Erforschung der kortikalen Plastizität und der oszillatorischen Gehirndynamik mittels transkranieller Magnetstimulation und EEG im Ruhezustand

Die transkranielle Magnetstimulation (TMS) ist eine nicht-invasive, nicht-pharmakologische Technik, die in der Lage ist, die kortikale Aktivität über den Stimulationszeitraum hinaus zu modulieren. Die residualen Nachwirkungen ähneln dem Plastizitätsmechanismus des Gehirns und deuten auf das potenzielle therapeutische Nutzen von TMS hin. Seit Jahren hat sich gezeigt, dass TMS vorübergehend die Symptome neuropsychiatrischer Störungen verbessert, aber die zugrunde liegenden neuronalen Korrelate bleiben schwer fassbar. Jüngste Beweise legen nahe, dass veränderte Konnektivität der Gehirnnetzwerkin dynamik den Mechanismus darstellt, der den Symptomen verschiedener neuropsychiatrischer Erkrankungen zugrunde liegt. Durch die Kombination von TMS und Elektroenzephalographie (EEG) können die funktionalen Konnektivitätsmuster zwischen Hirnregionen und der ursächliche Zusammenhang zwischen Funktion oder Verhalten und einer bestimmten Hirnregion bestimmt werden. Dennoch sind die Konnektivitäten von Gehirnnetzwerken äußerst komplex und beinhalten das dynamische Zusammenspiel zwischen zahlreichen Hirnregionen. In diesem Übersichtsartikel präsentieren wir frühere TMS-EEG-Ko-Registrierungsstudien, die die funktionalen Konnektivitätsmuster des menschlichen Großhirnrinde untersuchen. Wir erörtern die Möglichkeiten neuronaler Korrelate von Mechanismen der Langzeit-Potenzierung/Depression (LTP-/LTD)-ähnlichen synaptischen Plastizität, die die TMS-Nachwirkungen antreiben, wie durch die Dissoziation zwischen EEG und motorisch evozierten Potentialen (MEP) der kortikalen Ausgabe gezeigt. Hier erkunden wir auch alternative Erklärungen, die die EEG-oszillatorischen Modulationen nach TMS antreiben. Das genaue Wissen über die neurophysiologischen Mechanismen, die der TMS zugrunde liegen, wird helfen, Störungen in oszillatorischen Mustern und die veränderte funktionale Konnektivität bei neuropsychiatrischen Erkrankungen zu charakterisieren.