Multi-modal imaging of functional systems in the human brainstem

• Antragsteller: Professor Dr. Florian Beissner
• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
• Förderung: Förderung von 2012 bis 2013
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 230135085

Der Hirnstamm ist der wichtigste Teil unseres Gehirns, wenn es um die Aufrechterhaltung lebensnotwendiger Prozesse geht. Trotz dieser immensen Bedeutung wird er jedoch von den modernen Neurowissenschaften weitgehend vernachlässigt. Ein wichtiger Grund hierfür sind massive Probleme bei den bildgebenden Verfahren, neuronale Aktivität im Hirnstamm verlässlich zu messen. Insbesondere die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) versagt hier regelmäßig, was hauptsächlich auf den stark erhöhten Anteil an physiologischem Rauschen in diesem Teil des Gehirns zurückzuführen ist. So waren Untersuchungen des Hirnstamms mittels fMRT bisher auf einfache Aktivierungsstudien einzelner Nervenkerne beschränkt. Studien zur funktionellen Konnektivität hingegen scheiterten an der Rauschanfälligkeit der Schlüsselmethode Independent Component Analysis (ICA).Das hier vorgestellte Projekt hat zum Ziel, ein kürzlich vom Antragsteller entwickeltes Verfahren zur Hirnstamm-fMRT dahingehend weiterzuentwickeln, dass es eine verlässliche Messung neuronaler Aktivität von Einzelkernen sowie der Konnektivität zwischen Hirnstamm und Cortex ermöglicht. Das Verfahren folgt dabei einem radikal neuen Ansatz zur Rauschunterdrückung mittels einer sog. maskierten ICA und kann auf Standard-fMRT-Datensätze angewendet werden.Um dieses Ziel zu erreichen, soll zunächst die Wahl einiger Parameter optimiert und motiviert werden, welche bei bisherigen erfolgreichen Analysen noch ad hoc festgelegt wurden. Hierzu gehören die Anzahl der Dimensionen bei der ICA sowie die exakte Form der verwendeten anatomischen Hirnstamm-Maske. Anschließend wird der Antragsteller zusammen mit dem akademischen Partner am Martinos Center for Biomedical Imaging der Harvard Universität in Boston einen Satz von 20-30 hochauflösenden anatomischen Scans am lokalen 7-Tesla Hochfeld-MRT aufnehmen. Dieser wird mittels eines speziellen Verfahrens der Datenfusion mit einem Satz von mehr als 100 funktionellen Datensätzen kombiniert, welchen der Antragsteller zu diesem Zweck bereits aufgenommen hat. Das Ziel ist neben der Erstellung eines neuen Hirnstamm-Templates eine wesentlich verbesserte Identifikation anatomischer Strukturen, wie sie Aktivierungs-Clustern in funktionellen Hirnstamm-Daten zugrunde liegen. Zuletzt soll die neue Methode auf umfangreiche Datensätze von chronischen Schmerzpatienten angewendet werden, welche kürzlich vom akademischen Partner gemessen wurden. Diese umfassen drei Patientenkollektive mit häufigen chronischen Schmerzsyndromen (Fibromyalgie, Rückenschmerzen, Carpaltunnelsyndrom) sowie entsprechende Kontrollprobanden. Ziel ist die Identifikation schmerzrelevanter Hirnstamm-Kerne und die erstmalige Beantwortung der Frage, ob diese Kerne bei chronischen Schmerzpatienten möglicherweise im Sinne eines gemeinsamen Pathomechanismus eine veränderte Konnektivität aufweisen.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Bruce Rosen, Ph.D.