Adaptive Tiefe Hirnstimulation: "Intelligente" Neuromodulation

Mit der adaptiven Tiefen Hirnstimulation steht erstmals eine neue Generation "intelligenter" Hirnschrittmacher zur Verfügung. Die Technologie passt die Stimulation an individuelle Hirnsignale an und eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Therapien bei Morbus Parkinson und weiteren neurologischen Erkrankungen.

Mit der Zulassung der ersten adaptiven Tiefen Hirnstimulation (aTHS) in den USA und Europa im Jahr 2025 beginnt eine neue Phase in der neurotechnologischen Therapie neurologischer Erkrankungen. Nach Angaben der Deutschen Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung ermöglicht diese Form der Neuromodulation eine personalisierte, bedarfsgerechte Stimulation, die sich dynamisch an die Aktivität des Gehirns anpasst. Erste klinische Anwendungen zeigen positive Ergebnisse.

"Smarte Hirnschrittmacher markieren einen Wendepunkt in der Neuromedizin – sie eröffnen neue Perspektiven für die neurotechnologische Behandlung eines breiten Spektrums neurologischer Erkrankungen", sagt Prof.  Andrea Kühn, Direktorin der Sektion Bewegungsstörungen und Neuromodulation an der Klinik für Neurologie der Charité – Universitätsmedizin Berlin.

Im Unterschied zur klassischen Tiefen Hirnstimulation (THS) sendet die adaptive Tiefe Hirnstimulation kontinuierlich elektrische Impulse mit fester Amplitude. Die adaptiven Systeme passen die Stimulation in Echtzeit an krankheitstypische Hirnsignale an.

Ein zentrales Feedbacksignal sind sogenannte Beta-Oszillationen im Nucleus subthalamicus, die mit motorischen Symptomen bei Morbus Parkinson korrelieren. Durch diese sogenannte "Closed-Loop"-Regulation kann die Stimulation situationsabhängig angepasst werden.

Die THS gehört heute zur symptomatischen Standardtherapie bei fortgeschrittenem Morbus Parkinson und wird außerdem bei verschiedenen Tremor- und Dystonieformen eingesetzt. "Die Zulassung des ersten kommerziellen adaptiven THS-Systems ist ein Meilenstein jahrzehntelanger Grundlagen- und Translationsforschung, zu dem unsere und weitere Arbeitsgruppen maßgeblich beigetragen haben", betont Prof. Kühn.

Seit Januar 2025 werden erste Parkinson-Patientinnen und -Patienten an spezialisierten Zentren, unter anderem in Berlin und Würzburg, mit adaptiven Systemen behandelt. Eine Pilotstudie der Berliner ReTune-Forschungsgruppe mit acht Teilnehmenden wurde im August 2025 in NPJ Parkinson’s Disease veröffentlicht.

Die Studie untersuchte Patientinnen und Patienten, bei denen die klassische kontinuierliche THS keine ausreichende Wirkung mehr zeigte. Die Ergebnisse:

• signifikante Verbesserung des allgemeinen Wohlbefindens
• bei drei Betroffenen eine verbesserte Bewegungsfähigkeit
• sechs der acht Teilnehmenden entschieden sich langfristig für die adaptive Stimulation

Viele Teilnehmende berichteten zudem über eine geringere Belastung durch therapiebedingte Nebenwirkungen und ein natürlicheres Bewegungsgefühl im Alltag.

Die Weiterentwicklung der adaptiven Hirnstimulation erfolgt im Rahmen des transregionalen Sonderforschungsbereichs ReTune (TRR 295). In diesem Verbund arbeiten Forschende der Charité – Universitätsmedizin Berlin, der Julius-Maximilians-Universität Würzburg sowie weitere internationale Partner an neuen Technologien der personalisierten Neuromodulation.

Ein Schwerpunkt liegt auf KI-gestützten Assistenzsystemen wie StimFit, die mithilfe von Neuroimaging-Daten und intraoperativen Messungen eine präzisere Einstellung der Stimulationsparameter ermöglichen. Zusätzlich erstellen Forschende detaillierte "Landkarten" gestörter Hirnnetzwerke, um die Elektrodenplatzierung im Nucleus subthalamicus zu optimieren.

Aktuelle Studien zeigen außerdem, dass bestimmte Muster niederfrequenter Hirnaktivität in motorischen Netzwerken entscheidend für den Therapieerfolg bei Erkrankungen wie zervikaler Dystonie sein können.

Adaptive Neuromodulation gilt nicht nur als Fortschritt in der Parkinson-Therapie, sondern auch als Modell für zukünftige personalisierte neurotechnologische Therapien. Perspektivisch könnten ähnliche Systeme auch bei anderen Erkrankungen eingesetzt werden, darunter:

• Epilepsie
• Tourette-Syndrom
• Huntington-Erkrankung
• Zwangsstörungen
• Depressionen

Langfristig sollen komplexe Biomarker und Machine-Learning-Verfahren genutzt werden, um selbstlernende Systeme zu entwickeln, die die Stimulationsparameter kontinuierlich an individuelle Krankheitsverläufe anpassen. Auch Wearables oder direktes Patientenfeedback könnten in solche Therapiesysteme integriert werden.

MEDICA.de; Quelle: Deutsche Gesellschaft für Klinische Neurophysiologie und Funktionelle Bildgebung