ELGGN 2025 in Bern: Neueste Forschung und wissenschaftlicher Austausch
Vom 3.–5. April 2025 fand das European Low-Grade Glioma Network (ELGGN) Meeting in Bern statt, organisiert von der Universitätsklinik für…
Die Forschung im Bereich des intraoperativen Neuromonitorings (IOM) zielt darauf ab, die Sicherheit und den Erfolg von neurochirurgischen Eingriffen zu erhöhen. IOM ermöglicht die kontinuierliche Überwachung wichtiger Nervenfunktionen während der Operation und hilft dem Team, frühzeitig auf mögliche Gefährdungen zu reagieren. Damit lassen sich Schäden an empfindlichen Hirn- und Nervenstrukturen verhindern und das Risiko von bleibenden Funktionsverlusten minimieren, was die Behandlungsergebnisse und die Lebensqualität der Patienten verbessert.
Wo steht die IOM-Forschung heute?
Die Forschung im Bereich des intraoperativen Neuromonitorings (IOM) hat in den letzten Jahren signifikante Fortschritte gemacht, besonders bei der Integration modernster Technologie zur Echtzeitüberwachung während Operationen. Fortschritte bei der Elektrophysiologie und der Bildgebung haben es ermöglicht, spezifische Nervenbahnen und Hirnareale genauer und zuverlässiger zu überwachen, was die Präzision bei der Vermeidung von Schäden weiter verbessert.
So wurde am Inselspital das kontinuierliche dynamische Mapping entwickelt, wodurch die Rate von Lähmungen nach einer Hirntumoroperation von etwa 10 % mit herkömmlichen Mapping/Monitoring-Verfahren auf 3–5 % gesenkt werden konnte. Um dies zu erreichen, haben wir ein Hybridinstrument entwickelt, das eine kontinuierliche subkortikale Stimulation ermöglicht, ohne den chirurgischen Ablauf der Tumorentfernung zu unterbrechen. In diesem Instrument wurde eine Stimulationssonde in einen klassischen chirurgischen Sauger integriert.
Ein aktueller Fokus der heutigen IOM-Forschung liegt auch auf der Automatisierung und Datenanalyse durch Künstliche Intelligenz (KI), die Ärzten helfen kann, Frühwarnzeichen schneller zu interpretieren.
Zusätzlich erforschen Wissenschaftler multimodale Monitoring-Methoden, die verschiedene Techniken kombinieren, um ein noch umfassenderes Bild der Nervenaktivität und deren Veränderungen zu erhalten. Diese Entwicklungen tragen dazu bei, die Patientensicherheit weiter zu erhöhen und Komplikationen zu minimieren.
Mit Ihrer Spende ermöglichen Sie
- Entwicklung und Verbesserung von Überwachungstechnologien: Investition in modernere Geräte und Software zur Echtzeitüberwachung der Nervenfunktionen während der Operation.
- Automatisierte Datenanalyse und KI-Integration: Unterstützung bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, die Veränderungen in der Nervenaktivität frühzeitig erkennt und Chirurgin Echtzeit warnt.
- Multimodales Monitoring: Förderung der Forschung an kombinierten Monitoring-Methoden, die verschiedene Techniken wie Elektrophysiologie und Bildgebung zusammenführen.
- Patientensicherheitsstudien: Finanzierung klinischer Studien, die den Einfluss verbesserter IOM-Methoden auf die Patientensicherheit und die Vermeidung postoperativer Komplikationen untersuchen.
- Schulung und Fortbildung: Bereitstellung von Ressourcen für die Ausbildung von Chirurgund Spezialistim Umgang mit modernem IOM, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
- Langzeit-Folgestudien: Erforschung der langfristigen Auswirkungen von IOM auf die Genesung und Lebensqualität der Patientnach komplexen neurochirurgischen Eingriffen.
Unterstützen Sie unsere Forschung für mehr Patientensicherheit
Ihre Spende für die Forschung im Bereich intraoperatives Neuromonitoring hilft uns, unsere Forschungsprojekte auf dem Gebiet Funktionsüberwachung voranzutreiben und Eingriffe präziser und sicherer zu machen. Sie leisten so direkt einen Beitrag zu mehr Patientensicherheit und einer besseren Operationsqualität.
News-Artikel
Aktuelle Studien & Projekte im Bereich IOM-Forschung
MEPO-Studie
Optimierung transkraniell motorisch evozierter Potenziale bei supratentoriellen Operationen (MEPO)
Optimization of Transcranial Motor Evoked Potentials in Supratentorial Surgeries (MEPO)
In dieser Studie untersuchen wir, wie das Monitoring von transkraniellen motorisch evozierten Potenzialen (MEPs) während Hirnoperationen verbessert werden kann. Obwohl MEPs häufig eingesetzt werden, um motorische Defizite zu verhindern, führt die elektrische Stimulation oft zu Bewegungen im Operationsfeld, die den Eingriff stören können.
