Epilepsie gehört zu den häufigsten neurologischen Erkrankungen. In Deutschland leiden etwa 400.000 bis 800.000 Menschen daran. Auch wenn epileptische Anfälle bei vielen Patienten medikamentös kontrolliert werden können, spricht fast ein Drittel der Betroffenen nicht auf eine pharmakologische Therapie an. Für diese Gruppe stellt die chirurgische Entfernung der epileptogenen Zone, des Hirnbereichs, von dem der Anfall ausgeht und sich ausbreitet, die einzige Behandlungsmöglichkeit dar. Die exakte Lokalisation und Entfernung dieser Herde sind aber sehr komplex. Mit den gängigen Methoden wie hochauflösende Magnetresonanztomografien oder Aufzeichnungen der Hirnströme während eines Anfalls, werden epileptogene Hirnareale nicht immer sicher erkannt.
Mit KI therapeutische Strategien virtuell testen
In 'The Lancet Neurology' präsentieren Forscher des Human Brain Project (HBP) die neuartigen klinischen Anwendungen fortschrittlicher Methoden zur Hirnmodellierung [1]. Als Teil des HBP hat eine Gruppe um Viktor Jirsa von der Université d'Aix-Marseille (AMU) in Frankreich rechnergestützte Hirnmodellierungstechniken – basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) – entwickelt, die die gemessenen Daten eines Patienten integrieren. Diese digitalen „Hirnzwillinge“ können als prädiktive Werkzeuge verwendet werden, um klinische Hypothesen und therapeutische Strategien virtuell zu testen.
The Virtual Brain (TVB): Personalisierte Hirnmodelle in der Epilepsieforschung
Zur Herstellung der personalisierten Hirnmodelle verwenden die Forschenden eine Simulations-Technologie namens 'The Virtual Brain' (TVB), die Jirsa zusammen mit seinen Mitarbeitern entwickelt hat. Für jeden Patienten werden die rechnergestützten Modelle aus Daten zur individuell gemessenen Anatomie, strukturellen Konnektivität und Hirndynamik erstellt.
Dieser Ansatz wurde erstmals bei Epilepsie angewendet, und derzeit läuft eine groß angelegte klinische Studie. Die TVB-Technologie ermöglicht es den Ärzten, die Ausbreitung abnormer Aktivitäten während epileptischer Anfälle im Gehirn eines Patienten zu simulieren und ihnen so zu helfen, die Zielbereiche besser zu identifizieren.
Der Virtuelle Epileptische Patient (VEP): Ein Fortschritt in der personalisierten Hirnmodellierung
Der virtuelle epileptische Patient (VEP) ist eine Art personalisiertes rechnergestütztes Hirnmodell, das ständig mit gemessenen realen Daten aktualisiert werden kann, die von seinem realen Gegenstück, d. h. dem Patienten, erhalten wurden. Obwohl es nicht darauf abzielt, eine exakte Kopie zu sein, wird erwartet, dass die zunehmende Raffinesse dieser Modelle ihre Vorhersagekraft weiter verbessert und neue klinische und Forschungsanwendungen in Reichweite bringt.
Der Ansatz wurde in mehreren retrospektiven Studien getestet, von denen die jüngste in diesem Jahr in der Zeitschrift 'Epilepsia' veröffentlicht wurde [2]. Die klinische Studie wird voraussichtlich bis 2025 fortgesetzt.
Computergestütze Neuromedizin durch EBRAINS
Die Autoren erwarten Verbesserungen entlang zweier Schlüsselbereiche: hohe Auflösung der Daten und Patientenspezifität. Die Integration dieser Faktoren wird im HBP durch die Verwendung von Modellierungssoftware, Rechenleistung, Hirnatlanten und Datensätzen ermöglicht, die auf der digitalen Forschungsinfrastruktur EBRAINS bereitgestellt werden. „Die computergestützte Neuromedizin muss hochauflösende Hirndaten und Patientenspezifität integrieren“, erklärt Jirsa. „Unser Ansatz stützt sich in hohem Maße auf die Forschungstechnologien in EBRAINS und konnte nur in einem groß angelegten, gemeinschaftlichen Projekt wie dem HBP möglich sein.“
