Pathophysiology-based approaches to deep brain stimulation for Parkinson's disease

基于病理生理学的帕金森病脑深部刺激方法

基本信息

  • 批准号:
    10282962
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 36.76万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-09-17 至 2026-07-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

ABSTRACT (Project 1) Parkinson’s disease (PD) is a progressive neurodegenerative disease affecting over 10 million people world- wide. It can be a debilitating disorder and although studied for decades the physiological changes in the basal ganglia thalamocortical (BGTC) circuit that underlie its development remain under debate. Deep brain stimulation (DBS) of the subthalamic nucleus (STN) and internal globus pallidus (GPi) has been a highly effective therapy for many patients with PD, however, the results have been highly variable and may be associated with cognitive compromise in some patients. To advance DBS therapies for PD we require a deeper understanding of the local and network-wide circuit dynamics and their relationship to motor signs and cognitive function. This understanding will provide the rationale for optimizing STN and GPi DBS, targeting specific regions within the STN and GPi, and development of patient-specific DBS based on the patients’ motor signs and cognitive profile. The goals of this study are to advance our understanding of the role of BGTC (subcortical-cortical) and cortical-cortical circuits in the development of PD, the changes that occur with DBS and L-dopa, and to use this understanding to advance current and develop new DBS approaches for its treatment. We will define the relationship between synchronized oscillations, coherence and connectivity within the broader BGTC circuit (STN, GPi, sensory, motor, premotor and dorsolateral prefrontal cortices) to the development of PD motor signs, define their role in motor performance (SA1,2), cognitive function (SA1,2,3), and corresponding changes with DBS, L-dopa and DBS+L-dopa (SA2). By defining the strength and direction of connectivity patterns at rest and during movement we will characterize the role of individual circuits within the BGTC network and define their respective roles in motor performance and cognitive function paving the way for future development of optimization algorithms for DBS that take advantage of this understanding (SA1,2,3,4). By correlating the degree of coherence between multiple single cells and local field potential (LFP) activity we will also advance our understanding of the role of spike-phase locking to the development of motor signs. Through high resolution imaging techniques and parcellation analyses we will define the optimal site for DBS within the STN and GPi (SA2,3,4) correlating motor and cognitive outcomes to biomarker activity and lead location, leading to patient- specific DBS and development of automated programming algorithms based on each patient’s phenotype and lead location. The proposed aims will be conducted using directional DBS leads, multiple independent current controlled (MICC) devices, high resolution imaging and electrophysiological recordings in PD patients with electrocorticography (ECoG) arrays undergoing microelectrode mapping (SA1,3), postoperatively in patients with ECoG arrays and externalized leads (SA2,3), and following optimization of DBS parameters (SA4).
摘要(项目1) 帕金森氏病(PD)是一种进行性神经退行性疾病,影响了超过1000万人的世界 - 宽的。它可能是一种使人衰弱的疾病,尽管研究了数十年,但基本的生理变化 其发展的基础的神经节丘脑皮层(BGTC)仍在争论中。深脑刺激 (DB)的(DBS)的丘脑核(STN)和Globus pallidus(GPI)已成为一种高效的治疗 但是,对于许多PD患者,结果变化很大,可能与认知有关 在某些患者中妥协。为了推进PD的DBS疗法,我们需要更深入地了解本地 以及网络范围的电路动力学及其与电机标志和认知功能的关系。这 理解将提供优化STN和GPI DB的理由,以针对特定区域 STN和GPI,以及基于患者的运动体征和认知能力的患者特异性DBS的开发。 这项研究的目标是促进我们对BGTC(皮层皮层)和 PD发育,DB和L-DOPA发生的变化以及对 利用这种理解来促进当前的治疗方法,并开发新的DBS方法。我们将 定义较宽的BGTC内同步振荡,连贯性和连通性之间的关系 电路(STN,GPI,感觉,电机,运动前和背前额叶皮层),以开发PD电机 符号,定义其在运动性能(SA1,2),认知功能(SA1,2,3)和相应更改中的作用 使用DBS,L-DOPA和DBS+L-DOPA(SA2)。通过定义静止的连通性模式的强度和方向 在移动期间,我们将表征单个电路在BGTC网络中的作用并定义其 在运动性能和认知功能中的各自角色为未来发展铺平了道路 利用这种理解的DB的优化算法(SA1,2,3,4)。通过关联度 多个单细胞和局部场电位(LFP)活性之间的相干性,我们还将推进我们的 理解尖峰相锁定在运动符号发展中的作用。通过高分辨率 成像技术和分析分析我们将定义STN和GPI中DBS的最佳位点 (SA2,3,4)将运动和认知结果与生物标志物活性和铅位置相关联,导致患者 - 根据每个患者的表型和 线索位置。提出的目标将使用定向DBS引线,多个独立电流进行 PD患者的受控(MICC)设备,高分辨率成像和电生理记录 经过微电极图(SA1,3)的电皮质学(ECOG)阵列,术后患者 具有ECOG数组和外部铅(SA2,3),并在优化DBS参数(SA4)之后。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

