| Einleitung und Ziele: Die Parkinson-Krankheit ist die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung nach der Alzheimer-Krankheit. In den letzten Jahren wurden große Fortschritte im Bereich der funktionellen Bildgebung in Bezug auf das Erkennen intrazerebraler funktioneller Veränderung bei Parkinsonerkrankten gemacht. Zusätzlich helfen die durch fMRI gewonnenen Erkenntnisse, die zugrundeliegende Pathophysiologie bei der Parkinsonkrankheit besser zu verstehen. Dieses Verständnis kann für die Entwicklung neuer Therapieansätze genutzt werden. Das Ziel dieser Literaturarbeit ist, die neuesten Forschungsergebnisse im Feld der funktionellen Bildgebung, vor allem der „resting-state“ Bildgebung, bei Parkinsonerkrankten, mit besonderem Augenmerk auf funktionelle Veränderung bei kognitivem Abbau, aufzuzeigen.
Methoden: Für diesen Review wurde die Methode der Literatursuche gewählt. Nach Studien wurde über PubMed, Cochrane library (CENTRAL) und Google Scholar im Mai 2018 gesucht. Nur Studien in englischer Sprache, die zwischen 2008 und 2018 publiziert wurden, wurden für den Review verwendet. Insgesamt wurden 44 Studien analysiert.
Ergebnisse: Die Resultate sind heterogen. Dies ist vor allem den unterschiedlichen Analysemethoden zuzuschreiben. Weiters beeinflussen sowohl der Parkinson-Subtyp, als auch der Medikationsstatus die funktionellen Verknüpfungen im Gehirn und tragen somit auch zur Heterogenität der Studienergebnisse bei. In den analysierten Studien wurden folgende resting-state-Analysemethoden verwendet: independent component analysis, principal component analysis, seed-based-, graph-based-, amplitude of low-frequency fluctuation-, voxel-mirrored homotopic connectivity-, regional homogeneity- und multivariate pattern Methode. Die Fallzahlen der untersuchten Parkinsonpatientinnen/-patienten variierten zwischen 16 und 106. Grundsätzlich wurden Veränderungen in kortikal-striatal-thalamischen Netzwerken gefunden, die sowohl für Bewegungsstörungen, als auch für nicht motorische Störungen verantwortlich sind. Weitere Veränderungen wurden unter anderem im Default Mode Network, im dorsalen/ventralen Aufmerksamkeitsnetzwerk und im fronto-parietalen Netzwerk, die vor allem bei kognitiven Aufgaben involviert sind, gefunden.
Schlussfolgerungen: Trotz der großen Heterogenität der Studienergebnisse, stellen die resting-state-connectivity Analysen eine neue Möglichkeit dar, die funktionellen Vorgänge, die sich bei dieser Krankheit innerhalb des Gehirnes abspielen, besser zu verstehen und dieses Verständnis für die Entwicklung neuer Therapieansätze zu verwenden.
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