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FG Ziemann

Neuroplastizität

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Personalisierte neurorehabilitative Präzisionsmedizin: Von Daten zu Therapien (Akronym: MWKNeuroReha)

 

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Schlaganfälle sind die häufigste Ursache bleibender Behinderung. Die vorliegende Studie untersucht, welche Faktoren am besten vorhersagen, in wie weit Schlaganfallpatienten von der Neurorehabilitation profitieren und welche Rehabilitationsmaßnahmen am besten helfen. Dazu werden klinische, elektrophysiologische, bildgebende und Labordaten in der akuten Phase des Schlaganfalls sowie später während der Rehabilitation und nach 90 Tagen gesammelt.

Für jeden Patienten mit akutem Schlaganfall, der die oberen Extremitäten betrifft, werden Daten gesammelt, um die Beeinträchtigung und den Schweregrad des Schlaganfalls zu bestimmen. Diese bestehen aus klinischen Tests, struktureller und funktioneller Magnetresonanztomographie, motorisch evozierten Potenzialen, Elektroenzephalographie und Laboruntersuchungen. Bei der Aufnahme in eine der kooperierenden Rehakliniken und in Abständen von 14 Tagen werden Beeinträchtigungen und Behinderungen dort erneut getestet und dem Datensatz jedes Patienten hinzugefügt, um Funktionserholung nach Schlaganfall im Verlauf zu quantifizieren. Darüber hinaus werden während der stationären Zeit in den Neurorehabilitationskrankenhäusern Menge und Art der neurorehabilitativen Behandlungen dokumentiert. 90 Tage nach dem Schlaganfall wird die Beeinträchtigung der oberen Extremität erneut gemessen (primärer Endpunkt). Außerdem werden die Mobilität der oberen Extremität, die Beeinträchtigung im täglichen Leben und die Lebensqualität bewertet (sekundäre Endpunkte).

Nach einem Closed-Loop-Ansatz werden die Daten dann von einem Algorithmus für maschinelles Lernen analysiert, um eine personalisierte Rehabilitationsstrategie zu erstellen.

Diese Studie wird vom „Forum Gesundheitsstandort Baden-Württemberg“ des Ministeriums für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg finanziert.

Link: Study protocol MWKNeuroReha

Email:NeuroRehamed.uni-tuebingen.de

ConnectToBrain

ConnectToBrain wird die transkranielle Ganzhirn-Multi-Lokus-Magnetstimulation (mTMS) einführen, bei der die Position, Richtung, Stärke und das Timing des hirnstimulierenden elektrischen Feldes elektronisch auf der Grundlage von Echtzeit-High-Density-Elektroenzephalographie-(hdEEG)-Aktivitätsinformationen gesteuert werden und Konnektivität in Gehirnnetzwerken.

Überlagerungen von elektrischen Feldern, die von den verschiedenen überlappenden Spulen erzeugt werden, ermöglichen raumzeitliche millimeter- und millisekundengenaue Reizsequenzen zu beliebigen kortikalen Stellen ohne physische Bewegungen des Spulensatzes. Das räumliche Targeting von mTMS wird durch die Messung der individuellen Gehirnleitfähigkeitsverteilungen mit Ultra-Low-Field-MRT weiter verbessert.

ConnectToBrain wird eine beispiellose Verfolgung dynamischer Veränderungen und die Reorganisation von Gehirnnetzwerken in Echtzeit sowie eine netzwerkorientierte Closed-Loop-Stimulation ermöglichen. Diese radikal neuartige Technologie wird einen Paradigmenwechsel gegenüber der derzeitigen Open-Loop-Praxis bewirken, die in der Therapie nur mäßig wirksam ist. Wir werden ConnectToBrain anwenden, um ein neues Maß an Wirksamkeit therapeutischer Anwendungen zu erreichen. Patienten nach Schlaganfall und Alzheimer werden getestet und als Modelle für Netzwerkstörungen behandelt.

