Untersuchung neuer hochwirksamer neuroprotektiver Antioxidantien in experimentellen Modellen der Parkinsonschen Krankheit

Bei der Parkinsonschen Krankheit kommt es zu einer selektiven Degeneration der dopaminergen Neurone in der Substantia nigra pars compacta. Die Rolle des oxidativen Stresses in der Pathogenese dieser Erkrankung konnte an post mortem Untersuchungen der Parkinson-Patienten, wie auch an zahlreichen in vitro und in vivo Modellen bestätigt werden. Die Anwendung von Antioxidantien wurde als therapeutische Strategie der Parkinsonschen Krankheit vorgeschlagen. In dieser Hinsicht wurden bereits antioxidative Substanzen in klinischen Studien evaluiert. Klinische Studien mit Antioxidantien haben jedoch bislang nur wenig überzeugende Ergebnisse erbracht, mit Ausnahme des Einsatzes des Ubichinons (Coenzym Q). Eine kritische Analyse der klinischen Studien lässt zusammenfassen, dass auf Seiten der verwendeten Antioxidantien noch massiver Optimierungsbedarf besteht. Für einen erfolgreichen therapeutischen Einsatz von Antioxidantien bei dieser Krankheit sind folgende Eigenschaften der Substanzen von höchster Bedeutung: i) maximale neuroprotektive Aktivität bei geringen Dosen; ii) geringe Nebenwirkungen; iii) eine hohe Blut-Hirn-Schrankengängigkeit.In dieser Arbeit wurde das neuroprotektive Potential von drei Bisarylimin-basierten antioxidativen Strukturen (Phenothiazin, Iminostilben und Phenoxazin) in in vitro und in vivo Parkinson-Modellsystemen evaluiert. Beide experimentellen Modelle basieren auf der Wirkung der mitochondrialen Komplex I Inhibitoren 1-Methyl-4-Phenylpyridin (MPP+) und Rotenon, welche pathophysiologische Charakteristika der Parkinsonschen Krankheit reproduzieren. Unsere in vitro Untersuchungen an primären Neuronen des Mittelhirns und der klonalen SH-SY5Y-Neuroblastomazelllinie konnten zeigen, dass die Komplex I Inhibition krankheitsspezifische zelluläre Merkmale induziert, wie die Abnahme der antioxidativen Verteidigungskapazität und Verlust des mitochondrialen Membranpotentials. Zusätzlich kommt es in primären Neuronen des Mittelhirns zur selektiven Degeneration dopaminerger Neurone, welche in der Parkinsonschen Erkrankung besonders betroffen sind. Ko-Inkubation der in vitro Modelle mit Phenothiazin, Iminostilben und Phenoxazin in niedrigen Konzentrationen (50 nM) halten die pathologischen Prozesse fast vollständig auf. In vivo Untersuchungen am MPP+- und Rotenon-basierten Caenorhabditis elegans (C. elegans) Modell bestätigen das neuroprotektive Potential der Bisarylimine. Hierfür wurde eine transgene C. elegans Linie mithilfe einer dopaminerg spezifischen DsRed2- (Variante des rot fluoreszierenden Proteins von Discosoma sp.)-Expression und pan-neuronaler CFP- (cyan fluoreszierendes Protein)-Expression zur Visualisierung der dopaminergen Neuronenpopulation in Kontrast zum Gesamtnervensystem erstellt. Behandlung des C. elegans mit MPP+ und Rotenon im larvalen und adulten Stadium führt zu einer selektiven Degeneration dopaminerger Neurone, sowie zum Entwicklungsarrest der larvalen Population. Die dopaminerge Neurodegeneration, wie auch weitere phänotypische Merkmale des C. elegans Modells, können durch Phenothiazin, Iminostilben und Phenoxazin in niedrigen Konzentrationen (500 nM) komplett verhindert werden. Ein systemischer Vergleich aromatischer Bisarylimine mit bekannten, gut charakterisierten Antioxidantien, wie α-Tocopherol (Vitamin E), Epigallocatechingallat und β-Catechin, zeigt, dass effektive Konzentrationen für Phenothiazin, Iminostilben und Phenoxazin um Zehnerpotenzen niedriger liegen im Vergleich zu natürlichen Antioxidantien. Der Wirkungsmechanismus der Bisarylimine konnte in biochemischen und in vitro Analysen, sowie in Verhaltensuntersuchungen an C. elegans von der Wirkungsweise strukturell ähnlicher, neuroleptisch wirkender Phenothiazin-Derivate differenziert werden. Die Analyse des dopaminerg-gesteuerten Verhaltens (Beweglichkeit) in C. elegans konnte verdeutlichen, dass antioxidative und Dopaminrezeptor-bindende Eigenschaften der Bisaryliminstrukturen sich gegenseitig ausschließen. Diese qualitativen Merkmale unterscheiden Bisarylimine fundamental von klinisch angewandten Neuroleptika (Phenothiazin-Derivate), welche als Dopaminrezeptor-Antagonisten zur Behandlung psychischer Erkrankungen klinisch eingesetzt werden.Aromatische Bisarylimine (Phenothiazin, Iminostilben und Phenoxazin) besitzen günstige strukturelle Eigenschaften zur antioxidativ-basierter Neuroprotektion. Durch die Anwesenheit der antioxidativ wirkenden, nicht-substituierten Iminogruppe unterscheiden sich Bisarylimine grundlegend von neuroleptisch-wirkenden Phenothiazin-Derivaten. Wichtige strukturelle Voraussetzungen eines erfolgreichen antioxidativen Neuropharmakons, wie eine hohe Radikalisierbarkeit, die stabile Radikalform und der lipophile Charakter des aromatischen Ringsystems, werden in der Bisaryliminstruktur erfüllt. Antioxidative Bisarylimine könnten in der Therapie der Parkinsonschen Krankheit als eine effektive neuroprotektiv-therapeutische Strategie weiter entwickelt werden.

Synthese, Evaluierung und 18 F-Markierung von neuen Liganden zur Visualisierung der Strychnin-insensitiven Bindungsstelle des NMDA-Rezeptors

Glutamat ist der wichtigste exzitatorische Neurotransmitter im Gehirn. Folglich spielen Glutamat-kontrollierte Rezeptorsysteme eine entscheidende Rolle in neurologischen Vorgängen, wie beispielsweise in Lern- und Gedächtnisprozessen. Gerade der NMDA-Rezeptor ist in eine Vielzahl solcher Vorgänge involviert und wird vor allem mit neurodegenerativen Erkrankungen wie Chorea Huntington, Morbus Alzheimer, Morbus Parkinson und zerebraler Ischämie in Verbindung gebracht. Folglich stellt die Visualisierung des NMDA-Rezeptorstatus eine Möglichkeit dar, den Verlauf solcher Prozesse zu untersuchen.rnDie Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ist eine leistungsstarke Anwendung in der molekularen Bildgebung und erlaubt die in vivo-Visualisierung sowie Quantifizierung biochemischer Prozesse. Durch die Verwendung geeigneter Tracer können bestimmte pathologische und neurologische Abläufe beurteilt werden. rnZurzeit sind keine geeigneten PET-Tracer zur Untersuchung des NMDA-Rezeptors verfügbar. Bisher dargestellte PET-Liganden zeichneten sich durch nicht zufriedenstellende Affinitäten und Selektivitäten aus und führten meist auf Grund der hohen Lipophilie zu einem hohen Maß an unspezifischer Bindung. rnDie Strychnin-insensitive Glycinbindungsstelle des NMDA-Rezeptors stellt ein vielversprechendes Target dar, spezifische Liganden für diese Bindungsstelle zu synthetisieren. Hier zeichnen sich einige Verbindungsklassen durch exzellente Affinitäten und Selektivitäten sowie durch vielversprechende in vivo-Eigenschaften aus. rnAuf Grundlage dieser biologischen Daten wurden zwei Substanzen der 2-Indolcarbonsäure, nämlich die 4,6-Dichlor-3-(2-oxo-3-phenylimidazolidin-1-ylmethyl)-1H-indol-2-carbonsäure (MDJ-114) und die (E)-4,6-Dichlor-3-(2-phenylcarbamoylvinyl)-1H-indol-2-carbonsäure (GV150526), als Leitstruktur gewählt. Ferner wurde das 7-Chlor-4-hydroxy-3-(3-phenoxyphenyl)-1H-chinolin-2-on (L-701,324) aus der Substanzklasse der 4-Hydroxy-1H-chinolin-2-one als dritte Leitstruktur gewählt.rnFür diese Substanzen wurden 19F-markierte Analogverbindungen synthetisiert, um als inaktive Referenzverbindungen auf ihre Eignung überprüft zu werden. Hierzu wurde eine Fluorethoxygruppierung im terminalen Phenylring der entsprechenden Leitstruktur eingeführt. Durch Variation der Fluorethoxysubstitution in ortho-, meta- und para-Stellung, konnten die besten Affinitäten in einem kompetitiven Rezeptorbindungsassay durch Verdrängung von [3H]MDL-105,519 bestimmt werden. Als Maß für die Lipophilie wurden die entsprechenden log D-Werte über die HPLC-Methode bestimmt. Basierend auf den Ergebnissen der Evaluierung wurden zwei Derivate identifiziert, welche zur 18F-Markierung genutzt werden sollten (GV150526-Derivat 34: log D = 0,23 ± 0,03, IC50 = 0,20 ± 0,25 µM, Ki = 0,13 ± 0,16 µM; L701,324-Derivat 55: log D = - 0,25 ± 0,01, IC50 = 78 ± 37 µM, Ki = 51 ± 24 µM). Die 18F-Markierung erfolgte durch die Reaktion des entsprechenden Markierungsvorläufers mit dem Markierungssynthon 2-[18F]Fluorethyltosylat, welches durch die Umsetzung von Ethylenditosylat mit [18F]Fluorid hergestellt wurde. Die Radiosynthesen der beiden 18F-markierten Verbindungen [18F]34 (4,6-Dichlor-3-{2-[4-(2-[18F]fluorethoxy)-phenylcarbamoyl]-vinyl}-1H-indol-2-carbonsäure) und [18F]55 (7-Chlor-3-{3-[4-(2-[18F]fluorethoxy)-phenoxy]-phenyl}-4-hydroxy-1H-chinolin-2-on) wurden optimiert sowie semipräparative Abtrennverfahren entwickelt. Beide Tracer wurden auf ihre in vivo-Eignung im µPET-Experiment untersucht. Die Zeitaktivitätskurven lassen erkennen, dass beide Tracer entgegen der Erwartung nicht die Blut-Hirn-Schranke überwinden können. Für das GV150526-Derivat ([18F]34) wurden zusätzlich Autoradiographiestudien durchgeführt. Die erhaltenen Aufnahmen zeigten ein heterogenes Verteilungsmuster der Aktivitätsanreicherung. Ebenso wurde ein hohes Maß an unspezifischer Bindung beobachtet. Möglicherweise sind Cross-Affinitäten zu anderen Rezeptorsystemen oder der recht hohe lipophile Rest des Moleküls hierfür verantwortlich. Ein Grund für die unzureichende Hirngängigkeit der Radioliganden kann sich in der Carboxylatfunktion des GV150526-Derivats bzw. in der 4-Hydroxy-1H-chinolin-2-on-Einheit des L-701,324-Derivats wiederspiegeln. rnAuf Grundlage dieser Resultate können Versuche unternommen werden, für die Verbindungsklasse der 2-Indolcarbonsäuren entsprechende Ester als Prodrugs mit einer verbesserten Bioverfügbarkeit darzustellen. Ebenso können neue Strukturen als Grundlage für neue PET-Tracer untersucht werden.rnrn

Synthese, biochemische und physikochemische Charakterisierung von Liganden der Glycin-Bindungsstelle des NMDA-Rezeptors

Die exzitatorische Neurotransmission erfolgt über ionotrope Glutamat-Rezeptoren von denen dem NMDA-(N-Methyl-D-aspartat)-Rezeptor durch seine hohe Leitfähigkeit für Ca2+-Ionen eine besondere Rolle zugesprochen wird. Bei seiner Überaktivierung kommt es zu exzitotoxischen Prozessen, die direkt mit neurodegenerativen Erkrankungen einhergehen und nach einem Schlaganfall, bei akuten Epilepsien, Morbus Parkinson, Alzheimer Demenz aber auch im Bereich der neuropathischen Schmerzentstehung eine wichtige Rolle spielen.rnDurch das Eingreifen in die glutamatvermittelten pathologischen Prozesse verspricht man sich daher die Möglichkeit einer Neuroprotektion bei der Therapie verschiedener neurodegenerativer Erkrankungen, die primär auf völlig unterschiedliche Ursachen zurückzuführen sind.rnAusgehend von in früheren Arbeiten synthetisierten Hydantoin-substituierten Dichlor-indol-2-carbonsäure-Derivaten, die hochaffine Eigenschaften zur Glycin-Bindungsstelle des NMDA-Rezeptors aufweisen, sollten neue Derivate entwickelt und untersucht werden, die hinsichtlich ihrer Affinität zur Glycin-Bindungsstelle des NMDA-Rezeptors, ihrer Pharmakokinetik sowie physikochemischen Parameter in präparativ-organischen, radiopharmazeutischen und zell- bzw. tierexperimentellen Studien in vitro sowie in vivo charakterisiert werden sollten. Von besonderem Interesse war dabei die Evaluierung der synthetisierten Verbindungen in einem Verdrängungsassay mit dem Radioliganden [3H]MDL105,519 mit dem der Einfluss der strukturellen Modifikationen auf die Affinität zur Glycin-Bindungsstelle des Rezeptors untersucht wurde, sowie die Selektivität und die Potenz der Liganden abgeschätzt wurde.rnIm Rahmen der Struktur-Wirkungs-Untersuchungen mit Hilfe der Bindungsexperimente konnten bestimmte Strukturmerkmale als essentiell herausgestellt bzw. bekräftigt werden. Die Testverbindungen zeigten dabei IC50-Werte im Bereich von 0,0028 bis 51,8 μM. Die entsprechenden Ester dagegen IC50-Werte von 23,04 bis >3000 μM. Als vielversprechende Strukturen mit Affinitäten im niedrigen nanomolaren Bereich stellten sich Derivate mit einer 4,6-Dichlor-oder Difluor-Substitution am Indolgrundgerüst (2,8 bis 4,6 nM) heraus. Auch die Substitution des Phenylhydantoin-Teils durch das bioisostere Thienylhydantoin führte zu einer gleichbleibenden ausgeprägten Affinität (3,1 nM). rnZur Abschätzung der Bioverfügbarkeit, insbesondere der Fähigkeit zur Überwindung der Blut-Hirn-Schranke, wurden die Lipophilien bei einer Auswahl der Testverbindungen durch Bestimmung ihrer log P-Werte ermittelt. Neben dem Verfahren der potentiometrischen Titration wurde eine HPLC-Methode an einer RP-Phase verwendet.rnUm das Zytotoxizitätsprofil der synthetisierten Strukturen frühzeitig abschätzen zu können, wurde ein schnell durchführbares, zellbasiertes in vitro-Testsystem, der kommerziell erhältliche „Cell Proliferation Kit II (XTT-Test)“, eingesetzt. rnIm Rahmen von Positronen-Emissions-Tomographie-Experimenten an Ratten wurde eine Aussage bezüglich der Aufnahme und Verteilung eines radioaktiv markierten, hochaffinen Liganden an der Glycinbindungsstelle des NMDA-Rezeptors im Gehirn getroffen. Dabei wurden sowohl ein Carbonsäure-Derivat sowie der korrespondierende Ethylester dieser Testung unterworfen.rn

Development, degeneration and neural network of the bodily self

The question addressed by this dissertation is how the human brain builds a coherent representation of the body, and how this representation is used to recognize its own body. Recent approaches by neuroimaging and TMS revealed hints for a distinct brain representation of human body, as compared with other stimulus categories. Neuropsychological studies demonstrated that body-parts and self body-parts recognition are separate processes sub-served by two different, even if possibly overlapping, networks within the brain. Bodily self-recognition is one aspect of our ability to distinguish between self and others and the self/other distinction is a crucial aspect of social behaviour. This is the reason why I have conducted a series of experiment on subjects with everyday difficulties in social and emotional behaviour, such as patients with autism spectrum disorders (ASD) and patients with Parkinson’s disease (PD). More specifically, I studied the implicit self body/face recognition (Chapter 6) and the influence of emotional body postures on bodily self-processing in TD children as well as in ASD children (Chapter 7). I found that the bodily self-recognition is present in TD and in ASD children and that emotional body postures modulate self and others’ body processing. Subsequently, I compared implicit and explicit bodily self-recognition in a neuro-degenerative pathology, such as in PD patients, and I found a selective deficit in implicit but not in explicit self-recognition (Chapter 8). This finding suggests that implicit and explicit bodily self-recognition are separate processes subtended by different mechanisms that can be selectively impaired. If the bodily self is crucial for self/other distinction, the space around the body (personal space) represents the space of interaction and communication with others. When, I studied this space in autism, I found that personal space regulation is impaired in ASD children (Chapter 9).

Synthese und präklinische Evaluation von neuen antioxidativen Substanzen zur Neuroprotektion

Oxidativer Stress ist seit über 25 Jahren als ein Charakteristikum vieler pathologischer Prozesse bekannt. Helmut Sies beschrieb bereits in den 1980er Jahren oxidativen Stress als Störung in der prooxidativ – antioxidativen Balance zugunsten der prooxidativen Seite, wodurch es potentiell zu Schäden in verschiedenen Geweben kommt. Oxidativer Stress tritt sowohl bei neurodegenerativen Erkrankungen wie Morbus Alzheimer, Morbus Parkinson und zerebraler Ischämie, bei peripheren Erkrankungen wie Arteriosklerose, als auch beim Alterungsprozess per se auf und wird als Ursache oder zumindest als ein krankheitsfördernder Faktor diskutiert. Die in in vitro-Experimenten als vielversprechend antioxidativ getesteten Substanzen (meist phenolhaltig) ergaben in mehreren klinischen Studien keinen signifikanten Vorteil. Um die Ursachen dieser Ergebnisse näher zu analysieren, wurde in der vorliegenden Arbeit auf Basis des cytoprotektiven Phenothiazins, einem aromatischen trizyklischen Amin, der Einfluss von verschiedenen Substituenten im Hinblick auf Lipophilie, Radikalstabilisierung und Löslichkeit des Moleküls chemisch vorhergesagt. Anhand dieser in silicio Struktur-Wirkungs-Beziehung wurden anschließend neue Modellsubstanzen synthetisiert, welche sich systematisch in den drei zuvor genannten Parametern unterschieden. Dies wurde durch Substitution von unterschiedlich langen Fettsäureketten, von löslichkeitsbeeinflussenden funktionellen Gruppen, oder durch Anellierung zusätzlicher aromatischer Ringe erreicht. In den folgenden Versuchen zu antioxidativer Kapazität, zellulärem Überleben, Lipidperoxidation und Proteinoxidation zeigte sich, dass mit gesteigerter Stabilität der korrespondierenden Radikale und mit wachsender Lipophilie die antioxidativ cytoprotektive Aktivität der neuen Derivate bis zu einer gewissen Grenze (logP ≈ 7) signifikant zunahm; über diesen Wert hinaus sank die Effektivität wieder ab. Benzanellierte Phenothiazine entwickelten mit EC50-Werten von ungefähr 8-10 nM die höchste mittlere effektive Wirkkonzentration in oxidativ geschädigten, klonalen hippocampalen Neuronen (HT-22 Zellen). Dies entspricht einer etwa 20-fachen Verbesserung gegenüber α-Tocopherol, welches bisher als bestes natürliches lipophiles Antioxidans angesehen wurde. Im Vergleich zu Phenothiazin erreichen die neuen Antioxidantien immerhin eine höhere Effektivität um den Faktor 4. Folglich sind es sowohl Aspekte der Löslichkeit und der Distribution, welche die Potenz der gegenwärtigen Antioxidantien limitieren als auch Aspekte der Radikalstabilisierung, die Einfluss auf die primäre Wirksamkeit nehmen. Dieses Wissen sollte beim zukünftigen Design neuer, antioxidativ potenter Moleküle im Hinblick auf ihren langfristigen Einsatz bei neurodegenerativen Erkrankungen von Nutzen sein.

Neurodegenerative diseases: molecular mechanisms and new strategies for neuroprotection

The term neurodegeneration defines numerous conditions that modify neuron’s normal functions in the human brain where is possible to observe a progressive and consistent neuronal loss. The mechanisms involved in neurodegenerative chronic and acute diseases evolution are not completely understood yet, however they share common characteristics such as misfolded proteins, oxidative stress, inflammation, excitotoxicity, and neuronal loss. Many studies have shown the frequency to develop neurodegenerative chronic diseases several years after an acute brain injury. In addition, many patients show, after a traumatic brain injury, motor and cognitive manifestations that are close to which are observed in neurodegenerative chronic patients. For this reason it is evident how is fundamental the concept of neuroprotection as a way to modulate the neurodegenerative processes evolution. Neuroinflammation, oxidative stress and the apoptotic process may be functional targets where operate to this end. Taking into account these considerations, the aim of the present study is to identify potential common pathogenetic pathways in neurodegenerative diseases using an integrated approach of preclinical studies. The goal is to delineate therapeutic strategies for the prevention of neuroinflammation, neurodegeneration and dysfunctions associated to Parkinson’s disease (PD) and cerebral ischemia. In the present study we used a murine model of PD treated with an isothiocyanate, 6-MSITC, able to quench ROS formation, restore the antioxidant GSH system, slow down the apoptotic neuronal death and counteract motor dysfunction induced by 6-OHDA. In the second study we utilized a transgenic mouse model knockout for CD36 receptor to investigate the inflammation involvement in a long term study of MCAo, which shows a better outcome after the damage induced. In conclusion, results in this study allow underlying the connection among these pathologies, and the importance of a neuroprotective strategy able to restore neurons activity where current drugs therapies have shown palliative but not healing abilities.

Funktionelle Analyse der Plasmamembran-Ca 2+-ATPase 2 -PMCA2- in Modellen der Neurodegeneration

Calcium (Ca2+) ist ein ubiquitär vorkommendes Signalmolekül, das an der Regulation zahlreicher zellulärer Prozesse, von der Proliferation bis zum programmierten Zelltod, beteiligt ist. Daher müssen die intrazellulären Ca2+-Spiegel streng kontrolliert werden. Veränderungen der Ca2+-Homöostase während der altersassoziierten Neurodegeneration können dazu beitragen, dass Neuronen vulnerabler sind. So wurden erhöhte Ca2+-Konzentrationen in gealterten Neuronen, begleitet von einer erhöhten Vulnerabilität, beobachtet (Hajieva et al., 2009a). Weiterhin wird angenommen, dass der selektive Untergang von dopaminergen Neuronen bei der Parkinson Erkrankung auf eine erhöhte Ca2+-Last zurückzuführen sein könnte, da diese Neuronen einem ständigen Ca2+-Influx,rnaufgrund einer besonderen Isoform (CaV 1.3) spannungsgesteuerter Ca2+-Kanäle des L-Typs, ausgesetzt sind (Chan et al., 2007). Bislang wurden die molekularen Mechanismen, die einem Ca2+-Anstieg zu Grunde liegen und dessen Auswirkung jedoch nicht vollständig aufgeklärt und daher in der vorliegenden Arbeit untersucht. Um Veränderungen der Ca2+-Homöostase während der altersassoziiertenrnNeurodegeneration zu analysieren wurden primäre Mittelhirnzellen aus Rattenembryonen und SH-SY5Y-Neuroblastomazellen mit dem Neurotoxin 1-Methyl-4-Phenyl-Pyridin (MPP+), das bei der Etablierung von Modellen der Parkinson-Erkrankung breite Anwendung findet, behandelt. Veränderungen der intrazellulären Ca2+-Konzentration wurden mit einem auf dem grün fluoreszierenden Protein (GFP)-basierten Ca2+-Indikator,rn„Cameleon cpYC 3.6“ (Nagai et al., 2004), ermittelt. Dabei wurde in dieser Arbeit gezeigt, dass MPP+ die Abregulation der neuronenspezifischen ATP-abhängigen Ca2+-Pumpe der Plasmamembran (PMCA2) induziert, die mit der Ca2+-ATPase des endoplasmatischen Retikulums (SERCA) und dem Na+/Ca2+-Austauscher (NCX) das zelluläre Ca2+-Effluxsystem bildet, was zu einer erhöhten zytosolischen Ca2+-Konzentration führt. Die PMCA2-Abnahme wurde sowohl auf Transkriptionsebene als auch auf Proteinebene demonstriert, während keine signifikanten Veränderungen der SERCA- und NCX-Proteinmengen festgestellt wurden. Als Ursache der Reduktion der PMCA2-Expression wurde eine Abnahme des Transkriptionsfaktors Phospho-CREB ermittelt, dessen Phosphorylierungsstatus abhängig von der Proteinkinase A (PKA) war. Dieser Mechanismus wurde einerseits unter MPP+-Einfluss und andererseits vermittelt durch endogene molekulare Modulatoren gezeigt. Interessanterweise konnten die durch MPP+ induzierte PMCA2-Abregulation und der zytosolische Ca2+-Anstieg durch die Aktivierung der PKA verhindert werden. Parallel dazu wurde eine MPP+-abhängige verringerte mitochondriale Ca2+-Konzentration nachgewiesen, welche mit einer Abnahme des mitochondrialen Membranpotentials korrelierte. Darüber hinaus kam es als Folge der PMCA2-Abnahme zu einem verminderten neuronalen Überleben.rnVeränderungen der Ca2+-Homöostase wurden auch während der normalen Alterung inrnprimären Fibroblasten und bei Mäusen nachgewiesen. Dabei wurden verringerte PMCA und SERCA-Proteinmengen in gealterten Fibroblasten, einhergehend mit einem Anstieg der zytosolischen Ca2+-Konzentration demonstriert. Weiterhin wurden verringerte PMCA2-Proteinmengen im Mittelhirn von gealterten Mäusen (C57B/6) detektiert.rnDer zelluläre Ca2+-Efflux ist somit sowohl im Zuge der physiologischen Alterung als auch in einem altersbezogenen Krankheitsmodell beeinträchtigt, was das neuronale Überleben beeinflussen kann. In zukünftige Studien soll aufgeklärt werden, welche Auswirkungen einer PMCA2-Reduktion genau zu dem Verlust von Neuronen führen bzw. ob durch eine PMCA2-Überexpression neurodegenerative Prozesse verhindert werden können.

Regulation des Proteins Alpha-Synuclein während der zellulären Alterung

α-Synuclein wird durch Mutationen sowie der Ausbildung von Proteinaggregaten namens Lewy-Körperchen mit der Entstehung der altersassoziierten Parkinson-Krankheit in Verbindung gebracht. Sowohl familiäre als auch sporadische Fälle sind durch erhöhte α-Synuclein-Spiegel gekennzeichnet. In familiären Fällen wurden Multiplikationen des α-Synuclein-Gens als Ursache für die erhöhte Expression aufgedeckt. In sporadischen Fällen stellt die Alterung den entscheidenden Risikofaktor für die Entstehung der Krankheit dar. Daher wurde in der vorliegenden Arbeit die Regulation von α-Synuclein während der zellulären Alterung in humanen Fibroblasten untersucht. In seneszenten Zellen konnte ein Anstieg der α-Synuclein-Expression nachgewiesen werden, der jedoch die Löslichkeit des Proteins nicht veränderte. Damit scheint die zelluläre Alterung per se nicht für die Aggregation des Proteins, wie sie in Form von Lewy-Körperchen bei z. B. Patienten der Parkinson-Krankheit beobachtet wird, verantwortlich zu sein. Möglicherweise ist die Hochregulation von α-Synuclein eine Folge der Akkumulation von DNA-Schäden in den seneszenten Zellen. Diese Korrelation konnte in jungen Zellen nach dem Einsatz verschiedener DNA-schädigender Agenzien bestätigt werden. Die Untersuchung des Regulationsmechanismus ergab, dass die erhöhte Expression von α-Synuclein in Folge von DNA-Schäden über den ERK1/2-MAPK-Signalweg vermittelt wird. In seneszenten Zellen konnte ebenfalls ein Einfluss dieses Signalweges auf die Expression von α-Synuclein beobachtet werden, allerdings scheint dieser nicht alleinig für die Hochregulation verantwortlich zu sein. Des Weiteren ergab die Betrachtung des γH2A.X-Spiegels nach Induktion von DNA-Schäden, dass α-Synuclein möglicherweise eine protektive Funktion besitzt, da dessen Überexpression zu einer verringerten und die Herunterregulation zu einer vermehrten DNA-Schädigung führte. Die Analyse der subzellulären Lokalisation von α-Synuclein ergab außerdem, dass es in jungen Zellen nach der Induktion von DNA-Schäden zu einer Translokation des Proteins in den Zellkern kommt. Diese Translokation war in seneszenten Zellen verringert. Dies lässt vermuten, dass α-Synuclein in jungen Zellen nach DNA-Schädigung durch den ERK1/2-MAPK-Signalweg hochreguliert wird und durch die Translokation in den Zellkern möglicherweise die Transkription von protektiven Genen beeinflusst oder an DNA-Reparatur-Prozessen beteiligt ist. In seneszenten Zellen ist das Protein zwar deutlich stärker exprimiert, der Transport in den Zellkern jedoch verringert, wodurch die protektive Wirkung im Zellkern herabgesetzt wäre.

Distributed System for Cognitive Stimulation Over Interactive TV.

Descripción y evaluación de sistema de estimulación cognitiva a través de la TDT orientada a personas con enfermedad de Parkinson, con supervisión por parte de sus terapeutas de forma remota. Abstract: This paper details the full design, implementation, and validation of an e-health service in order to improve the community health care services for patients with cognitive disorders. Specifically, the new service allows Parkinson’s disease patients benefit from the possibility of doing cognitive stimulation therapy (CST) at home by using a familiar device such as a TV set. Its use instead of a PC could be a major advantage for some patients whose lack of familiarity with the use of a PC means that they can do therapy only in the presence of a therapist. For these patients this solution could bring about a great improvement in their autonomy. At the same time, this service provides therapists with the ability to conduct follow-up of therapy sessions via the web,benefiting from greater and easier control of the therapy exercises performed by patients and allowing them to customize new exercises in accordance with the particular needs of each patient. As a result, this kind of CST is considered to be a complement of other therapies oriented to the Parkinson patients. Furthermore, with small changes, the system could be useful for patients with a different cognitive disease such as Alzheimer’s or mild cognitive impairment.

Optimisation of algorithms to compute information theoretic indexes

Analysis of big amount of data is a field with many years of research. It is centred in getting significant values, to make it easier to understand and interpret data. Being the analysis of interdependence between time series an important field of research, mainly as a result of advances in the characterization of dynamical systems from the signals they produce. In the medicine sphere, it is easy to find many researches that try to understand the brain behaviour, its operation mode and its internal connections. The human brain comprises approximately 1011 neurons, each of which makes about 103 synaptic connections. This huge number of connections between individual processing elements provides the fundamental substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized or functionally connected. A similar complex network configuration and dynamics can also be found at the macroscopic scales of systems neuroscience and brain imaging. The emergence of dynamically coupled cell assemblies represents the neurophysiological substrate for cognitive function such as perception, learning, thinking. Understanding the complex network organization of the brain on the basis of neuroimaging data represents one of the most impervious challenges for systems neuroscience. Brain connectivity is an elusive concept that refers to diferent interrelated aspects of brain organization: structural, functional connectivity (FC) and efective connectivity (EC). Structural connectivity refers to a network of physical connections linking sets of neurons, it is the anatomical structur of brain networks. However, FC refers to the statistical dependence between the signals stemming from two distinct units within a nervous system, while EC refers to the causal interactions between them. This research opens the door to try to resolve diseases related with the brain, like Parkinson’s disease, senile dementia, mild cognitive impairment, etc. One of the most important project associated with Alzheimer’s research and other diseases are enclosed in the European project called Blue Brain. The center for Biomedical Technology (CTB) of Universidad Politecnica de Madrid (UPM) forms part of the project. The CTB researches have developed a magnetoencephalography (MEG) data processing tool that allow to visualise and analyse data in an intuitive way. This tool receives the name of HERMES, and it is presented in this document. Analysis of big amount of data is a field with many years of research. It is centred in getting significant values, to make it easier to understand and interpret data. Being the analysis of interdependence between time series an important field of research, mainly as a result of advances in the characterization of dynamical systems from the signals they produce. In the medicine sphere, it is easy to find many researches that try to understand the brain behaviour, its operation mode and its internal connections. The human brain comprises approximately 1011 neurons, each of which makes about 103 synaptic connections. This huge number of connections between individual processing elements provides the fundamental substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized or functionally connected. A similar complex network configuration and dynamics can also be found at the macroscopic scales of systems neuroscience and brain imaging. The emergence of dynamically coupled cell assemblies represents the neurophysiological substrate for cognitive function such as perception, learning, thinking. Understanding the complex network organization of the brain on the basis of neuroimaging data represents one of the most impervious challenges for systems neuroscience. Brain connectivity is an elusive concept that refers to diferent interrelated aspects of brain organization: structural, functional connectivity (FC) and efective connectivity (EC). Structural connectivity refers to a network of physical connections linking sets of neurons, it is the anatomical structur of brain networks. However, FC refers to the statistical dependence between the signals stemming from two distinct units within a nervous system, while EC refers to the causal interactions between them. This research opens the door to try to resolve diseases related with the brain, like Parkinson’s disease, senile dementia, mild cognitive impairment, etc. One of the most important project associated with Alzheimer’s research and other diseases are enclosed in the European project called Blue Brain. The center for Biomedical Technology (CTB) of Universidad Politecnica de Madrid (UPM) forms part of the project. The CTB researches have developed a magnetoencephalography (MEG) data processing tool that allow to visualise and analyse data in an intuitive way. This tool receives the name of HERMES, and it is presented in this document.

Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data

Hoy en día, con la evolución continua y rápida de las tecnologías de la información y los dispositivos de computación, se recogen y almacenan continuamente grandes volúmenes de datos en distintos dominios y a través de diversas aplicaciones del mundo real. La extracción de conocimiento útil de una cantidad tan enorme de datos no se puede realizar habitualmente de forma manual, y requiere el uso de técnicas adecuadas de aprendizaje automático y de minería de datos. La clasificación es una de las técnicas más importantes que ha sido aplicada con éxito a varias áreas. En general, la clasificación se compone de dos pasos principales: en primer lugar, aprender un modelo de clasificación o clasificador a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, y en segundo lugar, clasificar las nuevas instancias de datos utilizando el clasificador aprendido. La clasificación es supervisada cuando todas las etiquetas están presentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos completamente etiquetados), semi-supervisada cuando sólo algunas etiquetas son conocidas (es decir, datos parcialmente etiquetados), y no supervisada cuando todas las etiquetas están ausentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos no etiquetados). Además, aparte de esta taxonomía, el problema de clasificación se puede categorizar en unidimensional o multidimensional en función del número de variables clase, una o más, respectivamente; o también puede ser categorizado en estacionario o cambiante con el tiempo en función de las características de los datos y de la tasa de cambio subyacente. A lo largo de esta tesis, tratamos el problema de clasificación desde tres perspectivas diferentes, a saber, clasificación supervisada multidimensional estacionaria, clasificación semisupervisada unidimensional cambiante con el tiempo, y clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo. Para llevar a cabo esta tarea, hemos usado básicamente los clasificadores Bayesianos como modelos. La primera contribución, dirigiéndose al problema de clasificación supervisada multidimensional estacionaria, se compone de dos nuevos métodos de aprendizaje de clasificadores Bayesianos multidimensionales a partir de datos estacionarios. Los métodos se proponen desde dos puntos de vista diferentes. El primer método, denominado CB-MBC, se basa en una estrategia de envoltura de selección de variables que es voraz y hacia delante, mientras que el segundo, denominado MB-MBC, es una estrategia de filtrado de variables con una aproximación basada en restricciones y en el manto de Markov. Ambos métodos han sido aplicados a dos problemas reales importantes, a saber, la predicción de los inhibidores de la transcriptasa inversa y de la proteasa para el problema de infección por el virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 (HIV-1), y la predicción del European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) a partir de los cuestionarios de la enfermedad de Parkinson con 39 ítems (PDQ-39). El estudio experimental incluye comparaciones de CB-MBC y MB-MBC con los métodos del estado del arte de la clasificación multidimensional, así como con métodos comúnmente utilizados para resolver el problema de predicción de la enfermedad de Parkinson, a saber, la regresión logística multinomial, mínimos cuadrados ordinarios, y mínimas desviaciones absolutas censuradas. En ambas aplicaciones, los resultados han sido prometedores con respecto a la precisión de la clasificación, así como en relación al análisis de las estructuras gráficas que identifican interacciones conocidas y novedosas entre las variables. La segunda contribución, referida al problema de clasificación semi-supervisada unidimensional cambiante con el tiempo, consiste en un método nuevo (CPL-DS) para clasificar flujos de datos parcialmente etiquetados. Los flujos de datos difieren de los conjuntos de datos estacionarios en su proceso de generación muy rápido y en su aspecto de cambio de concepto. Es decir, los conceptos aprendidos y/o la distribución subyacente están probablemente cambiando y evolucionando en el tiempo, lo que hace que el modelo de clasificación actual sea obsoleto y deba ser actualizado. CPL-DS utiliza la divergencia de Kullback-Leibler y el método de bootstrapping para cuantificar y detectar tres tipos posibles de cambio: en las predictoras, en la a posteriori de la clase o en ambas. Después, si se detecta cualquier cambio, un nuevo modelo de clasificación se aprende usando el algoritmo EM; si no, el modelo de clasificación actual se mantiene sin modificaciones. CPL-DS es general, ya que puede ser aplicado a varios modelos de clasificación. Usando dos modelos diferentes, el clasificador naive Bayes y la regresión logística, CPL-DS se ha probado con flujos de datos sintéticos y también se ha aplicado al problema real de la detección de código malware, en el cual los nuevos ficheros recibidos deben ser continuamente clasificados en malware o goodware. Los resultados experimentales muestran que nuestro método es efectivo para la detección de diferentes tipos de cambio a partir de los flujos de datos parcialmente etiquetados y también tiene una buena precisión de la clasificación. Finalmente, la tercera contribución, sobre el problema de clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo, consiste en dos métodos adaptativos, a saber, Locally Adpative-MB-MBC (LA-MB-MBC) y Globally Adpative-MB-MBC (GA-MB-MBC). Ambos métodos monitorizan el cambio de concepto a lo largo del tiempo utilizando la log-verosimilitud media como métrica y el test de Page-Hinkley. Luego, si se detecta un cambio de concepto, LA-MB-MBC adapta el actual clasificador Bayesiano multidimensional localmente alrededor de cada nodo cambiado, mientras que GA-MB-MBC aprende un nuevo clasificador Bayesiano multidimensional. El estudio experimental realizado usando flujos de datos sintéticos multidimensionales indica los méritos de los métodos adaptativos propuestos. ABSTRACT Nowadays, with the ongoing and rapid evolution of information technology and computing devices, large volumes of data are continuously collected and stored in different domains and through various real-world applications. Extracting useful knowledge from such a huge amount of data usually cannot be performed manually, and requires the use of adequate machine learning and data mining techniques. Classification is one of the most important techniques that has been successfully applied to several areas. Roughly speaking, classification consists of two main steps: first, learn a classification model or classifier from an available training data, and secondly, classify the new incoming unseen data instances using the learned classifier. Classification is supervised when the whole class values are present in the training data (i.e., fully labeled data), semi-supervised when only some class values are known (i.e., partially labeled data), and unsupervised when the whole class values are missing in the training data (i.e., unlabeled data). In addition, besides this taxonomy, the classification problem can be categorized into uni-dimensional or multi-dimensional depending on the number of class variables, one or more, respectively; or can be also categorized into stationary or streaming depending on the characteristics of the data and the rate of change underlying it. Through this thesis, we deal with the classification problem under three different settings, namely, supervised multi-dimensional stationary classification, semi-supervised unidimensional streaming classification, and supervised multi-dimensional streaming classification. To accomplish this task, we basically used Bayesian network classifiers as models. The first contribution, addressing the supervised multi-dimensional stationary classification problem, consists of two new methods for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers from stationary data. They are proposed from two different points of view. The first method, named CB-MBC, is based on a wrapper greedy forward selection approach, while the second one, named MB-MBC, is a filter constraint-based approach based on Markov blankets. Both methods are applied to two important real-world problems, namely, the prediction of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) reverse transcriptase and protease inhibitors, and the prediction of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39). The experimental study includes comparisons of CB-MBC and MB-MBC against state-of-the-art multi-dimensional classification methods, as well as against commonly used methods for solving the Parkinson’s disease prediction problem, namely, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations. For both considered case studies, results are promising in terms of classification accuracy as well as regarding the analysis of the learned MBC graphical structures identifying known and novel interactions among variables. The second contribution, addressing the semi-supervised uni-dimensional streaming classification problem, consists of a novel method (CPL-DS) for classifying partially labeled data streams. Data streams differ from the stationary data sets by their highly rapid generation process and their concept-drifting aspect. That is, the learned concepts and/or the underlying distribution are likely changing and evolving over time, which makes the current classification model out-of-date requiring to be updated. CPL-DS uses the Kullback-Leibler divergence and bootstrapping method to quantify and detect three possible kinds of drift: feature, conditional or dual. Then, if any occurs, a new classification model is learned using the expectation-maximization algorithm; otherwise, the current classification model is kept unchanged. CPL-DS is general as it can be applied to several classification models. Using two different models, namely, naive Bayes classifier and logistic regression, CPL-DS is tested with synthetic data streams and applied to the real-world problem of malware detection, where the new received files should be continuously classified into malware or goodware. Experimental results show that our approach is effective for detecting different kinds of drift from partially labeled data streams, as well as having a good classification performance. Finally, the third contribution, addressing the supervised multi-dimensional streaming classification problem, consists of two adaptive methods, namely, Locally Adaptive-MB-MBC (LA-MB-MBC) and Globally Adaptive-MB-MBC (GA-MB-MBC). Both methods monitor the concept drift over time using the average log-likelihood score and the Page-Hinkley test. Then, if a drift is detected, LA-MB-MBC adapts the current multi-dimensional Bayesian network classifier locally around each changed node, whereas GA-MB-MBC learns a new multi-dimensional Bayesian network classifier from scratch. Experimental study carried out using synthetic multi-dimensional data streams shows the merits of both proposed adaptive methods.

Herpes simplex virus vector-mediated expression of Bcl-2 prevents 6-hydroxydopamine-induced degeneration of neurons in the substantia nigra in vivo

6-Hydroxydopamine (6-OHDA) is widely used to selectively lesion dopaminergic neurons of the substantia nigra (SN) in the creation of animal models of Parkinson’s disease. In vitro, the death of PC-12 cells caused by exposure to 6-OHDA occurs with characteristics consistent with an apoptotic mechanism of cell death. To test the hypothesis that apoptotic pathways are involved in the death of dopaminergic neurons of the SN caused by 6-OHDA, we created a replication-defective genomic herpes simplex virus-based vector containing the coding sequence for the antiapoptotic peptide Bcl-2 under the transcriptional control of the simian cytomegalovirus immediate early promoter. Transfection of primary cortical neurons in culture with the Bcl-2-producing vector protected those cells from naturally occurring cell death over 3 weeks. Injection of the Bcl-2-expressing vector into SN of rats 1 week before injection of 6-OHDA into the ipsilateral striatum increased the survival of neurons in the SN, detected either by retrograde labeling of those cells with fluorogold or by tyrosine hydroxylase immunocytochemistry, by 50%. These results, demonstrating that death of nigral neurons induced by 6-OHDA lesioning may be blocked by the expression of Bcl-2, are consistent with the notion that cell death in this model system is at least in part apoptotic in nature and suggest that a Bcl-2-expressing vector may have therapeutic potential in the treatment of Parkinson’s disease.

Inactivation of tyrosine hydroxylase by nitration following exposure to peroxynitrite and 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)

The decrement in dopamine levels exceeds the loss of dopaminergic neurons in Parkinson’s disease (PD) patients and experimental models of PD. This discrepancy is poorly understood and may represent an important event in the pathogenesis of PD. Herein, we report that the rate-limiting enzyme in dopamine synthesis, tyrosine hydroxylase (TH), is a selective target for nitration following exposure of PC12 cells to either peroxynitrite or 1-methyl-4-phenylpyridiniun ion (MPP+). Nitration of TH also occurs in mouse striatum after MPTP administration. Nitration of tyrosine residues in TH results in loss of enzymatic activity. In the mouse striatum, tyrosine nitration-mediated loss in TH activity parallels the decline in dopamine levels whereas the levels of TH protein remain unchanged for the first 6 hr post MPTP injection. Striatal TH was not nitrated in mice overexpressing copper/zinc superoxide dismutase after MPTP administration, supporting a critical role for superoxide in TH tyrosine nitration. These results indicate that tyrosine nitration-induced TH inactivation and consequently dopamine synthesis failure, represents an early and thus far unidentified biochemical event in MPTP neurotoxic process. The resemblance of the MPTP model with PD suggests that a similar phenomenon may occur in PD, influencing the severity of parkisonian symptoms.

Mortality in people taking selegiline: observational study

Objective: To evaluate mortality among patients with Parkinson’s disease receiving different treatment.

Avaliação quantitativa dos efeitos da levodopa e da estimulação do núcleo subtalâmico sobre o equilíbrio em pacientes com doença de Parkinson

INTRODUÇÃO: Os efeitos da levodopa (LD) e da estimulação cerebral profunda (ECP) de núcleo subtalâmico (STN) sobre o equilíbrio e sintomas axiais são até o momento controversos. OBJETIVOS: Avaliar quantitativamente os efeitos da ECP de STN e da LD sobre o equilíbrio estático em pacientes com DP operados, em comparação com a LD em pacientes não operados. MÉTODOS: Trinta e um pacientes submetidos a ECP de STN entre 3 meses e 1 ano e meio antes da avaliação e 26 controles portadores de DP não operados, estágios Hoehn e Yahr 2 a 4 foram avaliados usando UPDRS para avaliação clínica e plataforma de força para avaliar oscilações posturais. O primeiro grupo foi avaliado com ECP e sem medicação, com ECP e com medicação e sem ECP e sem medicação. O segundo grupo foi avaliado com e sem medicação. Cada paciente foi avaliado com os olhos abertos e fechados. O deslocamento do centro de pressão anteroposterior, laterolateral, a área, velocidade e deslocamento total linear foram medidos pela plataforma de força. Os dados paramétricos foram comparados usando o teste t de Student e os dados não-paramétricos foram comparados pelo teste de Kruskal-Wallis. A avaliação clínica consistiu na parte 3 da escala UPDRS e na escala Hoehn e Yahr. Nível de significância estatística considerada foi p=0,05. RESULTADOS: Os pacientes não operados oscilaram mais quando sob efeito da levodopa do que sem medicação. No grupo operado, a maior oscilação é no grupo com ECP desligada e sem medicação. Tende a reduzir sob efeito da ECP apresenta redução significativa sob efeito simultâneo de ECP e levodopa. CONCLUSÃO: A associação da ECP de NST com medicação tem impacto positivo sobre o controle postural. O efeito da ECP de NST reverte o efeito negativo da levodopa sobre as oscilações observadas em pacientes não operados