Universitätsklinikum Würzburg: Publikations-Highlights Archiv: Neurologie

Kartierung der kognitiven Auswirkungen der Tiefen Hirnstimulation bei Alzheimer und Parkinson

In dieser Studie untersuchte Martin Reich aus der Neurologie mit früheren US-amerikanischen Kollegen, wie sich die Tiefe Hirnstimulation (THS) auf kognitive Fähigkeiten wie Denken und Erinnern auswirkt.

Die Grafik zeigt verschiedene Abbildungen von Hirnnetzwerken bei Parkinson und Alzheimer mit farblich markierten Bereichen der stimulierten Gegenden. — Die Hirnnetzwerke, die mit Denkleistungen bei Parkinson (oben) und Alzheimer (unten) zusammenhängen, zeigen eine sehr ähnliche Struktur – allerdings spiegelbildlich, also mit entgegengesetzten Wirkungen auf die Gedächtnisleitung. Genau dieses Paradoxon, das sich in den Karten zeigt, untersuchten die Forschenden näher: Warum verschlechtert die Stimulation bei manchen Parkinson-Betroffenen das Denken, während sie bei Alzheimer-Patientinnen und -Patienten eine Verbesserung bewirken kann? Quelle: Supplementary Figure 7 in Howard, Reich et al. 2025. Alzheimer's & Dementia published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Alzheimer's Association.

Die THS lindert bei Parkinson motorische Symptome. Doch bei manchen Patientinnen und Patienten kommt es nach der Behandlung zu kognitiven Problemen, etwa Gedächtnis- oder Konzentrationsschwierigkeiten. In Studien mit Alzheimer-Patientinnen und -Patienten wurde hingegen beobachtet, dass eine mit dem Hippocampus verbundene THS die kognitive Funktion zu verbessern scheint. Ein Paradoxon, das es zu klären galt.

Nachdem Martin Reich bereits einige Jahre zuvor gezeigt hat, dass Gedächtnis- oder Denkprobleme nicht zufällig auftreten, sondern davon abhängen, welche Netzwerke im Gehirn durch Stimulation erreicht werden. THS wirkt nicht nur lokal, sondern über ganze Gehirnnetzwerk. Ein gezieltes, evidenzbasiertes Anpassen der Therapie kann die kognitive Funktion schützen.

In der aktuellen Studie wurde untersucht, bei wem das Risiko für kognitive Nebenwirkungen besonders hoch ist – abhängig vom Alter und von strukturellen Veränderungen im Hippocampus, der für das Erinnerungsvermögen essenziell ist. Zusätzlich erweiterten sie das Modell auf die Alzheimer-Erkrankung.

Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl bei Parkinson als auch bei Alzheimer das Alter und insbesondere der funktionelle Zustand des Gedächtniszentrums im Gehirn entscheidende Rollen spielen“, erläutert Martin Reich. Das heißt, der Effekt hängt von zwei entscheidenden Faktoren ab: dem Ausmaß der Schädigung des Hippocampus, dem Gedächtniszentrum des Gehirns, und wie stark die Elektrode mit dem Hippocampus verbunden ist.

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Calvin W. Howard, Martin Reich, Lan Luo, Niels Pacheco-Barrios, Ron Alterman, Ana Sofia Rios, Michelle Guo, Ziyue Luo, Helen Friedrich, Andrew Pines, Leila Montaser-Kouhsari, William Drew, Lauren Hart, Garance Meyer, Nanditha Rajamani, Maximillian U. Friedrich, Vanessa Milanese, Andres Lozano, for the ADvance Study Research Group, Thomas Picht, Katharina Faust, Andreas Horn, Michael D. Fox. Cognitive outcomes of deep brain stimulation depend on age and hippocampal connectivity in Parkinson's and Alzheimer's disease. Alzheimers Dementia, Volume 21, Issue 8, August 2025. https://doi.org/10.1002/alz.70498

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Skalierbares Open-Source-Software-Toolkit für die automatisierte Bilderfassung mit dSTORM

Superhochauflösung in der Fluoreszenzmikroskopie ermöglicht winzige Strukturen biologischer Proben in unglaublicher Detailgenauigkeit zu betrachten. Trotz ihres Potenzials bleibt die Erfassung hochmoderner, superhochaufgelöster Bilder aufgrund des erforderlichen technischen Fachwissens, der zeitintensiven Verfahren und der komplexen Analyse eine Herausforderung.

