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OptiVaNeS

Boubker Zaaimi, Reinhard Grebe, Fabrice Wallois, Aleksander Lodwich, Jörg Krone, Ulrich Lehmann

Optimierung der Vagusnervstimulationsparameter in der Behandlung refraktärer Epilepsie

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Kooperation von GRAMFC und KOPF

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Inhalt

a. Refraktäre Epilepsie

b. VNS & Parameter

c. Ziele der Kooperation

d. Tiermodelle

e. Computermodelle

f. CI Modell Ratte

g. Parameteranalyse

h. DynVNS

i. Fragen

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Refraktäre Epilepsie

• Epilepsie ist die häufigste Nervenkrankheit

• ca. 2 von 1000 Kindern leiden unter Epilepsie

• Refraktär = mit Medikamenten nicht behandelbar

• Anfälle bis zu 60 / Tag

• Starke Belastung für Familien

• Verringerung der Anfälle um Faktor 2 ist ein riesiger Erfolg

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VNS & Parameter

• Vagusnervstimulation seit 1994 eingesetzt zur Milderung und Verringerung epileptischer Anfälle.

• Parameter werden ca. 4 bis 6 Mal im Jahr angepasst.

• Effekte aufgrund Parameterwahl nicht vorhersehbar.

• Klinische Studien sind schwierig da Menschenversuche untersagt.

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Ziele der Kooperation

• Finden der wirksamsten Parameter zur Behandlung refraktärer Epilepsie mit heutigen Geräten.

• Entwickeln eines dynamischen Stimulators der die Parameter automatisch und on-the-fly anpaßt.

• Minimierung von Tierversuchen durch Computersimulation.

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Tiermodelle

• Tiermodell ist ein biologisches System (ein Tier), das dem menschlichen sehr ähnlich ist.

• Ratten sind dem Menschen in der Art wie der Vagusnerv funktioniert sehr ähnlich.

• Rattenrassen haben vererbte Epilepsien mit bekanntem Ausmaß und Art.

• Wiederholung von Experimenten nicht möglich.

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Computermodelle

• Mathematische Modelle

• Statistische Modelle

• CI Modelle

• Wiederholbarkeit

• Gleiches System für verschiedene Parameter

• Einflussanalyse der Parameter auf VNS Effekte

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CI Modell Ratte

• Eine Ratte wird aufgezeichnet und in Form eines Künstlich Neuronalen Netzes auf dem Computer modelliert.

• 4 GB Datenpro Ratte

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Parameteranalyse

• Statische Auswertung der Parameter mit MATLAB und NN-Tool.

• Augewertet werden 81 Parameterkombinationen

ParameterEffekte auf Herz und Lunge

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Parameteranalyse

ParameterEffekte auf Herz und Lunge

Erkennung systematischer Beziehungen zwischen Pulslänge, Ausgabestrom, Frequenz und den

Aktiv-/Inaktivphasen für einen längeren Zeitraum, die sich statistisch belegen lassen.

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Traum: DynVNS

• Entwicklung eines Dynamischen VNS Apparats der automatisch Effektvorgaben zu erfüllen versucht.

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Ende

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