Unser risikoreiches und gewinnbringendes Unterfangen wird die ehrgeizigen Ziele nur durch die Synergie von 3 Principal Investigators erreichen, die in ihren komplementären Fachgebieten (Instrumentierung, Algorithmen, Übersetzung) weltweit führend sind: Prof. Risto Ilmoniemi, Prof. Gian Luca Romani, und Prof. Ulf Ziemann. Wenn ConnectToBrain erfolgreich ist, erwarten wir, dass der Wert des gesellschaftlichen, gesundheitlichen und industriellen Nutzens in Europa jährlich 1 Milliarde Euro übersteigen wird, ganz zu schweigen von dem immensen Wert der Linderung des menschlichen Leidens an Gehirnerkrankungen

Weitere Informationen zur ConnectToBrain-Initiative finden Sie unter: https://www.connecttobrain.eu/

Pharmakologische Modulation von TMS-evozierten EEG Antworten



Die Möglichkeit, mittels transkranieller Magnetstimulation (TMS) Hirnfunktionen bei gesunden Probanden und Patienten mit Hirnschädigungen zu verstehen, kann durch die Kombination mit anderen elektrophysiologischen und bildgebenden Methoden oder durch die Kombination von TMS mit einer pharmakologischen Exposition deutlich verbessert werden. Insbesondere die zeitgleiche Aufzeichnung von Hirnströmen mittels EEG erlaubt es, die Effekte von TMS auf das Gehirn mit guter räumlicher und exzellenter zeitlicher Auflösung direkt zu untersuchen.

TMS-evozierte Potentiale (TEP) nach einer Einzelpuls-TMS des primären Motorkortex können sowohl an der Stimulationsstelle als auch in entfernten Gehirnregionen für bis zu 300ms nach dem Stimulus aufgezeichnet werden. Die zugrunde liegenden physiologischen Mechanismen der TEP sind jedoch nicht gut verstanden.

In diesem Projekt sollen die physiologischen Mechanismen von TMS-evozierten EEG Ableitungen durch eine pharmakologische Modulation von GABAerger Neurotransmission näher charakterisiert werden.

 

 

 

Modulation des kortikalen Motornetzwerkes durch
Mehrspulen-TMS


 

Die koordinierte neuronale Aktivität in weit verzweigten Netzwerken des Gehirns ist die Basis für höhere kognitive Funktionen und komplexe sensomotorische Fähigkeiten. Im motorischen Funktionssystem bilden zahlreiche Hirnareale wie der dorsale prämotorische Kortex, der ventrale prämotorische Kortex, das supplementärmotorische Areal, der Parietalkortex, die Basalganglien und das Kleinhirn zusammen mit dem primären Motorkortex ein motorisches Netzwerk.

Neuronale Koordination ist hochgradig dynamisch und hängt sowohl von der motorischen Aufgabe als auch vom Zustand des Gehirns ab. Zudem ist die effektive Konnektivität im motorischen Netzwerk des Gehirns nach einer Hirnschädigung (z.B. durch einen Schlaganfall) stark verändert. Entscheidend ist hierbei, dass Änderungen der Netzwerkarchitektur mit Veränderungen von motorischen Fähigkeiten korrelieren.

In diesem Projekt nutzen wir Mehrspulen-TMS, um effektive Konnektivitäten im kortikalen Motornetzwerk gezielt zu modifizieren und untersuchen die Effekte auf motorische Fähigkeiten und Lernen.

 

Reorganisation von zerebralen Netzwerken bei Multipler Sklerose


 

Bei der Multiplen Sklerose (MS) kommt es zum Auftreten von multiplen entzündlichen ZNS-Läsionen, wodurch zerebrale Netzwerke signifikant gestört werden können. Im Gegensatz zu einer akut auftretenden Hirnschädigung wie bei einem Schlaganfall entwickeln sich diese Läsionen über die Zeit hinweg, so dass dem Gehirn mehr Zeit bleibt, sich zu reorganisieren und zu kompensieren. Dennoch zeigen sich klinisch bereits in einem frühen Erkrankungsstadium häufig Einschränkungen in kognitiven Funktionen wie Aufmerksamkeit und Gedächtnis.

