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This thesis presents a first-of-its-kind phenomenological framework that formally describes the development of acquired epilepsy and the role of the neuro-immune axis in this development. Formulated as a system of nonlinear differential equations, the model describes the interaction of processes such as neuroinflammation, blood- brain barrier disruption, neuronal death, circuit remodeling, and epileptic seizures. The model allows for the simulation of epilepsy development courses caused by a variety of neurological injuries. The simulation results are in agreement with ex- perimental findings from three distinct animal models of epileptogenesis. Simula- tions capture injury-specific temporal patterns of seizure occurrence, neuroinflam- mation, blood-brain barrier leakage, and progression of neuronal death. In addition, the model provides insights into phenomena related to epileptogenesis such as the emergence of paradoxically long time scales of disease development after injury, the dose-dependence of epileptogenesis features on injury severity, and the variability of clinical outcomes in subjects exposed to identical injury. Moreover, the developed framework allows for the simulation of therapeutic interventions, which provides insights into the injury-specificity of prominent intervention strategies. Thus, the model can be used as an in silico tool for the generation of testable predictions, which may aid pre-clinical research for the development of epilepsy treatments.
Microstates sind kurzzeitig andauernde, wiederkehrende elektrische Potentialfelder über dem Kortex. Ein Großteil der Signalvarianz des
Elektroenzephalogramms (EEG) wird durch vier repräsentative räumliche Potentialverteilungen (Topographien) abgedeckt, welche bereits im Wachzustand und im Schlaf identifiziert wurden und kanonisch als Karten A-D bezeichnet werden. Microstates wurden in den vergangenen Jahren vor allem im Ruhe-Wach-EEG untersucht, über andere Vigilanzzustände hingegen wissen wir bisher wenig. Klassischerweise analysieren wir verschiedene Vigilanzzustände im Elektroenzephalogramm anhand von Frequenzen und Graphoelementen, die Microstate-Analyse hingegen betrachtet in erster Linie die räumliche Verteilung des kortikalen Potentials zu einem jeweiligen Zeitpunkt.
Die vorliegende Studie hatte zum Ziel, die zeitliche Abfolge von Microstates im Wachzustand und im Schlaf zu charakterisieren. Mittels informationstheoretischer Ansätze können die dynamischen Eigenschaften der Microstate-Sequenz direkt mit den frequenzbasierten Eigenschaften des zugrundeliegenden EEG verglichen werden. Es wurden die Ruhe-Wach- und Schlafdaten von 32 gesunden Probanden analysiert. Hierbei fand sich eine Zunahme der mittleren Microstate-Dauer und der Relaxationszeit der Übergangsmatrix, was langsamere Dynamiken im Schlaf anzeigt. Erstaunlicherweise konnte im Tiefschlaf mehr als die Hälfte der Sequenzen nicht von einem simplen Markov-Modell unterschieden werden, was für eine Abnahme der Komplexität der Microstate-Sequenzen spricht. Die Entropierate der untersuchten Sequenzen nahm mit zunehmender Schlaftiefe ab, was weniger
Zufall bzw. eine größere Vorhersagbarkeit innerhalb der Sequenzen bedeutet.
Darüberhinaus konnte gezeigt werden, dass Microstates immer dann periodisch auftreten, wenn das zugrundeliegende EEG eine dominante Grundfrequenz aufweist, sodass oszillatorische Hirnaktivität auch auf der Microstate-Ebene verfolgbar ist. Hierdurch ist es möglich, physiologische Vigilanzzustände quantitativ voneinander zu unterscheiden.
Interpretiert man Microstates als Korrelate neuronaler Netzwerke, scheinen im Schlaf dieselben oder ähnliche Netzwerke aktiviert zu werden wie im Wachzustand, allerdings mit zunehmender Schlaftiefe langsamer und auf eine weniger komplexe Art und Weise.