Die Tiefe Hirnstimulation (Deep Brain Stimulation - DBS) zur Behandlung des idiopathischen Parkinson Syndroms stellt einen der großen klinischen Durchbrüche des Zeitalters der translationalen Neurowissenschaften dar. Medikamentöse Wirkfluktuationen und individuelle Schwankungen in der Symptomschwere im Alltag haben einen relevanten Einfluss auf die Lebensqualität der Patienten. Eine einzige chronische Stimulationseinstellung, wie aktuell üblich, wird diesen individuellen Anforderungen an die Therapie nicht gerecht. Eine bedarfsgerechte Stimulation könnte einen enormen Vorteil in der individualisierten Behandlung von patientenspezifischen Symptomen erbringen. Erste Ergebnisse einer adaptiven Stimulation scheinen dies zu bestätigen und ermutigen zur weiteren Untersuchung der Methode. Bisherige Studien verwendeten nur einzelne Biosignale, welche direkt über die Stimulationselektroden abgeleitet wurden. Dieses Projekt erweitert diesen Ansatz auf invasiv gewonnene kortikal sensomotorische Hirnaktivität, welche über eine subdurale Elektrokortikographie (ECoG) Elektrode aufgezeichnet werden soll. Das konkrete Ziel ist die Entwicklung dedizierter Algorithmen auf Basis der Prinzipien des maschinellen Lernens, um in der Zukunft das therapeutische Potenzial der DBS weiter ausbauen zu können. Die Echtzeit - Decodierung von physiologischen und pathologischen Biomarkersignalen, aus kortikalen und subkortikalen Neuronenpopulationen, soll in klinischen Folgestudien eine bedarfsgerechte intelligente adaptive Stimulation möglich machen, welche die Stimulationsparameter der subthalamischen DBS bei Patienten mit idiopathischen Parkinson an den individuellen therapeutischen Bedarf angleicht. Die Nutzung von ECoG Elektroden parallel zur Ableitung lokaler Feldpotenziale aus dem DBS Zielgebiet erweitert dabei zusätzlich das Grundlagenverständnis zur Physiologie der dynamischen Kommunikation im Kortex-Basalganglien-Netzwerk.