Um die stationären Liegezeiten von Patienten nach tiefer Hirnstimulations-Operation zu verkürzen, das klinische Outcome zu optimieren und schneller eine robustere Einstellung der Elektrodenprogrammierung zu finden, wurde an der Charité eine Software namens Lead-DBS entwickelt. Diese nutzt prä- und postoperative Bildgebungsdaten um präzise Elektrodenmodelle zu berechnen, welche mittlerweile in zahlreichen Studien weltweit evaluiert und validiert wurden.
Die tiefe Hirnstimulation stellt ein innovatives Verfahren dar, durch das die Lebensqualität z.B. von Patient:innen mit Parkinson signifikant verbessert werden kann. Die implantierten Elektroden besitzen jedoch bis zu 16 Kontakte pro Elektrode, welche einzeln angesteuert und programmiert werden können. Aktuell findet diese Programmierung in einer Art trial-and-error Prozess statt, der wochenlange stationäre Aufenthalte in der Neurologie mit sich bringt. Es dauert häufig mehrere Monate, vereinzelt sogar Jahre, um eine optimale Stimulationseinstellung zu finden. Könnte durch Modellierung im Computer schneller eine optimale Einstellung gefunden werden, wäre hier sowohl dem Gesundheitssystem als auch den Patient:innen maßgeblich geholfen.
Die Lead-DBS Software stellt ein derartiges Konzept vor und wir konnten in mehreren Studien über die vergangenen fünf Jahre die Validität der Methode und die Robustheit der berechneten Modelle zeigen. Lead-DBS wird frei verfügbar als Open-Source Software für Forschungsanwendungen zur Verfügung gestellt (www.lead-dbs.org). Die Software wird in zahlreichen namhaften Zentren weltweit für Forschungsanwendungen genutzt, unterstützte die Durchführung von über 300 Fachbeiträgen auf allen Kontinenten und wurde seit 2015 über 20.000 mal heruntergeladen. Lead-DBS wurde 2015 mit dem Max-Rubner-Preis der Charité und 2016 mit einem Academic Ventures Grant des Harvard Radcliffe Instituts ausgezeichnet. Sie führte 2019 zu einer Aufnahme von Andreas Horn in das Emmy Noether Program der deutschen Forschungsgemeinschaft.
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