Unser Projekt entwickelt neue Methoden, um diese Bewegungen zu messen und zu reduzieren – unter anderem durch intraoperative Beschleunigungssensoren und quantitative Videoanalysen der Operationsmikroskop-Aufnahmen. Durch die Optimierung von Stimulationsschaltungen, Parametern und Ableitungen wollen wir Techniken etablieren, die Bewegungen minimieren und zugleich eine zuverlässige MEP-Ableitung ermöglichen. So könnte ein kontinuierlicheres Monitoring, frühere Warnungen vor möglichen Defiziten und letztlich bessere Operationsergebnisse erreicht werden.
| Studienleiterin: | Prof. Dr. med. Kathleen Seidel |
| Studienkoordinator: | Dr. Pablo Abel Alvarez Abut |
| Studienregister: | NCT06480370 |
TRANSEKT-Studie
Vergleich zweier Stimulationsmethoden zur Messung der Bewegungspotenziale während der operativen Entfernung von Hirntumoren im Hinblick auf die Prognosegenauigkeit von Lähmungen nach der Operation
Comparison between transcranial and direct cortical stimulation of motor evoked potentials during the resection of supratentorial brain tumors in terms of prognostic accuracy for postoperative motor deficits
Bei Operationen von Tumoren innerhalb des Schädels, die in einem Areal des Gehirns liegen, welches unter anderem die Bewegung von bestimmten Körperteilen (Hand, Arm, Bein oder Fuss) steuert, ist die Überwachung der Bewegungsfunktionen während der Operation notwendig, um den Tumor weitestmöglich zu entfernen, ohne dabei die Bewegungsfunktion zu beeinträchtigen.
Ziel dieser Studie ist es, zwei Methoden der Überwachung der Bewegungsfunktionen zu vergleichen: transkranielle Stimulation und direkt kortikale Stimulation. Die transkranielle Stimulation erfolgt durch Elektroden, die auf der Kopfhaut an bestimmten Stellen fixiert werden. Die direkt kortikale Stimulation erfolgt durch Streifenelektroden, die nach Eröffnung des Schädels unter die Hirnhaut geschoben werden und direkt auf der Hirnoberfläche zum Liegen kommen.
| Studienleiterin: | Prof. Dr. med. Kathleen Seidel |
| Studienkoordinator: Backup: | Dr. phil. Jonathan Wermelinger Nicole Söll |
| Studienregister: | DRKS00023256 |
Projekt CCEPs zur Sprachüberwachung
Unsere Forschung zu kortiko-kortikal evozierten Potenzialen (CCEPs) hat zum Ziel, die Kartierung und den Schutz kritischer Sprachbahnen bei Tumoroperationen nahe sprachrelevanter Hirnregionen zu verbessern. CCEPs ermöglichen die direkte Messung der funktionellen Konnektivität zwischen Kortexarealen und geben Einblick in individuelle Unterschiede von Sprachnetzwerken. Durch die Weiterentwicklung dieser Methoden streben wir eine präzisere intraoperative Identifikation von Spracharealen an, um postoperative Sprachdefizite zu verringern und Tumorresektionen in eloquenten Regionen sicherer zu machen.
Publikation zu diesem Forschungsprojekt:
Seidel K, Wermelinger J, Alvarez-Abut P, Deletis V, Raabe A, Zhang D, Schucht P. Cortico-cortical evoked potentials of language tracts in minimally invasive glioma surgery guided by Penfield stimulation. Clin Neurophysiol. 2024 May;161:256-267. doi: 10.1016/j.clinph.2023.12.136.
Projekt Maschinelles Lernen
In diesem Forschungsprojekt setzen wir maschinelles Lernen in der intraoperativen neurophysiologischen Überwachung (IOM) ein, um die Patientensicherheit und die chirurgischen Ergebnisse zu verbessern.
Während einer Operation überwacht die IOM in Echtzeit die funktionelle Integrität der Nervenbahnen. Die schnelle Interpretation komplexer Signale ist jedoch anspruchsvoll und anfällig für menschliche Variabilität.
Maschinelles Lernen kann dabei unterstützen, subtile Veränderungen frühzeitig zu erkennen, Fehlalarme zu reduzieren und unerwünschte Ereignisse zuverlässiger vorherzusagen als herkömmliche Methoden. So werden die Entscheidungsfindung des Operationsteams verbessert, eine konsistente Signalinterpretation ermöglicht und das Risiko neurologischer Schäden verringert.
Publikationen zu diesem Forschungsprojekt:
Wermelinger J, Parduzi Q, Sariyar M, Raabe A, Schneider UC, Seidel K. Opportunities and challenges of supervised machine learning for the classification of motor evoked potentials according to muscles. BMC Med Inform Decis Mak. 2023 Oct 2;23(1):198. doi: 10.1186/s12911-023-02276-3.
Parduzi Q, Wermelinger J, Koller SD, Sariyar M, Schneider U, Raabe A, Seidel K. Explainable AI for Intraoperative Motor-Evoked Potential Muscle Classification in Neurosurgery: Bicentric Retrospective Study. J Med Internet Res. 2025 Mar 24;27:e63937. doi: 10.2196/63937.