Die Bedeutung des EEGs bei der Diagnose und der Therapie von Autismus war lange Zeit nur hinsichtlich epilepsietypischer Muster von Interesse, welche bei Autismus häufig in Erscheinung treten. Heute, mit modernen Verfahren wie der schnellen Fourier-Transformation des Hirnwellenspektrums lässt sich die mengenmäßige Verteilung von Hirnwellen mit Hilfe sogenannter Brain-Maps nicht nur bildlich darstellen, sondern auch mit einer Normpopulation vergleichen. Diese Maps zeigen dann Orte stärkerer oder weniger starker Aktivität der Hirnrinde an, welche oft in direkten Bezug zur Symptomatik und des Betroffenen stehen. Durch den Vergleich mit einer normativen Datenbank können dysregulierte Bereiche identifiziert werden, um daraus individualisierte, spezifische und effiziente Neurofeedback-Protokolle für Patienten mit Autismus-Spektrum-Störungen zu entwickeln. (Coben & Linden, 2009; Coben & Padolsky, 2007; Linden, 2004). Mit dieser Art der Darstellung (quantitatives EEG, QEEG) war es vor einigen Jahren erstmals möglich, die Besonderheiten der Gehirne von Autismus-Betroffenen zu untersuchen und diese dann mittels Datenbank-Analyse zu vergleichen. Die Ergebnisse der Untersuchungen ergaben unterschiedliche Befunde, die auf bestimmte typische Eigenschaften des QEEGs hinweisen.
Bereiche in Weiß bedeuten normal Hirnstromaktivität. Gelb, orange und rot sind Bereiche, deren Aktivität weit über einer Standardabweichung von der gesunden Norm entfernt liegen.
Dr. Linden (2004, 2008) identifizierte auf Basis von 19-Kanal-EEG-Ableitungen insgesamt sechs verschiedene QEEG Muster von Personen mit Autismus und Asperger. Diese Erkenntnisse ergaben sich aus der Analyse des Roh-EEGs, der absoluten Power, der relativen Power und der multivarianten Konnektivität des EEGs.
Die sechs verschiedenen Autismus QEEG-Subtypen:
- Hohe Beta-Aktivität, welche korreliert mit Zwanghaftigkeit, Überfokussierung und Angststörung
- Hohe Delta- und Theta-Aktivität, welche korreliert mit kortikaler Verlangsamung und Aufmerksamkeitsstörung, Impulsivität und Hyperaktivität.
- Abnorme EEG/Anfallsaktivität, paroxysmale Aktivität
- Zeichen metabolischer Muster, teils in Verbindung mit Anzeichen toxischer Muster, korrelierend mit allgemeiner Verlangsamung des gesamten EEGs
- Mu-Aktivität, welche mit ausgeprägten sozialen Fertigkeiten korreliert
- Kohärenz-Abnormitäten
Die Hohes-Beta- und Kohärenz-Subtypen traten dabei mit ca. 50 – 60 Prozent am häufigsten in Erscheinung. Der Delta/Theta Subtyp trat in 30 – 40 Prozent der Fälle auf. In 33 Prozent erschien der Abnorme-Hirnaktivität-Subtyp und der Metabolische-Subtyp trat in etwa 10 Prozent der Fälle auf.
Die QEEG-Muster der Schüler mit Asperger traten in erster Linie in den rechten temporalen Arealen auf, also jenen Bereichen, deren Zuständigkeit in sozialer Interaktion und emotionaler Verarbeitung liegt.
Neurofeedback-Studien zu Autismus and Asperger-Syndrom
Baruth, J., Casanova, M., El-Baz, A., Horrell, T., Mathai, G., Sears, L., Sokhadze, E. (2010). Low-frequency repeti-tive transcranial magnetic stimulation modulates evoked-gamma frequency oscillations in autism spectrum disor-der. Journa1 of Neurotherapy 14(3), 179 – 194.
Coben, R., & Myers, T. E. (2010). The relative efficacy of connectivity guided and symptom based EEG biofeedback for autistic disorders. Applied Psychophysiology & Biofeedback, 35(1), 13-23.
Coben, R. (2007). Connectivity-guided neurofeedback for autistic spectrum disorder. Biofeedback, 35(4), 131-135. Coben, R., & Pudolsky, I. (2007). Assessment-guided neurofeedback for autistic spectrum disorder. Journal of Neurotherapy, 11(1), 5-23.
Jarusiewicz, G. (2007). Use of neurofeedback with autistic spectrum disorders. Chapter in J. R. Evans (Ed.), Hand-book of Neurofeedback. Binghampton, NY: Haworth Medical Press, pp. 321-339
Jarusiewicz, B. (2002). Efficacy of neurofeedback for children in the autistic spectrum: A pilot study. Journal of Neurotherapy, 6(4), 39-49.
Knezevic, B., Thompson, L., & Thompson, M. (2010). Pilot project to ascertain the utility of Tower of London Test to assess outcomes of neurofeedback in clients with Asperger’s Syndrome. Journal of Neurotherapy, 14(3), 3-19. Kouijzer, M. E. UJ., de Moor, J. M. H., Gerrits, B. J. L., Buitelaar, J. K., & van Schie, H. T. (2009). Long-term effects of neurofeedback treatment in autism. Research in Autism Spectrum Disorders, 3, 496-501.
Pineda JA, Brang D, Hecht E, Edwards L, Carey S, Bacon M, Futagaki C, Suk D, Tom J, Birnbaum C, Rork A.(2008). Positive behavioral and electrophysiological changes following neurofeedback training in children with autism. Research in Autism Spectrum Disorders 2. 557-581.
Pineda, J. A., Brang, D., Futagaki, C., Hecht, E., Grichanik, M., Wood, L., Bacon, M., & Carey, S. (2007). Effects of neurofeedback training on action comprehension and imitation learning. Chapter in Puckhaber, H. L. (Ed.), New research in biofeedback. Hauppauge, NY: Nova Science Publishers, pp. 133-152.
Scolnick, B. (2005). Effects of electroencephalogram biofeedback with Asperger’s syndrome. International Journal of Rehabilitation Research, 28(2), 159-163.
Sichel, A. G., Fehmi, L. G., & Goldstein, D. M. (1995). Positive outcome with neurofeedback treatment of a case of mild autism. Journal of Neurotherapy, 1(1), 60-64.
Sokhadze, E., Baruth, J., El-Baz, A., Horrell, T., Sokhadze, G., Carroll, T., Tasman, A., Sears, L., Casanova, M.
(2010).Impaired error monitoring and correction function in Autism. Journal of Neurotherapy 14(2), 79-95.