Im Rahmen dieses Projektes sollen Veränderungen zerebraler Netzwerke bei Patienten mit MS mittels fMRT und MEG dargestellt und deren Einfluss auf kognitive Funktionen untersucht werden. Diese Untersuchungen erlauben potentiell auch eine neurobiologische Charakterisierung der Wirkung von immunmodulierenden Medikamenten sowie die Identifizierung von Biomarkern zur Therapieüberwachung.

 

Closed-Loop-Stimulation

 

Wir untersuchen die Zusammenhänge zwischen dem augenblicklichen Zustand kognitiver Prozesse und der kortikalen Informationsverarbeitung. Ein gleichzeitiger EEG-TMS Aufbau mit echtzeit Signalanalyse ermöglicht eine EEG-gesteuerte Auslösung der Stimulus-Pulse mit deterministischen Latenzen von unter 3 Millisekunden. Unsere initialen Experimente untersuchen den Einfluss der Phase von kortikaler EEG-Alpha Aktivität während der TMS-Pulse auf die kortikospinale Erregbarkeit und Plastizität. Im Rahmen eines Translationsforschungsprojektes entwickeln wir basierend auf diesen Ansatz neue und effektivere, therapeutische EEG-gesteuerte TMS-Protokolle für die Neurorehabilitation.


 
Name
Arbeitsgruppe
Telefon
E-Mail
 Yang Bai
Yang BaiPostdoc
Brain Networks and Plasticity


 
 Sinan Barus
Sinan BarusMedical Student
Brain Networks and Plasticity


 
 David Baur
David BaurResident/ Postdoc
Brain Networks and Plasticity


 
 Paolo Belardinelli
Paolo BelardinelliPostdoc
Brain Networks and Plasticity


 
 Corinna Blum
Corinna BlumMedical resident
Brain Networks and Plasticity


 
 Jing Chen
Jing Chen
Brain Networks and Plasticity


 
 Maria Ermolova
Maria ErmolovaPhD Student
Brain Networks and Plasticity


 
 Dragana Galevska
Dragana GalevskaResearch Assistant
Brain Networks and Plasticity


 
 Lukas Gassmann
Lukas GassmannPhd Student
Brain Networks and Plasticity


 
 Pedro Gordon
Pedro GordonPostdoc
Brain Networks and Plasticity


 
 Dania Humaidan
Dania HumaidanPostdoc
Brain Networks and Plasticity

07071
29-85608

 
 Wala Jaser
Wala JaserPhD Student
Brain Networks and Plasticity


 
 D. Blair Jovellar
D. Blair JovellarPhD Student
Brain Networks and Plasticity


 
 Miriam Kirchhoff
Miriam KirchhoffPhD Student
Brain Networks and Plasticity


 
 Gabor Kozak
Gabor KozakPostDoc
Brain Networks and Plasticity


 
 Anne Lieb
Anne LiebResident
Brain Networks and Plasticity


 
 Niko Mangold
Niko MangoldHiWi
Brain Networks and Plasticity


 
Dr. Joern Pomper
Dr. Joern PomperProject Leader
Brain Networks and Plasticity

07071
29-80464

 
 Philipp Raggam
Philipp RaggamPhD Student
Brain Networks and Plasticity


 
 Franziska Renz
Franziska RenzHiWi
Brain Networks and Plasticity


 
 Olivier Roy
Olivier RoyPostdoc
Brain Networks and Plasticity

01512
0183957

 
 Johanna Rösch
Johanna RöschPhD Student
Brain Networks and Plasticity


 
 Vasileios Siokas
Vasileios Siokas
Brain Networks and Plasticity


 
 Yufei Song
Yufei SongPhD Student
Brain Networks and Plasticity


 
Medical Student Elina-Fanglin Song
Medical Student Elina-Fanglin SongBachelor Student
Brain Networks and Plasticity


 
 Marianna Stefanou
Marianna StefanouResident/ Postdoc
Brain Networks and Plasticity


 
 David Emanuel Vetter
David Emanuel VetterPhD Student
Brain Networks and Plasticity


 
 Jiahua Xu
Jiahua XuPostdoc
Brain Networks and Plasticity


 
Prof. Dr. Ulf Ziemann
Prof. Dr. Ulf ZiemannHead of Department
Brain Networks and Plasticity