Das Cover von Biophysical Reports zeigt leuchtende Mikrokugeln, die aussehen wie gelb-rote Ringe, auf schwarzem Hintergrund. — Titelbild: Künstlerische Komposition autonom aufgenommener dSTORM-Bilder von farbstoffbeschichteten Mikrokugeln (SpheroRulers), welche die im Vergleich zu einem herkömmlichen Weitfeldbild erreichte verbesserte räumliche Auflösung veranschaulichen.

Freigestellt Porträts der vier Forschenden, darüber die Logos von RVZ, IZKF und UKW — Erfolgreiche Kooperation von Janis Linke und Katrin G Heinze vom RVZ und Luise Appeltshauser und Kathrin Doppler aus der Neurologischen Klinik (v.l.n.r.)

Collage aus der publizierten Studie — Automatisierte STORM-Erfassung für High-Content-dSTORM-Daten: Durch die Integration von Deep Learning in die Superauflösungsbildgebung können Bilder völlig autonom erfasst werden. (A) Die Erfassung erfolgte nach einem automatischen vierstufigen Protokoll: High-Content-Bilderfassung, gefolgt von semantischer Bildsegmentierung, gefolgt von Objektidentifizierung und schließlich dSTORM-Bildgebung. (B und C) Zur Bildgebung von βII-Spektrin in Nervenaxonen wurden die Axone in einem separaten Farbkanal identifiziert, der für Neurofilamente gefärbt war. (B) Das High-Content-Bild zeigt viele Nervenaxone in einer DRG-Neuronenkultur. Maßstab 100 μm. (C) Das DNN konnte diese Axone für die spätere automatisierte Bildgebung segmentieren (grüne Überlagerung).

Bilder und Grafiken aus der Studie — Schnelle Ermittlung axonaler Periodizitäten: Zur schnelleren Ermittlung axonaler Periodizitäten hat das Team eine Erweiterung entwickelt, die nicht von ROI-Auswahlen oder korrekt ausgerichteten Bildausschnitten abhängig ist. (A) dSTORM-Bild von βII-Spektrin in neuronalen Axonen (B) Streudiagramm aller erkannten Emitter in einem zugeschnittenen Bereich von (A) (blau), überlagert mit allen paarweisen Abständen eines Emitters (orange). (C) Histogramm aller paarweisen Abstände aller Emitter von Bild (A) (blau). Gefiltert durch eine Spline-Anpassung an den Verlauf des Axons werden die Peaks deutlich, die die periodische Anordnung der Emitter darstellen (orange). Die Peaks sind mit roten Pfeilen markiert. 190,6 nm.

In dieser Studie präsentiert die Neurologie gemeinsam mit dem Rudolf-Virchow-Zentrum – Center für Integrative und Translationale Bildgebung (RVZ) ein skalierbares Open-Source-Software-Toolkit, das die Bilderfassung mit dSTORM automatisiert. Durch die Nutzung von Deep Learning zur Segmentierung kann das Toolkit Objekte in verschiedenen biomedizinischen Proben präzise identifizieren und gezielt anvisieren, selbst solche mit geringem Kontrast. Diese Automatisierung beschleunigt die Workflows dieser Bildgebung erheblich. Durch die Bereitstellung einer breit zugänglichen, benutzerfreundlichen Lösung können Forscherinnen und Forscher verschiedener Disziplinen die Leistungsfähigkeit der Super-Resolution-Mikroskopie nutzen, ohne eine umfangreiche Spezialausbildung zu benötigen.

Das eigenständige Programm, das in der Fachzeitschrift Biophysical Reports präsentiert wird und sogar den Titel erhalten hat, ermöglicht die zuverlässige Segmentierung biomedizinischer Bilder und übertrifft bestehende Lösungen. Integriert in die Bildgebungs-Pipeline verarbeitet es hochaufgelöste Daten in Minutenschnelle und reduziert so den manuellen Arbeitsaufwand. Anhand biologischer Beispiele wie Mikrotubuli in Zellkulturen und dem βII-Spektrin in Nervenfasern zeigen Janis T Linke und Katrin Heinze vom RVZ gemeinsam mit Luise Appeltshauser und Kathrin Doppler aus der Neurologie, dass der Ansatz die superauflösende Bildgebung schneller, robuster und benutzerfreundlicher macht, auch für Mikroskopie-Laien. Dies erweitert die Anwendungsmöglichkeiten in der Biomedizin, einschließlich Hochdurchsatz-Experimenten.