暂无数据

数据更新时间:2024-06-01

Jerrold L Vitek的其他基金

Thalamic Coordinated Reset Deep Brain Stimulation for Upper Extremity Essential Tremor: Proof of Principle Study
丘脑协调复位深部脑刺激治疗上肢特发性震颤:原理研究证明
  • 批准号:
    10575895
    10575895
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Administrative Core
行政核心
  • 批准号:
    10282957
    10282957
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Pathophysiology-based approaches to deep brain stimulation for Parkinson's disease
基于病理生理学的帕金森病脑深部刺激方法
  • 批准号:
    10489831
    10489831
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Administrative Core
行政核心
  • 批准号:
    10489821
    10489821
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Circuit-based deep brain stimulation for Parkinson's disease
基于电路的深部脑刺激治疗帕金森病
  • 批准号:
    10282956
    10282956
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Pathophysiology-based approaches to deep brain stimulation for Parkinson's disease
基于病理生理学的帕金森病脑深部刺激方法
  • 批准号:
    10703244
    10703244
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Circuit-based deep brain stimulation for Parkinson's disease
基于电路的深部脑刺激治疗帕金森病
  • 批准号:
    10703235
    10703235
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Administrative Core
行政核心
  • 批准号:
    10703236
    10703236
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Circuit-based deep brain stimulation for Parkinson's disease
基于电路的深部脑刺激治疗帕金森病
  • 批准号:
    10489820
    10489820
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Neuronal Activity in MC and SMA during STN and GPi DBS in the Parkinsonian Monkey
帕金森猴 STN 和 GPi DBS 期间 MC 和 SMA 的神经元活动
  • 批准号:
    8392418
    8392418
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:

相似国自然基金

云边端架构下联邦学习下行通信压缩算法与协议研究
  • 批准号:
    62372487
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向分布式机器学习的网络协议优化算法
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    59 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向分布式机器学习的网络协议优化算法
  • 批准号:
    62172206
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    59.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
水下多模态无线传感网路由协议及资源调度算法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于分布式下推自动机理论的多协议多域异构网络路径优化算法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

A Mobile Health Application to Detect Absence Seizures using Hyperventilation and Eye-Movement Recordings
一款使用过度换气和眼动记录检测失神癫痫发作的移动健康应用程序
  • 批准号:
    10696649
    10696649
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
High-throughput thermodynamic and kinetic measurements for variant effects prediction in a major protein superfamily
用于预测主要蛋白质超家族变异效应的高通量热力学和动力学测量
  • 批准号:
    10752370
    10752370
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
Quantification of Tics in Tourette Syndrome
抽动秽语综合征抽动的量化
  • 批准号:
    10635872
    10635872
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
A non-invasive, automated platform for hemodynamic assessment of patients at risk of heart failure or pulmonary hypertension
用于对有心力衰竭或肺动脉高压风险的患者进行血流动力学评估的无创自动化平台
  • 批准号:
    10699067
    10699067
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别:
High-Resolution Lymphatic Mapping of the Upper Extremities with MRI
使用 MRI 进行上肢高分辨率淋巴图谱分析
  • 批准号:
    10663718
    10663718
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 36.76万
    $ 36.76万
  • 项目类别: