Medizin
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Die monosynaptische Projektion vom primärmotorischen Kortex zu den a-Motoneuronen im Vorderhorn des Rückenmarks wird als kortikomotoneuronales System bezeichnet. Unter allen Säugern ist es beim Menschen am besten entwickelt. Es gibt starke Belege dafür, dass das kortikomotoneuronale System von entscheidender Bedeutung für die Befähigung zur Durchführung von geschickten separaten Fingerbewegungen ist. Ziel dieser Arbeit war es zu untersuchen, ob das Ausmaß dieses kortikalen Inputs an spinalen Motoneuronen für die drei kleinen Handmuskeln M. interosseus dorsalis I (IOD 1), M. abductor digiti minimi (ADM) und M. abductor pollicis brevis (APB) entsprechend ihrer verschiedenen funktionellen Bedeutung unterschiedlich ist. In Experiment I wurde die Exzitation der drei kleinen Handmuskeln bei gesunden Probanden durch die neue Penta-Stimulations-Technik (PST) gemessen. Die PST ist eine Ausweitung der Triple-Stimulations-Technik (TST). Die TST wurde entwickelt, um denjenigen Anteil von a-Motoneuronen quantifizieren zu können, der durch transkranielle magnetische Stimulation (TMS) des primärmotorischen Kortex zur Entladung gebracht wird. Die Technik löst das Problem der Desynchronisation von motorisch evozierten Potentialen (MEP) durch zwei Kollisionen im Verlauf des peripheren Nervs. Dadurch koppelt sie die zentrale an die periphere Erregungsleitung. Zusätzlich zu den drei Reizungen in der TST werden in der PST zwei weitere Stimulationen appliziert: Der „nicht interessierende Nerv“ (d.h. N. medianus für die Zielmuskeln IOD 1 und ADM; N. ulnaris für den APB) wird zweimalig am Handgelenk stimuliert. Daraus resultiert eine vollständige Kollision der im „nicht interessierenden Nerv“ deszendierenden durch TMS und die elektrische Plexusreizung aus gelösten Erregungen. Das erlaubt die Elimination der Volumenleitung von benachbarten Muskeln, die von diesem Nerv innerviert werden. Dies ist insbesondere dann von großer Bedeutung, wenn Thenarmuskeln untersucht werden, weil dort von N. medianus und N. ulnaris versorgte Muskeln eng benachbart lokalisiert sind. Das wesentliche Ergebnis des PST Experiments war eine signifikant gößere PST Antwort für den IOD 1 im Vergleich zum ADM und APB. In Experiment II wurden single motor unit Ableitungen durchgeführt. Diese Technik ermöglicht es, die Amplitude der an spinalen Motoneuronen durch TMS und elektrische Stimulation der Muskelspindelafferenzen (Ia Fasern) evozierten mittleren zusammengesetzten exzitatorischen postsynaptischen Potentiale (cEPSP) abzuschätzen. Die single motor unit Ableitungen ergaben eine höhere durchschnittliche Amplitude des TMS induzierten cEPSP für den IOD 1 im Vergleich zum APB und ADM. Schließlich wurde die maximale Frequenz von verschiedenen willkürlichen aktiven Fingerbewegungen in Experiment III gemessen. Die durchschnittliche maximale Frequenz war höher für die Zeigefingerabduktion (überwiegend vermittelt durch IOD 1), als für Daumenabduktion (APB) und Kleinfingerabduktion (ADM). Die individuellen Unterschiede in der maximalen Frequenz der drei Bewegungen korrelierten mit den individuellen Unterschieden in den PST-Untersuchungen. Die erhobenen Ergebnisse zeigen, dass die Stärke des ortikomotoneuronalen Systems für die drei untersuchten kleinen Handmuskeln unterschiedlich ist und weisen darauf hin, dass sich daraus direkte funktionelle Konsequenzen für die Fähigkeit zur Durchführung von separaten Fingerbewegungen ergeben.
Die über viele Jahrzehnte zu verzeichnende Zunahme invasiver Pilzinfektionen kam auch in jüngerer Zeit nicht zum Stillstand. Wir analysierten deswegen die Autopsieergebnisse an der Universitätsklinik der Johann Wolfgang Goethe-Universität in Frankfurt am Main in den Jahren 1993 bis 2005 bezüglich invasiver Pilzinfektionen. Die retrospektive Analyse der 2707 obduzierten Patienten identifizierte insgesamt 221 Patienten mit invasiver Pilzinfektion. Dies entspricht einem Anteil von 8,2%. Über die Zeit verzeichneten wir eine statistisch signifikante Zunahme dieser Erkrankungen. Ausgehend von 6,6% im Zeitraum 1993-1996 stieg der Anteil auf 8,6% im Zeitraum 1997-2000 und erreichte 10,4% von 2001-2005. Diese Zahlen entsprechen in jeder Weise denen anderer Autoren für die gleiche Beobachtungszeit und schließen sich nahtlos im Sinne einer kontinuierlichen Zunahme an die Raten früherer Jahre an. Die Ursache der Zunahme lässt die Untersuchung des Sektionsgutes weder in dieser Arbeit noch in vergleichbaren anderen erkennen. Das eigene Kollektiv wurde über die Zeit weder älter noch setzte es sich anders zusammen, sieht man von Schwankungen in kleineren Untergruppen wie den Transplantierten und den AIDS Kranken ab. Patienten, die an hämatologischen Erkrankungen leiden tragen den größten Anteil invasiver Mykosen bei. Dies gilt sowohl absolut, indem hämatologische Erkrankungen in über 45% invasiven Mykosen zugrunde liegen, als auch im Sinne des relativen Risikos. Hier erfahren hämatologisch Erkrankte noch vor Transplantierten eine Überhöhung ihres Risikos um das 14-fache gegenüber dem allgemeinen Krankengut unserer Klinik. Zwar führen Aspergillusinfektionen mit 4,2-5,5% der Obduzierten der oben genannten Zeiträume vor Candida mit 1,8-4,9% das Erregerspektrum an, jedoch erfuhren Candidainfektionen als einzige eine hoch signifikante Zunahme. Die Lunge stellt zweifelsohne das am häufigsten befallene Organ dar, gefolgt vom Gastrointestinaltrakt. Hier unterscheiden sich die beiden Haupterreger deutlich. Die Aspergillusinfektion nimmt ihren Ausgang fast stets von der Lunge, die Candidainfektion dagegen häufiger vom Gastrointestinaltrakt. Vergleiche zwischen Infektionen an nur einem Ort mit generalisierten Formen erlauben den Schluss, dass sich Aspergillen nach Befall der Lunge hämatogen ausbreiten. Candida nimmt zwar den gleichen Weg, jedoch eher vom Gastrointestinaltrakt als der Lunge ausgehend. Die Autopsiefrequenz sank an unserer Klinik über den beobachteten Zeitraum kontinuierlich von 53,9 auf 17,7% ab. Dieser Trend ließ sich gleichermaßen an anderen Institutionen beobachten. Er birgt möglicherweise in Form einer Bias die Gefahr in sich, Untersuchungen wie die vorliegende zu beeinträchtigen. Da sich die Zusammensetzung des Sektionsgutes über die Zeit nicht veränderte, ergeben sich keine Belege für die Beeinflussung der Ergebnisse.
Die Rheumatoide Arthritis ist eine Autoimmunerkrankung, die vor allem die Gelenke befällt. Hierbei kommt es zu einer ausgeprägten Synovialitis unter Beteiligung von Tund B-Lymphozyten, NK-Zellen, Makrophagen, dendritischen Zellen sowie Synoviozyten vom Fibroblastentyp. Dies führt zur Zerstörung des Gelenkknorpels und schliesslich des Gelenkes selbst. Eine entscheidende Rolle bei der Ausbildung und Aufrechterhaltung der Entzündung spielen synoviale T-Zellen, die unter anderem eine gesteigerte Apoptoseresistenz zeigen. Der Insulin-like Growth Factor Type 1 Rezeptor wird auf aktivierten T-Zellen vermehrt exprimiert und führt zu einer vermehrten Proliferation und verminderten Apoptoseneigung. Insulin-like Growth Factor 2 ist ein wichtiger Ligand dieses Rezeptors und wird normalerweise nur vom väterlichen Allel transkribiert. Unter Loss of Imprinting von Insulin-like Growth Factor 2 versteht man die biallelische Expression dieses Wachstumsfaktors. LOI von IGF-2 wurde bei aktivierten, proliferienden T-Zellen beobachtet. In dieser Arbeit wurden Synovial Tissue Mononuclear Cells (STMC) aus Synovialisbiopsaten von Patienten mit aktiver RA auf ein LOI von IGF-2 hin untersucht, um herauszufinden ob LOI von IGF-2 eine Rolle bei der Entstehung und Aufrechterhaltung des lokalen Entzündungsgeschehens spielen könnte. Zusätzlich erfolgten Versuche mit Peripheral Blood Mononuclear Cells (PBMC) von gesunden Versuchspersonen, um mehr über die Zusammenhänge zwischen Stimulation, Proliferation und LOI von IGF-2 herauszufinden. Die Synovialisbiopsate stammten aus der orthopädischen Universitätsklinik, wo sie im Rahmen von gelenkchirurgischen Eingriffen bei RA-Patienten mit aktiver Synovialitis entnommen wurden. Alle untersuchten Biopsate zeigten ein Retention of Imprinting, also eine monoallelische Expression von IGF-2. Die Versuche mit PBMC konnten keinen direkten Zusammenhang zwischen Stimulation, Proliferation und LOI von IGF-2 zeigen, diese Ergebnisse sind mit neueren Untersuchungen vereinbar. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LOI von IGF-2 als Faktor für das Auftreten oder die Aufrechterhaltung einer RA keine Rolle zu spielen scheint.
Background: Nitric oxide (NO) is an essential vasodilator. In vascular diseases, oxidative stress attenuates NO signaling by both chemical scavenging of free NO and oxidation and down-regulation of its major intracellular receptor, the alpha/beta heterodimeric heme-containing soluble guanylate cyclase (sGC). Oxidation can also induce loss of sGC's heme and responsiveness to NO.
Results: sGC activators such as BAY 58-2667 bind to oxidized/heme-free sGC and reactivate the enzyme to exert disease-specific vasodilation. Here we show that oxidation-induced down-regulation of sGC protein extends to isolated blood vessels. Mechanistically, degradation was triggered through sGC ubiquitination and proteasomal degradation. The heme-binding site ligand, BAY 58-2667, prevented sGC ubiquitination and stabilized both alpha and beta subunits.
Conclusion: Collectively, our data establish oxidation-ubiquitination of sGC as a modulator of NO/cGMP signaling and point to a new mechanism of action for sGC activating vasodilators by stabilizing their receptor, oxidized/heme-free sGC.
Poster presentation: Self-organized critical (SOC) systems are complex dynamical systems that may express cascades of events, called avalanches [1]. The SOC state was proposed to govern brain function, because of its activity fluctuations over many orders of magnitude, its sensitivity to small input and its long term stability [2,3]. In addition, the critical state is optimal for information storage and processing [4]. Both hallmark features of SOC systems, a power law distribution f(s) for the avalanche size s and a branching parameter (bp) of unity, were found for neuronal avalanches recorded in vitro [5]. However, recordings in vivo yielded contradictory results [6]. Electrophysiological recordings in vivo only cover a small fraction of the brain, while criticality analysis assumes that the complete system is sampled. We hypothesized that spatial subsampling might influence the observed avalanche statistics. In addition, SOC models can have different connectivity, but always show a power law for f(s) and bp = 1 when fully sampled. This may not be the case under subsampling, however. Here, we wanted to know whether a state change from awake to asleep could be modeled by changing the connectivity of a SOC model without leaving the critical state. We simulated a SOC model [1] and calculated f(s) and bp obtained from sampling only the activity of a set of 4 × 4 sites, representing the electrode positions in the cortex. We compared these results with results obtained from multielectrode recordings of local field potentials (LFP) in the cortex of behaving monkeys. We calculated f(s) and bp for the LFP activity recorded while the monkey was either awake or asleep and compared these results to results obtained from two subsampled SOC model with different connectivity. f(s) and bp were very similar for both the experiments and the subsampled SOC model, but in contrast to the fully sampled model, f(s) did not show a power law and bp was smaller than unity. With increasing the distance between the sampling sites, f(s) changed from "apparently supercritical" to "apparently subcritical" distributions in both the model and the LFP data. f(s) and bp calculated from LFP recorded during awake and asleep differed. These changes could be explained by altering the connectivity in the SOC model. Our results show that subsampling can prevent the observation of the characteristic power law and bp in SOC systems, and misclassifications of critical systems as sub- or supercritical are possible. In addition, a change in f(s) and bp for different states (awake/asleep) does not necessarily imply a change from criticality to sub- or supercriticality, but can also be explained by a change in the effective connectivity of the network without leaving the critical state.
Poster presentation: The analysis of neuronal processes distributed across multiple cortical areas aims at the identification of interactions between signals recorded at different sites. Such interactions can be described by measuring the stability of phase angles in the case of oscillatory signals or other forms of signal dependencies for less regular signals. Before, however, any form of interaction can be analyzed at a given time and frequency, it is necessary to assess whether all potentially contributing signals are present. We have developed a new statistical procedure for the detection of coincident power in multiple simultaneously recorded analog signals, allowing the classification of events as 'non-accidental co-activation'. This method can effectively operate on single trials, each lasting only for a few seconds. Signals need to be transformed into time-frequency space, e.g. by applying a short-time Fourier transformation using a Gaussian window. The discrete wavelet transform (DWT) is used in order to weight the resulting power patterns according to their frequency. Subsequently, the weighted power patterns are binarized via applying a threshold. At this final stage, significant power coincidence is determined across all subgroups of channel combinations for individual frequencies by selecting the maximum ratio between observed and expected duration of co-activation as test statistic. The null hypothesis that the activity in each channel is independent from the activity in every other channel is simulated by independent, random rotation of the respective activity patterns. We applied this procedure to single trials of multiple simultaneously sampled local field potentials (LFPs) obtained from occipital, parietal, central and precentral areas of three macaque monkeys. Since their task was to use visual cues to perform a precise arm movement, co-activation of numerous cortical sites was expected. In a data set with 17 channels analyzed, up to 13 sites expressed simultaneous power in the range between 5 and 240 Hz. On average, more than 50% of active channels participated at least once in a significant power co-activation pattern (PCP). Because the significance of such PCPs can be evaluated at the level of single trials, we are confident that this procedure is useful to study single trial variability with sufficient accuracy that much of the behavioral variability can be explained by the dynamics of the underlying distributed neuronal processes.
