Die räumliche und zeitliche Organisation spektraler Fingerabdrücke von Gehirnarealen und darauf aufbauende neuartige rechnergestützte Gehirnmodelle

• Antragsteller: Dr. Markus Helmer
• Fachliche Zuordnung: Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 396574965

Kognitive Fähigkeiten beruhen auf der koordinierten Interaktion strukturell und funktionell verschiedenartiger Gehirnareale. Neuronale Oszillationen wurden mit einer Vielzahl kognitiver Fähigkeiten in Verbindung gebracht, erscheinen verändert in neuropsychiatrischen Krankheiten und sind in jedem Gehirnareal unterschiedlich, wie eine vor kurzem erschienene nichtinvasive Magnetoenzephalographie (MEG) - Studie zeigte. Die detaillierte räumliche und zeitliche Organisation dieser “spektralen Fingerabdrücke”, ihre potentielle Kovarianz mit strukturellen Eigenschaften des Gehirns, sowie deren individuelle Ausprägung sind jedoch nicht charakterisiert. Daher schlage ich erstens vor, diese Eigenschaften auf Basis eines großen, existierenden MEG Datensatzes einer gesunden Population, zur Verfügung gestellt durch das Human Connectome Project, zu charakterisieren. Spektrale, zeitliche, räumliche und strukturelle Eigenschaften, sowie deren individuelle Ausprägung werden zusammen arealspezifische neuronale Informationsverarbeitung ausführlich beschreiben und legen den Grundstein um spektrale Fingerabdrücke als Biomarker zu etablieren, die in weiterführenden Studien zur Charakterisierung neuropsychiatrischer Krankheiten angewendet werden können. Außerdem werden spektrale Fingerabdrücke rechnergestützte Gerhirnmodelle verbessern. Existierende Modelle mit einer räumlichen Auflösung von Gehirnarealen besitzen unrealistische Leistungsdichtespektren. Ich schlage daher zweitens vor, neue Gehirnmodelle mit realistischeren Leistungsdichtespektren zu entwickeln und die zugrundeliegenden Parameter der neuronalen Schaltkreise zu schätzen, indem die Modelle an die empirischen spektralen Fingerabdrücke angepasst werden. Rechnergestützte Modelle können zusammen mit nichtinvasiven Biomarkern Abweichungen in neuronalen Schaltkreisen aufgrund neuropsychiatrischer Krankheiten aufzeigen und dadurch Hinweise auf deren neuronale Mechanismen geben, die im Moment nicht gut verstanden sind.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor John D. Murray, Ph.D.