Einfluss der Hämodynamik auf kognitive Prozesse – Auswirkungen von multi- parametrischen hämodynamischen Veränderungen auf kognitive Einschränkungen bei Patienten mit hochgradiger, asymptomatischer Carotis- Stenose

• Antragsteller: Dr. Jens Göttler; Dr. Stephan Kaczmarz
• Fachliche Zuordnung: Klinische Neurologie; Neurochirurgie und Neuroradiologie ; Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 547163214

Die Stenose der Arteria carotis interna (ACI) stellt ein bedeutendes gesellschaftliches Gesundheitsrisiko dar und ist für ca. 10-15% aller ischämischen Schlaganfälle verantwortlich. Jedoch sind die meisten Patienten selbst mit hochgradiger ACI-Stenose klinisch asymptomatisch, d.h. bei ihnen traten bislang keine transienten oder dauerhaften Symptome eines ischämischen Schlaganfalls auf. Dennoch leiden diese klinisch ‚asymptomatischen‘ Patienten häufig an leichten kognitiven Defiziten, die progredient verlaufen und zu einer Demenzentwicklung beitragen können. Gleichzeitig werden bei diesen Patienten häufig cerebrale hämodynamische Veränderungen beobachtet, mutmaßlich aufgrund des reduzierten Perfusionsdrucks distal der Stenose. Diese hämodynamischen Veränderungen können mithilfe einer Vielzahl von unterschiedlichen Perfusions- und Oxygenierungsparametern abgeschätzt werden. Des Weiteren gibt es erste Hinweise für einen Zusammenhang zwischen hämodynamischen Veränderungen und schleichendem kognitiven Verfall. Da hämodynamische Veränderungen durch revaskularisierende Maßnahmen potentiell reversibel sind, werden dringend zuverlässige klinische Diagnoseinstrumente benötigt, um Hochrisiko-Patienten für aggressivere Therapiemaßnahmen zu selektieren. Davon könnten speziell Patienten ohne offenkundige neurologische Defizite aber mit schädlichen hämodynamischen Zuständen profitieren, indem eine weitere Gehirnschädigung und damit ein zunehmender kognitiver Verfall verhindert wird. In dem beantragten Projekt wird ein solches Diagnoseinstrument basierend auf multi-parametrischer Magnetresonanzbildgebung, sorgfältiger neuropsychologischer Testung sowie Machine Learning Verfahren entwickelt, das hämodynamische Einschränkungen und den damit assoziierten kognitiven Abbau evaluiert. Die Magnetresonanzbildgebung beinhaltet quantitative multi- parametrische hämodynamische Sequenzen zur Messung der cerebrovaskulären Reaktivität, des cerebralen Blutflusses und Blutvolumens, der Sauerstoffextraktionskapazität und - fraktion, der kapillären Transitzeit-Heterogenität und der Sauerstoffmetabolismusrate. Da insbesondere die Grenzzonenareale für hämodynamische Einschränkungen vulnerabel sind und individuell räumlich variieren, wird ein nicht-invasives, vollautomatisches Segmentierungsverfahren basierend auf Machine Learning Algorithmen entwickelt. Die neuropsychologische Einschätzung wird mithilfe eines etablierten klinischen Testverfahrens durchgeführt, um leichte kognitive Einschränkungen bei Patienten mit hochgradiger ACI-Stenose zu messen. Mit unserem Ansatz soll perfusions- und oxygenierungssensitive Bildgebung mithilfe von künstlicher Intelligenz integriert werden, um kognitive Einschränkungen bei individuellen Patienten mit ACI-Stenose vorhersagen zu können. Dies ist ein wichtiger Schritt hin zu einem klinisch anwendbaren, multi- parametrischen Biomarker für die individuelle Therapieentscheidung bei Patienten mit hochgradiger ACI-Stenose.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortliche: Professorin Dr. Christine Preibisch; Privatdozent Dr. Benedikt Wiestler