Modelleren van het gedrag van neuronen tijdens diepe hersenstimulatie

Modelleren van het gedrag van neuronen tijdens diepe hersenstimulatie

Diepe hersenstimulatie (deep brain stimulation in het Engels, afgekort als DBS) wordt toegepast om bewegingsstoornissen te behandelen, zoals essentiële tremor, de ziekte van Parkinson en dystonie. Daarnaast wordt DBS ook ingezet of bestudeerd om verschillende neurologische aandoeningen te bestrijden, zoals bijvoorbeeld epilepsie, chronische pijn, depressie, de ziekte van Alzheimer, obsessieve-compulsieve stoornis, obesitas, verslaving,  het syndroom van Tourette, de ziekte van Huntington en bewustzijnstoornissen.

Om de diepe hersenen te kunnen stimuleren, wordt een elektrode tijdens een operatie ingebracht in de hersenen van de patiënt.  Deze elektrode wordt dan met geleidedraden, die zich onderhuids bevinden, verbonden met een neurostimulator onder het sleutelbeen. We kunnen deze neurostimulator opvatten als een “hersenpacemaker”, die stroompulsen zal verzenden naar de geïmplanteerde elektrode in de hersenen van de patiënt. De neurostimulator wekt op deze manier een elektromagnetisch veld op in de diepe hersenen, waarmee de chirurg het afwijkende gedrag van de neuronen zal trachten te corrigeren.

Werkingsmechanisme van diepe hersenstimulatie

Neuronen zijn zenuwcellen, die instaan voor het transport en de verwerking van elektrische en chemische signalen, onder andere in de hersenen. De bedoeling van diepe hersenstimulatie is om afwijkende neuronale activiteit te reduceren en de bijhorende symptomen in patiënten te bestrijden. Aangezien de signalen die neuronen doorsturen een duidelijke elektrische component hebben, is het logisch dat een elektromagnetisch veld in de hersenen het gedrag van deze neuronen zal beïnvloeden. Zo zal het tempo waarmee en het patroon waarin de neuronen deze elektrochemische signalen doorsturen, gewijzigd worden door DBS. Bovendien heeft diepe hersenstimulatie ook nog enkel andere gevolgen, zoals een toename in het doorstromingsdebiet van bloed in de hersenen en een toename van neurogenese (het onstaan van nieuwe neuronen).

De effectiviteit van diepe hersenstimulatie wordt echter beïnvloed door een groot aantal factoren, zoals bijvoorbeeld de vorm en locatie van de elektrode, de golfvorm van de stroompulsen, eigenschappen van het hersenweefsel rondom de elektrode en de neurologische aandoening. Om de behandeling zo doeltreffend mogelijk te maken, is het daarom belangrijk om zoveel mogelijk van deze factoren te optimaliseren. Het exacte werkingsmechanisme dat aan de grond ligt van de waargenomen effectiviteit van diepe hersenstimulatie is echter nog niet volledig begrepen en in zekere zin mysterieus. Daarom is het belangrijk dat tijdens het verbeteren van DBS er niet alleen rekening gehouden wordt met het opgewekte elektromagnetische veld, maar ook met het individuele en gemeenschappelijke gedrag van de neuronen. Het onderwerp van de scriptie gaat bijgevolg over het simuleren met de computer van het opgewekte elektromagnetische veld en simulaties van het gedrag van de neuronen, tijdens diepe hersenstimulatie.  

Computersimulaties van het elektromagnetische veld

De eerste stap, die noodzakelijk is om DBS met de computer te simuleren en te optimaliseren, is het bepalen van de verdeling van het elektromagnetisch veld in de hersenen. Hiervoor wordt in de scriptie een computermodel van de hersenen gebruikt: het MIDA-model (dit staat voor “multimodal imaging based detailed anatomical model”). Dit model bevat een hoge-resolutie voorstelling van het volledige hoofd. De gepaste elektromagnetische parameters worden dan met de computer toegekend aan elk van de verschillende structuren in de hersenen (zoals het hersenvocht, de thalamus, ...). Vervolgens lost de computer de elektromagnetische veldvergelijkingen in de hersenen op, voor verschillende mogelijke DBS-configuraties. Het is dan de bedoeling om de reactie van de neuronen te bepalen in een dergelijk elektromagnetisch veld. Vervolgens kan bepaald worden welke configuratie het meest doeltreffend is voor neurostimulatie. 

Deze manier van werken heeft duidelijk belangrijke voordelen ten opzichte van een experimentele benadering waarbij verschillende configuraties op de patiënt worden uitgetest tijdens de behandeling.  Enerzijds zouden de optimale neurostimulatie-parameters voor een specifieke patiënt al preoperatief kunnen bepaald worden, aan de hand van een gepersonaliseerd computermodel gebaseerd op zijn MRI-gegevens (magnetic resonance imaging). Anderzijds is het mogelijk om met de computer een groter aantal configuraties uit te testen, dan in het beperkt aantal programmeersessies gebeurt die na de operatie gehouden worden.       

Modellen voor het gedrag van neuronen tijdens DBS

Het gedrag van een neuron kan gekwantificeerd en dus objectief vastgelegd worden aan de hand van enkele parameters. Zo is bijvoorbeeld de spanning die over het membraan van het neuron staat belangrijk. Ook de toestand van de ionkanalen in het membraan kan vastgelegd worden en in cijfers gegoten worden. Het is dan de bedoeling het verloop van al deze parameters in de tijd te simuleren, om zo het gedrag van een neuron of een bundel van meerdere neuronen vast te leggen. Dit doel werd bereikt aan de hand van een programma dat tijdens de scriptie door mij werd geschreven. Hierin wordt ieder neuron opgedeeld in verschillende compartimenten, die elk beschreven worden door een gespecialiseerd wiskundig model. Zo kan bijvoorbeeld voor de celkern een ander model gebruikt worden, dan voor de zogenaamde knopen van Ranvier.

Het resultaat is dat ik uitspraken kan doen over de effectiviteit van een bepaalde configuratie. Zo kan bijvoorbeeld gekeken worden naar het percentage van neuronen die effectief geactiveerd zijn (deze neuronen beginnen dan signalen af te vuren) ten gevolge van de stimulatie. Hierbij is het belangrijk dat er rekening gehouden wordt met de eventueel nadelige effecten van activatie, wanneer een verkeerde bundel van neuronen gestimuleerd wordt. Ook wordt er in de scriptie opgemerkt dat de activatie van een neuron zich niet altijd kan uitbreiden tot de synaps. Omdat dit een gevolg is van de elektrode-configuratie, werd er ook gekeken naar de effecten van specifieke configuratie-parameters op het gedrag van een individueel neuron. Op die manier kan ik verschillende belangrijke conceptuele conclusies trekken over neurostimulatie, die kunnen helpen bij het verbeteren van het ontwerp van de elektrode en het bepalen van de ideale golfvorm voor de stroompulsen.