Poster presentation: Introduction The ability of neurons to emit different firing patterns is considered relevant for neuronal information processing. In dopaminergic neurons, prominent patterns include highly regular pacemakers with separate spikes and stereotyped intervals, processes with repetitive bursts and partial regularity, and irregular spike trains with nonstationary properties. In order to model and quantify these processes and the variability of their patterns with respect to pharmacological and cellular properties, we aim to describe the two dimensions of burstiness and regularity in a single model framework. Methods We present a stochastic spike train model in which the degree of burstiness and the regularity of the oscillation are described independently and with two simple parameters. In this model, a background oscillation with independent and normally distributed intervals gives rise to Poissonian spike packets with a Gaussian firing intensity. The variability of inter-burst intervals and the average number of spikes in each burst indicate regularity and burstiness, respectively. These parameters can be estimated by fitting the model to the autocorrelograms. This allows to assign every spike train a position in the two-dimensional space described by regularity and burstiness and thus, to investigate the dependence of the firing patterns on different experimental conditions. Finally, burst detection in single spike trains is possible within the model because the parameter estimates determine the appropriate bandwidth that should be used for burst identification. Results and Discussion We applied the model to a sample data set obtained from dopaminergic substantia nigra and ventral tegmental area neurons recorded extracellularly in vivo and studied differences between the firing activity of dopaminergic neurons in wildtype and K-ATP channel knock-out mice. The model is able to represent a variety of discharge patterns and to describe changes induced pharmacologically. It provides a simple and objective classification scheme for the observed spike trains into pacemaker, irregular and bursty processes. In addition to the simple classification, changes in the parameters can be studied quantitatively, also including the properties related to bursting behavior. Interestingly, the proposed algorithm for burst detection may be applicable also to spike trains with nonstationary firing rates if the remaining parameters are unaffected. Thus, the proposed model and its burst detection algorithm can be useful for the description and investigation of neuronal firing patterns and their variability with cellular and experimental conditions.
Poster presentation: Introduction Adequate anesthesia is crucial to the success of surgical interventions and subsequent recovery. Neuroscientists, surgeons, and engineers have sought to understand the impact of anesthetics on the information processing in the brain and to properly assess the level of anesthesia in an non-invasive manner. Studies have indicated a more reliable depth of anesthesia (DOA) detection if multiple parameters are employed. Indeed, commercial DOA monitors (BIS, Narcotrend, M-Entropy and A-line ARX) use more than one feature extraction method. Here, we propose TESPAR (Time Encoded Signal Processing And Recognition) a time domain signal processing technique novel to EEG DOA assessment that could enhance existing monitoring devices. ...
Poster presentation: Functional connectivity of the brain describes the network of correlated activities of different brain areas. However, correlation does not imply causality and most synchronization measures do not distinguish causal and non-causal interactions among remote brain areas, i.e. determine the effective connectivity [1]. Identification of causal interactions in brain networks is fundamental to understanding the processing of information. Attempts at unveiling signs of functional or effective connectivity from non-invasive Magneto-/Electroencephalographic (M/EEG) recordings at the sensor level are hampered by volume conduction leading to correlated sensor signals without the presence of effective connectivity. Here, we make use of the transfer entropy (TE) concept to establish effective connectivity. The formalism of TE has been proposed as a rigorous quantification of the information flow among systems in interaction and is a natural generalization of mutual information [2]. In contrast to Granger causality, TE is a non-linear measure and not influenced by volume conduction. ...
Poster presentation: Introduction Dopaminergic neurons in the midbrain show a variety of firing patterns, ranging from very regular firing pacemaker cells to bursty and irregular neurons. The effects of different experimental conditions (like pharmacological treatment or genetical manipulations) on these neuronal discharge patterns may be subtle. Applying a stochastic model is a quantitative approach to reveal these changes. ...