Janis T Linke, Luise Appeltshauser, Kathrin Doppler, Katrin G Heinze. Deep learning-driven automated high-content dSTORM imaging with a scalable open-source toolkit. Biophys Rep (N Y). 2025 Jun 11;5(2):100201. https://doi.org/10.1016/j.bpr.2025.100201. Epub 2025 Feb 28. PMID: 40023500; PMCID: PMC11986538.

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Fibromyalgie-Syndrom: Autoantikörper greifen Strukturen des peripheren Nervensystems an

Die Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Claudia Sommer von der Neurologischen Klinik und Poliklinik zeigt in ihrer in der Fachzeitschrift PAIN veröffentlichten Studie, dass ein fehlgeleitetes Immunsystem möglicherweise nicht nur eine Reaktion des Körpers auf das Fibromyalgie-Syndrom (FMS) ist, sondern ursächlich mit den Symptomen zusammenhängt.

Gefrierschnitte von Spinalganglien der Ratte wurden auf die Bindung von kommerziell erhältlichen Antikörpern („Vergleichs-AK“) gegen Neurofilament 200 (NF200) und den Capsaicin-Rezeptor TRPV1 getestet. Die erste Spalte zeigt, dass NF200 erwartungsgemäß an große Neuronen und TRPV1 an kleine Neuronen bindet. Die zweite Spalte zeigt die Bindung von Serum eines Patienten mit Fibromyalgiesyndrom an diese Neuronen. Das Serum bindet hauptsächlich an große Neuronen. Die dritte Spalte zeigt die Überlagerung der beiden Färbungen. Das Patientenserum kolokalisiert mit dem Marker NF200, aber nicht mit dem Rezeptor TRPV1. Für verschiedene Patienten mit Fibromyalgiesyndrom wurden unterschiedliche Bindungsmuster gefunden. Bildquelle: C. Sommer/S. Seefried / UKW

So fand die Medizindoktorandin Anastasia Barcic heraus, dass bei über 35 Prozent der vom FMS Betroffenen Autoantikörper vorliegen, die gegen Strukturen des peripheren Nervensystems gerichtet sind. Sabine Seefried, naturwissenschaftliche Doktorandin, untersuchte mithilfe von Immunmarkierungen, an welche Strukturen des peripheren Nervensystems die Autoantikörper binden. Sie identifizierte dabei unterschiedliche Bindungsmuster, die bestimmte Patientengruppen kennzeichneten. So war bei Betroffenen mit Antikörperbindung an Satellitenzellen die Schmerzintensität höher, während Bindungen an hitze- und schärfeempfindliche Nervenzellen häufiger mit Brennschmerzen einhergingen. Weitere Erkenntnisse könnten neue, gezieltere Therapien ermöglichen.

Weitere Informationen liefert die Pressemeldung.

Seefried, Sabine; Barcic, Anastasia; Grijalva Yepez, Maria Fernanda; Reinhardt, Lena; Appeltshauser, Luise; Doppler, Kathrin; Üçeyler, Nurcan; Sommer, Claudia^*. Autoantibodies in patients with fibromyalgia syndrome. PAIN ():10.1097/j.pain.0000000000003535, February 5, 2025. | DOI: 10.1097/j.pain.0000000000003535

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MARBLE analysiert Hirnaktivitäten

Um neuronale Aktivitätsmuster im Gehirn zu analysieren und zu interpretieren entwickelte Robert Peach, Physiker und Computational Neuroscientist in der Neurologischen Klinik, gemeinsam mit befreundeten Kollegen aus Wien, London und Lausanne eine KI-Methode namens MARBLE MAnifold Representational Basic Learning.

Robert Peach, Physiker und Computational Neuroscientist aus der Neurologischen Klinik des Universitätsklinikums Würzburg (UKW) entwickelte mit ehemaligen Kollegen aus London und Lausanne MARBLE – ein computergestütztes Werkzeug, das Signale der Gehirnzellen in charakteristische Aktivitätsmuster zerlegt und ihre Bewegung in Raum und Zeit analysiert. © Kirstin Linkamp / UKW

Graphical Abstract aus 5 Bildern, die in Nature Methods erschienen sind. — Darstellung und Entschlüsselung der neuronalen Aktivität im Gehirn eines Affen während er seinen Arm bewegt: a) Bewegung der Hand in sieben verschiedene Richtungen; b) Aktivitätsmuster einzelner Nervenzellen im prämotorischen Kortex für drei dieser Bewegungen, der schattierte Bereich zeigt die analysierten Spuren nach dem GO-Hinweis für den Affen; c) Darstellung der neuronalen Daten als ein Vektorfeld, das die Veränderungen der Feuerraten über die Zeit zeigt; d) vereinfachte Darstellung der neuronalen Daten in einer einzigen Sitzung; MARBLE zeigt eine latente, kreisförmige Anordnung der Daten in zirkulärer und zeitlicher Ordnung, die die räumlichen Bewegungen widerspiegelt; e) präzise lineare Dekodierung der Handbewegungen aus den latenten Repräsentationen. © Gosztolai & Peach et al. et al. MARBLE: interpretable representations of neural population dynamics using geometric deep learning. Nat Methods (2025). https://doi.org/10.1038/s41592-024-02582-2

MARBLE nutzt geometrisches Deep Learning, um komplexe, hochdimensionale Daten auf einfachere Strukturen, sogenannte Mannigfaltigkeiten, zu reduzieren. Dadurch kann MARBLE gemeinsame Denkstrategien zwischen verschiedenen Individuen erkennen, ohne die individuellen Unterschiede zu vernachlässigen. Die Methode wurde an künstlichen neuronalen Netzen, simulierten Systemen und echten Hirndaten von Primaten und Nagetieren getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass MARBLE wiederkehrende Muster identifizieren kann, die mit Denkprozessen wie Entscheidungsfindung oder Anpassung an neue Situationen zusammenhängen. Diese Erkenntnisse könnten zur Entwicklung fortschrittlicher Gehirn-Computer-Schnittstellen beitragen, die insbesondere Menschen mit motorischen Einschränkungen zugutekommen. Die Forschung wurde im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten Sonderforschungsbereichs TRR 295 ReTune durchgeführt.

Details zum Projekt finden Sie in der Pressemeldung.

Gosztolai, A., Peach, R.L., Arnaudon, A. et al. MARBLE: interpretable representations of neural population dynamics using geometric deep learning. Nat Methods (2025). https://doi.org/10.1038/s41592-024-02582-2

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Fibromyalgie objektiv diagnostizieren

Prof. Dr. Nurcan Üçeyler und Dr. Christoph Erbacher von der Neurologischen Klinik haben ihre neuesten Forschungsergebnisse zum Fibromyalgie-Syndrom (FMS) in der Fachzeitschrift Pain veröffentlicht. Sie fanden heraus, dass bestimmte kleine Ribonukleinsäuren (RNAs) im Blut und in Hautzellen von FMS-Patientinnen erhöht sind und mit der Schwere der Symptome korrelieren.

Dieser Nachweis objektiv messbarer Veränderungen im Vergleich zu gesunden Probandinnen und in Abgrenzung zu anderen Erkrankungen kann dazu beitragen, die mit FMS verbundene Stigmatisierung abzubauen, eine schnellere und sicherere Diagnose zu erhalten und neue therapeutische Ansätze zu finden.

Erbacher C, Vaknine-Treidel S, Madrer N, Weinbender S, Evdokimov D, Unterecker S, Moshitzky G, Sommer C, Greenberg DS, Soreq H, Üçeyler N. Altered blood and keratinocyte microRNA/transfer RNA fragment profiles related to fibromyalgia syndrome and its severity. Pain. 2024 Dec 6. doi: 10.1097/j.pain.0000000000003499. Epub ahead of print. PMID: 39679614.

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29.01.2025

Neue Erkenntnisse zur Fibromyalgie beim Mann

Weltweit sind etwa zwei bis vier Prozent der Menschen vom Fibromyalgie-Syndrom (FMS) betroffen. Da die Symptome unspezifisch sind und die Diagnose schwierig ist, geht man von einer hohen Dunkelziffer aus.

Assistenzärztin Betty Feulner (rechts) hat im Rahmen ihrer Dissertationsarbeit gemeinsam mit Prof. Dr. Nurcan Üçeyler, leitende Oberärztin in der Neurologie des Universitätsklinikums Würzburg (UKW), Daten zur Schmerzphänotypisierung und zur Pathologie der kleinkalibrigen Nervenfasern in einer Kohorte von Männern mit Fibromyalgie-Syndrom analysiert. Hier im Labor für quantitative sensorische Testung, Betty Feulner hält eine so genannte Thermode auf den Handrücken von Nurcan Üçeyler. © Julia Grüner / UKW

Die Abbildungen zeigen mittels Stanzbiopsie gewonnene Hautproben von Patienten mit Fibromyalgie-Syndrom (FMS). Der Patient auf der linken Seite weist eine normale Hautinnervation auf, während auf der rechten Seite die intraepidermale Nervenfaserdichte reduziert ist. © Franziska Karl-Schöller / UKW

Betroffene leiden unter Schmerzen, chronischer Müdigkeit, Schlafstörungen, Konzentrationsproblemen und vegetativen Beschwerden. Psychische Belastungen wie Depressionen und Angststörungen treten häufig zusätzlich auf. Das FMS ist zwar nicht heilbar, aber individuell angepasste Therapien wie Bewegung, Schmerzmanagement und psychologische Unterstützung können die Lebensqualität deutlich verbessern.

Die Neurologin Prof. Dr. Nurcan Üçeyler und ihr Team präsentieren in einer prospektiven Fall-Kontroll-Studie in der Fachzeitschrift Pain Reports detaillierte Daten zur Schmerzphänotypisierung und zur Pathologie der kleinkalibrigen Nervenfasern bei einer Kohorte von Männern mit Fibromyalgie-Syndrom. Zum ersten Mal zeigen sie, dass auch bei Subgruppen von Männern mit FMS eine Kleinfaserpathologie besteht, die mit der Schmerzstärke und dem Verlust von Nervenfasern in der Hornhaut zusammenhängt.

Feulner, Betty; Gross, Franziska; Evdokimov, Dimitar; Malik, Rayaz A.; Kampik, Daniel; Üçeyler, Nurcan,*. Pain and small fiber pathology in men with fibromyalgia syndrome. PAIN Reports 9(6):p e1212, December 2024. | DOI: 10.1097/PR9.0000000000001212

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Erstmaliger Nachweis eines lokalen Biomarkers zur Vorhersage schwerer Schlaganfallverläufe

Ein interdisziplinäres Team aus Neuroradiologie und Neurologie identifiziert das Enzym MMP-9 direkt in Blutgefäßen des betroffenen Hirnareals als entscheidenden Biomarker für schwerste Schlaganfallverläufe nach mechanischer Gerinnselentfernung, noch bevor therapeutische Schritte erfolgen.

Das Forscher-Team im Labor — An der Studie beteiligte Forscher am Fluoreszenzmikroskop mit aktiven MMP-9 positiven Entzündungszellen aus einem betroffenen Hirngefäß (v.l.n.r.): Alexander Kollikowski, Michael Schuhmann, Guido Stoll und Mirko Pham. © Vivian Vogt

MMP-9-expressierende Zellen unterm Fluoreszenzmikroskop — Erstmalige Beobachtung stark MMP-9-expressierender neutrophiler Granulozyten aus einer betroffenen Hirnregion bei hyperakutem ischämischem Schlaganfall. © Alexander Kollikowski

Alexander M. Kollikowski, Mirko Pham, Alexander G. März, Jörn Feick, Marius L. Vogt, Yanyan Xiong, Marc Strinitz, Christoph Vollmuth, Fabian Essig, Hermann Neugebauer, Karl Georg Haeusler, Christian Hametner, Lena Zimmermann, Guido Stoll, Michael K. Schuhmann. MMP-9 release into collateral blood vessels before endovascular thrombectomy to assess the risk of major intracerebral haemorrhages and poor outcome for acute ischaemic stroke: a proof-of-concept study. eBioMedicine, Volume 103 (2024). doi:10.1016/j.ebiom.2024.105095

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