Charakterisierung von Krankheitstrajektorien bei neurologischen Entwicklungsstörungen mit Sequenzen reichhaltig annotierter Graphen (RICHGRAPH)

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr. Klaus Maier-Hein; Professorin Dr. Heike Tost
• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 290781790

Psychische Störungen sind die Hauptursache für Suizid, Erwerbsunfähigkeit und vorzeitigen Ruhestand in Europa. Während die jüngsten Entwicklungen in der Magnetresonanztomographie beispiellose Möglichkeiten eröffnet haben, das Gehirn während seine Entwicklung zu beobachten, ist das volle Potential von Analysemethoden für longitudinale und multimodale Bildgebung noch nicht ausgeschöpft.Nachdem sich die Forschung in der psychiatrischen Bildgebung lange auf die Vermessung dedizierter Hirnregionen konzentriert hat (lokale Analyse), hat das aufstrebende Gebiet der Connectomics durch die Etablierung von Graphen als Repräsentation des Gehirns erstmalig eine komplexere, ganzheitlichere Charakterisierung der topologischen Eigenschaften des Gehirns erlaubt (globale Analyse). Jedoch reduzieren aktuelle Techniken für derartige Analysen die verfügbare multimodale Bildinformation zu einem einfachen Satz von Kanten, die die Beziehung zwischen verschiedenen Hirnregionen in einem einzigen Gewicht erfassen müssen und somit die Vielfalt der aus der Tomographie ableitbaren Parameter als potentiell komplementäre Informationsquellen nicht nutzen können. Weiterhin sind aktuelle Techniken nicht in der Lage, die Dynamik der Netzwerkentwicklung zu modellieren.Inspiriert durch aktuelle Fortschritte auf dem Gebiet der sozialen Netzwerkanalyse entwickelt dieses Projekt Connectomics Techniken, die auf reichhaltig annotierten Graphen basieren und somit eine ganzheitliche Verarbeitung heterogener Daten aus mehreren Quellen über den zeitlichen Verlauf ermöglichen. Maschinelle Lernverfahren sollen hierbei auf Sequenzen reichhaltig annotierter Graphen angewendet werden, um Krankheitstrajektorien bei neurologischen Entwicklungsstörungen auf Basis lokaler Gewebecharakteristika sowie globaler Netzwerkeigenschaften zu analysieren und deren Entwicklung vorauszusagen.Umfassende Validierungsstudien mit großen Kohorten von Patienten und Kontrollen mit longitudinaler Bildgebung sowie Daten zu Genetik, Umwelt und Verhalten sollen analysiert werden mit den langfristigen Zielen (1) neuartige multimodale und longitudinale bildbasierter Biomarker zu entwickeln, die pathologische Veränderungen vor dem Auftreten klinischer Symptome detektieren, (2) bildgebende Merkmale mit genetischen Varianten in Verbindung zu bringen und (3) unsere Kenntnisse über die zugrunde liegenden biologischen Prozesse zu vertiefen, um neue Therapien gezielter entwickeln zu können.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen