2019 Fiscal Year Research-status Report
Neural activity in the subthalamic nucleus in patients with Parkinsons disease
| Project/Area Number |
18K09007
|
|---|
| Research Institution | Nihon University |
|---|
Principal Investigator |
小林 一太 日本大学, 医学部, 准教授 (20366579)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 充 日本大学, 医学部, 助教 (00792673)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | パーキンソン病 / 脳深部刺激療法 / マイクロレコーディング |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
パーキンソン病に対して、大脳基底核回路の一部である視床下核(subthalamic nucleus: STN)を標的部位とする脳深部刺激療法(deep brain stimulation: DBS)が奏効する。
DBSに用いる刺激電極を脳内に留置する手術では、刺激電極を留置する目標構造を正確に同定する目的で、術中に微小電極を用いた脳深部の神経活動記録 (Microelectrode recordeing: MER)が行われる。このMER を分析することは、ヒト脳の神経生理および疾患の病態を解明する一助となる。
本研究では、パーキンソン病患者から微小電極を用いて記録される脳深部の神経活動記録を局所電場電位分析用に low-pass filter を、スパイク発火分析用に high-pass filter で処理をおこなった後、局所電場電位分析では、β帯域のオシレーションのパワー（βパワー）を、単一ニューロンの発火時間データから周波数分析で統計学的に有意水準を越えるβ帯域の神経活動を持つニューロン（βニューロン）を同定している。そしてSTN内外でのβパワーおよび、STN内のβニューロンの分布を検討している。
現在までの解析結果では、局所電場電位分析では4側中2側でSTN外よりもSTN内でβパワーが有意に高値を示し、STN内でβパワーの最大値を示した部位を検討した結果、4側中3側でSTN内の背側部であった。一方、単一ニューロンの分析によるβニューロンはSTN内に広く分布していた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は、パーキンソン病患者から微小電極を用いて記録される脳深部の神経活動記録を分析し、パーキンソン病の病態を明らかにすることである。
現在までに、視床下核の脳深部刺激療法の両側手術を行ったパーキンソン病患者4例（計 7側）から脳深部活動電位記録のデータを収集し、記録した神経活動を局所電場電位分析用に low-pass filter を、スパイク発火分析用に high-pass filter 処理を終了している。このうち4側の局所電場電位の周波数解析を行い、STN内外でのβパワーおよび、STN内のβパワーの分布の検討を終了し、加えて単一ニューロンの周波数分析を3側で行い、βニューロンのSTN内の分布の検討を終了しているため。
|
| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、1. 局所電場電位分析からβ帯域のオシレーションのパワー（βパワー）を分析し、STN内外でのβパワーおよび、STN内のβパワーの分布を検討し、2.単一ニューロンの発火時間データから周波数分析で統計学的に有意水準を越えるβ帯域の神経活動を持つニューロン（βニューロン）を分析し、βニューロンのSTN内の分布の検討を行う。加えて、3.単一ニューロンのスパイク発火時間のデータから発火頻度と神経活動パターンの分析を行う。神経活動パターンの分析は、バースト発射の程度をPoisson “surprise” method (Legendy 1985, Wichmann 1999）を用いてBurst Index (BI)として数値化して算出する。このほかにLstatistic法 (Goldberget 2002, Kaneoke 1996)等用いて発火パターン分析を行う。そして4.発火頻度、神経活動パターンの所見がSTN内の領域ごとにどのような違いがあるのかを分析する。
|
