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Prof. Mehmet Fatih Yanik und sein Team von UZH und ETH Zürich erhalten den BRIDGE Discovery Award

Behandlung von Hirnleistungsstörungen

Behandlung von Hirnleistungsstörungen

Die neue Technologie kann mit oder ohne MRT-​geführte Verabreichung eingesetzt werden. Bild ZVG ETH Zürich

Prof. Mehmet Fatih Yanik, Leiter der Neurotechnologie-​Gruppe von UZH und ETH Zürich, und sein Team haben kürzlich eine neuartige Technologie für die nicht-​invasive fokale Verabreichung von Medikamenten an die Hirnstromkreise mittels fokussiertem Ultraschall entwickelt. Das Projekt wurde mit dem BRIDGE Discovery Award ausgezeichnet, der vom SNF und der Innosuisse finanziert wird.

Die Behandlung von Hirnleistungsstörungen wie Depressionen, Angstzuständen, Schizophrenie und Epilepsie stellt trotz erheblicher Fortschritte im Verständnis der grundlegenden Neurobiologie nach wie vor eine gewaltige Herausforderung dar. Neben den Gründen für das Scheitern von Therapien, die für jede einzelne Hirnstörung spezifisch sind, gibt es ein gemeinsames Grundproblem: Hirnstörungen haben ihren Ursprung oft in Funktionsstörungen bestimmter Hirnregionen und -​kreisläufe. Klinisch nicht-​invasive Behandlungen beruhen jedoch auf systemischen Medikamenten und sind nicht in der Lage, die gewünschten Hirnregionen und Schaltkreise mit chemischer Präzision gezielt anzusprechen.

Prof. Mehmet Fatih Yanik und sein Team haben vor kurzem eine neuartige Technologie für die nicht-​invasive fokale Verabreichung von Medikamenten an die Hirnstromkreise mittels fokussiertem Ultraschall entwickelt. Die intensive Entwicklung dieser Technologie wurde durch den ERC Consolidator Award unterstützt; der SNF und Innosuisse bewilligten nun wiederum 2,2 Mio. CHF, um diese Technologie in die Klinik zu überführen. Zusammen mit dem Neurochirurgen Dr. Michael Hugelshofer (Universitätsspital Zürich) und Dr. Henning Richter (Vetsuisse-​Fakultät) wird das Team von Prof. Yanik die Wirksamkeit und Sicherheit dieser Technologie zur Verabreichung von Medikamenten in präklinischen Grosstiermodellen nachweisen.

Quelle: ETH Zürich

30.12.2022

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