.Z., M.H.: doradztwo, wsparcie w podróży, honoraria za wystąpienia, Medtronic, St Jude. T.F.: doradztwo, AbbVie Pharmaceuticals, St Jude, Medtronic; P.L.: doradztwo, honoraria za wystąpienia, Medtronic, St Jude. P.B.: konsulting, Medtronic, Sapiens.

Podziękowania

Ta metoda została opracowana dzięki funduszom Wellcome Trust, Medical Research Council, National Institute for Health Research Oxford Biomedical Research Centre i Rosetrees Trust. Oddział Neurochirurgii Funkcjonalnej UCL jest wspierany przez UK Parkinson Appeal i Monument Trust.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
StimRecord Amplifier (3-37 Hz)WewnętrznyNACommon mode distum, 3-37 Hz (pasmo przepustowe), wzmacniacz x9500. Patrz - Eusebio, A et al16.
1401 Cyfrowa jednostka akwizycyjnaCEDMicro 1401-3
Spike 2 oprogramowanieCEDNA
StymulatorWewnętrznystymulator NA Biphase, zmienny, z rampą. Zobacz - Little et al14.
Podkładka referencyjna elektrody żelowejAxelgaard8952205 x 5 cm PALS platynowa podkładka elektrody żelowej

Bibliografia

  1. Schrag, A. Dyskinesias and motor fluctuations in Parkinson's disease: A community-based study. Brain. 123 (11), 2297-2305 (2000).
  2. Little, S., Brown, P. What brain signals are suitable for feedback control of deep brain stimulation in Parkinson's disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1265 (1), 9-24 (2012).
  3. Chen, C. C., Brücke, C., et al. Deep brain stimulation of the subthalamic nucleus: a two-edged sword. Current biology. 16 (22), 952-953 (2006).
  4. Modolo, J., Legros, A., Thomas, A. W., Beuter, A. Model-driven therapeutic treatment of neurological disorders: reshaping brain rhythms with neuromodulation. Interface Focus. (1), 61-74 (2011).
  5. Priori, A., Foffani, G., Rossi, L., Marceglia, S. Adaptive deep brain stimulation (aDBS) controlled by local field potential oscillations. Experimental neurology. 245, 77-86 (2012).
  6. Kühn, A. A., Kupsch, A., Schneider, G., Brown, P. Reduction in subthalamic 8-35 Hz oscillatory activity correlates with clinical improvement in Parkinson's disease. The European journal of neuroscience. 23 (7), 1956-1960 (2006).
  7. Eusebio, A., Cagnan, H., Brown, P. Does suppression of oscillatory synchronisation mediate some of the therapeutic effects of DBS in patients with Parkinson's disease. Frontiers in integrative neuroscience. 6, (2012).
  8. Giannicola, G., Rosa, M., et al. Subthalamic local field potentials after seven-year deep brain stimulation in Parkinson's disease. Experimental neurology. 237 (2), 312-317 (2012).
  9. López-Azcárate, J., Tainta, M., et al. Coupling between beta and high-frequency activity in the human subthalamic nucleus may be a pathophysiological mechanism in Parkinson's disease. The Journal of Neuroscience. 30 (19), 6667-6677 (2010).
  10. Ozkurt, T. E., Butz, M., et al. High frequency oscillations in the subthalamic nucleus: A neurophysiological marker of the motor state in Parkinson's disease. Experimental neurology. 229 (2), 324-331 (2011).
  11. Pogosyan, A., Yoshida, F., et al. Parkinsonian impairment correlates with spatially extensive subthalamic oscillatory synchronization. Neuroscience. 171 (1), 245-257 (2010).
  12. Chen, C. C., Hsu, Y. T., et al. Complexity of subthalamic 13-35 Hz oscillatory activity directly correlates with clinical impairment in patients with Parkinson's disease. Experimental neurology. 224 (1), 234-240 (2010).
  13. Rosin, B., Slovik, M., et al. Closed-loop deep brain stimulation is superior in ameliorating parkinsonism. Neuron. 72 (2), 370-384 (2011).
  14. Little, S., Pogosyan, A., et al. Adaptive Deep Brain Stimulation in Advanced Parkinson Disease. Annals of neurology. 74 (3), 449-457 (2013).
  15. Afshar, P., Khambhati, A., et al. A translational platform for prototyping closed-loop neuromodulation systems. Frontiers in neural circuits. 6, (2012).
  16. Eusebio, A., Thevathasan, W., et al. Deep brain stimulation can suppress pathological synchronisation in parkinsonian patients. Journal of neurology, neurosurgery, and psychiatry. 82 (5), 569-573 (2011).
  17. Little, S., Pogosyan, A., Kuhn, A. A., Brown, P. Beta band stability over time correlates with Parkinsonian rigidity and bradykinesia. Experimental neurology. 236 (2), 383-388 (2012).

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

j dro podwzg rkoweoscylacje betalokalny potencja polowyanaliza widmowa mocyzunifikowana skala oceny choroby Parkinsonaocena skuteczno ci klinicznejpr g stymulacjiterapia neuromodulacyjna

Powiązane artykuły