 
 Christoph Zrenner
Christoph ZrennerResident/ Postdoc
Brain Networks and Plasticity


 
 Brigitte Zrenner
Brigitte ZrennerResident/ Postdoc
Brain Networks and Plasticity


 

Gesamtübersicht der Publikationen

 

Ausgewählte Originalarbeiten

 

Gordon, P., Belardinelli, P., Stenroos, M., Ziemann, U., & Zrenner, C. (2022). Prefrontal theta phase-dependent rTMS-induced plasticity of cortical and behavioral responses in human cortex. Brain Stimulation, 15(2), 391-402. https://doi.org/10.1016/j.brs.2022.02.006

Metsomaa, J., Belardinelli, P., Ermolova, M., Ziemann, U., & Zrenner, C. (2021). Causal decoding of individual cortical excitability states. Neuroimage, 245, 118652. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118652

Humaidan, D., Vetter, D., Metsomaa, J., Ermolova, M., & Ziemann, U. (2021). Reinforcement machine learning for closed-loop rTMS stimulation of brain networks. Brain Stimulation, 14(6), 1696. https://doi.org/10.1016/j.brs.2021.10.346

Baur, D., Galevska, D., Hussain, S., Cohen, L., Ziemann, U., & Zrenner, C. (2020). Induction of LTD-like corticospinal plasticity by low-frequency rTMS depends on pre-stimulus phase of sensorimotor μ-rhythm. Brain Stimulation, 13(6), 1580-1587. https://doi.org/10.1016/j.brs.2020.09.005

Stefanou, M., Galevska, D., Zrenner, C., Ziemann, U., & Nieminen, J. (2020). Interhemispheric symmetry of µ-rhythm phase-dependency of corticospinal excitability. Scientific Reports, 10(1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-64390-w

Zrenner, B., Zrenner, C., Gordon, P., Belardinelli, P., McDermott, E., & Soekadar, S. et al. (2020). Brain oscillation-synchronized stimulation of the left dorsolateral prefrontal cortex in depression using real-time EEG-triggered TMS. Brain Stimulation, 13(1), 197-205. https://doi.org/10.1016/j.brs.2019.10.007

Stefanou, M., Baur, D., Belardinelli, P., Bergmann, T., Blum, C., Gordon, P., Nieminen, J., Zrenner, B., Ziemann, U. and Zrenner, C., 2019. Brain State-dependent Brain Stimulation with Real-time Electroencephalography-Triggered Transcranial Magnetic Stimulation. Journal of Visualized Experiments, (150). doi:10.3791/59711

Baur, D., Hussain, S., Cohen, L., Ziemann, U. and Zrenner, C., (2019). The influence of ongoing μ-oscillation phase on the induction of LTD-like plasticity with 1 Hz rTMS. Brain Stimulation, 12(2), p.565. DOI:https://doi.org/10.1016/j.brs.2018.12.872

Zrenner, B., Gordon, P., Kempf, A., Belardinelli, P., McDermott, E., Soekadar, S., Fallgatter, A., Zrenner, C., Ziemann, U. and Dahlhaus, F., (2019). Alpha-synchronized stimulation of the left DLPFC in depression using real-time EEG-triggered TMS. Brain Stimulation, 12(2), p.532.https://doi.org/10.1016/j.brs.2019.10.007

Zrenner, C., Desideri, D., Belardinelli, P., & Ziemann, U. (2018). Real-time EEG-defined excitability states determine efficacy of TMS-induced plasticity in human motor cortex. Brain Stimulation, 11(2), 374-389. https://doi.org/10.1016/j.brs.2017.11.016

Leitung ForschungsgruppeDirektor der Abteilung
Prof. Dr. Ulf Ziemannulf.ziemann@med.uni-tuebingen.deAnschrift

Zentrum für Neurologie
Hertie-Institut für klinische Hirnforschung
Abteilung Neurologie mit Schwerpunkt neurovaskuläre Erkrankungen

Hoppe-Seyler-Str. 3
72076 Tübingen

Sekretariat

Christine Riegraf
Tel.: +49 (0)7071 29-82049
Fax: +49 (0)7071 29-5260
christine.riegraf@med.uni-tuebingen.de