spontanem EEG und ereignisbezogenen Potenzialen. Solch systematische
Abb. 6.1: Zeitverlauf, Mapping und Tomografie der NoGo-P300 Aktivität. Die Aktivität (GFP Feldstärke Kurve, oben) erreicht den Gipfel um 380 ms. Die Karten (Mitte) zeigen eine stabile zentrale Positivität und zunehmende präfrontale Negativität während der NoGo-P300 um 330, 380 und 430 ms. Die Quellen (unten, maximale Aktivität, berechnet mit sLORETA, Pascual-Marqui 2002) zeigen nach Aktivierung des anterioren Cingulums (ACC) zunehmende weiter anteriore und inferiore Frontalhirnaktivierung. Gemittelte 48 Kanal ERP-Daten von zwölf jungen Erwachsenen aus Banaschewski und Brandeis 2007.
Abbildung 6.1 kann im Original auf der Homepage des Verlages unter https://dl.kohlhammer.de/978-3-17-034866-0 eingesehen werden.3
Veränderungen werden durch ERPs nicht erfasst, da der Phasenbezug zwischen Ereignis und Oszillation nicht konstant ist. Man unterscheidet ereignisbezogene Synchronisation (ERS, Verstärkung der Oszillationen) und Desynchronisation (ERD, Dämpfung der Oszillationen), und erfasst diese systematischen Veränderungen im EEG mit phasenunabhängigen Massen wie der zeitabhängigen Leistung oder der Wavelet-Amplitude im entsprechenden Frequenzband (Heinrich et al. 2001; Klimesch et al. 1998).
6.3 EEG-Befunde bei ADHS
Kinder mit und ohne ADHS unterscheiden sich von gesunden gleichaltrigen Kindern in vielen Alltagssituationen, welche entweder längere Ruhe, oder Aufmerksamkeit und Verhaltenskontrolle erfordern. Der Ruhezustand und die entsprechende Anweisung, ruhig dazusitzen, erfordert eine Form von Zustandsregulation und stellt für Kinder mit ADHS oft eine besonders schwierige Aufgabe dar. Dies kann mithilfe des Ruhe-EEGs direkt erfasst werden. Ausgewählte neuere Arbeiten dazu werden in den folgenden Abschnitten besprochen.
Das EEG von Kindern mit ADHS zeigt in zahlreichen älteren Studien systematische Abweichungen vom entsprechenden EEG gleichaltriger Kontrollgruppen; eine Übersicht dazu findet sich bei Barry et al. (2003a). Im Ruhezustand (sei es mit offenen oder geschlossenen Augen) und beim Lösen von Aufgaben wurde eine vorwiegend fronto-zentrale Erhöhung von langsamer Theta-Aktivität, und ein erhöhtes Theta/Beta Verhältnis (TBR) gegenüber Kontrollgruppen berichtet (Barry et al. 2003a; Yordanova et al. 2006), ähnliche Abweichungen fanden sich bei ADHS mit komorbiden Störungen (Clarke et al. 2002c) und bei Mädchen mit ADHS (Clarke et al. 2003). Die Beta-Aktivität war im Durchschnitt meist vermindert; aber bei 20 % der Kinder mit kombiniertem ADHS erhöht (Clarke et al. 2001b); dieser durch das EEG definierte Subtyp mit Beta-Vermehrung könnte mit erhöhter Impulsivität zusammenhängen. Diese EEG-Verlangsamungen durch erhöhte Theta-Aktivität bei ADHS decken sich nur teilweise mit dem Profil eines Entwicklungsrückstands, da jüngere Kinder durchgängig mehr langsame EEG-Anteile, und insbesondere mehr Delta-Aktivität zeigen. Erhöhte Theta-Aktivität wurde auch bei Jugendlichen und Erwachsenen mit ADHS beschrieben (Bresnahan et al. 1999; Bresnahan und Barry 2002; Koehler et al. 2009).
Allerdings fanden die meisten neueren Studien keine robuste Erhöhung von Theta-Aktivität und TBR bei ADHS mehr (Ogrim et al. 2012; Liechti et al. 2013). Abweichungen fanden sich etwa nur noch beim unaufmerksamen ADHS-Subtyp und nicht mehr im Theta Band (Buyck et al. 2014). Eine neuere Clusteranalyse des Ruhe-EEGs belegt die große Heterogenität der Theta und Beta Abweichungen bei 155 Jungen mit ADHS vom kombinierten Typus (Clarke et al. 2011). Nur drei der fünf Cluster (60 % der Stichprobe) zeigten mehr Theta-Aktivität als die Kontrollgruppe (109 Jungen ohne ADHS), und nur zwei dieser Cluster zeigten auch weniger Beta-Aktivität. Ebenso ergab die bisher größte Studie keine signifikanten TBR-Unterschiede zwischen den über 500 Kindern, Jugendlichen und Erwachsenen mit ADHS im Vergleich zu den über 300 Kontrollen ohne ADHS (Loo et al. 2013). Mehrere der neueren Studien fanden aber trotz fehlenden Abweichungen bei ADHS robuste Entwicklungseffekte für die gleichen EEG-Masse in der gleichen Stichprobe, was die Sensitivität und methodische Qualität dieser Studien unterstreicht (Liechti et al. 2013, Buyck et al. 2014, Poil et al. 2014).
Entsprechend ergab auch eine Meta-Analyse von Arns et al. (2013), dass die TBR-Effektstärke mit dem Publikationsjahr abnahm. Interessanterweise nahm dabei besonders die TBR bei jugendlichen Kontrollprobanden über die Jahre zu. Die Ursache dafür ist unklar und erfordert weitere Forschung. Die Erklärung der Autoren, dass die zunehmend kürzere Schlafdauer bei Jugendlichen über vermehrte Theta-Aktivität als EEG-Anzeichen von Schläfrigkeit dazu beitragen könnte, lässt offen, weshalb nur die Kontrollgruppen betroffen ist, könnte aber auf eine Auswahl von Kontrollprobanden aus sehr homogenen Umgebungen mit ähnlichen Schlafgewohnheiten in älteren Studien hinweisen. Zunehmend klar wird in neueren Studien auch, dass Theta- und TBR-Abweichungen bei ADHS ausgeprägte Zeiteffekte zeigen. Deutliche Unterschiede treten zum Teil erst auf, wenn Zustandsregulation (»wachbleiben«) durch längere, unterbrochene Ruhe-EEG gefordert wird. Kurze (3 min) wiederholte Ruhe-EEGs zeigten hingegen eine leichte Theta-Erhöhung bei ADHS nur vor, aber nicht mehr nach längerer kognitiver Untersuchung (Kitsune et al. 2016). Bei längerer ununterbrochener Ruhe-EEG Messung zeigten Kinder mit ADHS aber erst nach über 5 min eine robuste Theta Erhöhung (Zhang et al. 2019).
In früheren Studien wurden oft längere ununterbrochene Ruhe-EEGs von über 10 min Dauer gemessen, um daraus eine feste Zahl artefaktfreier EEG-Abschnitte auszuwerten (z. B. Clarke et al. 2003). Da Kinder mit ADHS oft auch mehr Bewegungsartefakte aufweisen, könnten bei Ihnen vermehrt spätere EEG-Abschnitte in die Auswertungen eingeflossen sein. Dies könnte zusätzliche EEG-Unterschiede vortäuschen. Anderseits fanden frühere Studien auch erhöhte TBR bei ADHS mittels kurzen EEG Messungen von 90 s (Monastra et al. 2001), was sich nicht als über längere Zeit zunehmende Regulationsschwierigkeiten erklären lässt.
Im Schlaf zeigen sich zwar verminderte Schlafeffizienz, mehr Einschlafschwierigkeiten und mehr Stadienwechsel, aber keine konsistenten Abweichungen der klassischen Schlafprofile und der Verteilung der Schlafstadien bei Kindern und Jugendlichen mit ADHS. Hingegen ist die Topografie der langsamen Wellen im Tiefschlaf verändert. Vor allem frontale langsame Wellen sind bei ADHS vermindert, was einer mehr posterioren Topografie entspricht, wie sie sich auch bei jüngeren Kindern findet (Ringli et al. 2013). Diese verzögerte Frontalisierung kann auch als Entwicklungsverzögerung gedeutet werden, was sich mit einem Subtyp im Ruhe-EEG, mit Veränderungen bei der Antworthemmung (Doehnert et al. 2010) und mit strukturellen MRT-Befunden (Shaw et al. 2014) deckt.
EEG-basierte Klassifikation und klinische Translation
Der Nutzen dieser Befunde für die klinische Anwendung ist umstritten. Frühere Studien berichteten, dass die Erhöhung der langsamen Anteile im Spontan-EEG schon in einem einzelnen Kanal erfasst werden kann und dabei die TBR eine derart hohe Sensitivität (um 90 %) und Spezifizität (um 95 %) für Kinder und Jugendliche mit ADHS gegenüber gesunden Kontrollen aufweise, dass man damit die ADHS-Diagnostik zumindest sinnvoll ergänzen kann (Monastra et al. 2001; Snyder et al. 2008). Die meisten dieser quantitativen EEG (QEEG)-Studien weisen aber methodische Schwächen wie unübliche ADHS-Diagnostik, unklare EEG-Artefaktbehandlung, unklare Klassifikationsberechnung auf und sind deshalb mit Vorsicht zu interpretieren. Methodisch einwandfreie Arbeiten zeigten, dass die Klassifizierung von ADHS-Probanden gegenüber gesunden Kontrollen anhand des Ruhe-EEGs mit multivariaten Verfahren zwar eine Sensitivität von fast 95 %, aber eine Spezifizität von nur 40 % ergab (Magee et al. 2005). Eine Clusteranalyse verbesserte zwar die Klassifikation für Teilgruppen, was aber diagnostisch nicht nutzbar ist und eher die Heterogenität in der ADHS-Gruppe entsprechend der neueren Clusteranalyse (Clarke et al. 2011) belegt.
Inzwischen wird kaum mehr bestritten, dass die unzureichende diagnostische Validität von TBR keine eigenständige ADHS Diagnose erlaubt. Dennoch wurde der Ansatz, TBR als diagnostisches Hilfsmittel zu nutzen, mittels einer multizentrischen verblindeten Studie unter
