Wie reif ist das Gehirn Ihres Kindes?
Forscher der Washington University School of Medicine glauben, dass ihre Studie Daten zur Bildgebung des Gehirns nachweist, die eine umfassende Hilfe bei der Verfolgung der aberranten Gehirnentwicklung bieten können.
„Kinderärzte zeichnen regelmäßig auf, wo sich ihre Patienten in Bezug auf Größe, Gewicht und andere Maße befinden, und passen diese dann an standardisierte Kurven an, die typische Entwicklungspfade verfolgen“, sagt Dr. med. Bradley Schlaggar, leitender Autor.
"Wenn der Patient zu stark von den standardisierten Bereichen abweicht oder plötzlich von einem Entwicklungspfad zum anderen wechselt, weiß der Arzt, dass er sich fragen muss, warum."
Schlaggar und seine Kollegen sagen, dass eine neue Sichtweise der Gehirnscandaten möglicherweise ähnliche Leitlinien für die Überwachung und Behandlung von Patienten mit psychiatrischen und Entwicklungsstörungen liefern kann.
Schlaggar sagt, er habe Kinder mit offensichtlichen, tiefgreifenden psychiatrischen Zuständen für MRT-Untersuchungen geschickt und Ergebnisse erhalten, die als „keine Anomalien festgestellt“ gekennzeichnet sind.
"Dabei werden die Daten normalerweise unter strukturellen Gesichtspunkten betrachtet - was ist anders an den Formen verschiedener Gehirnregionen", sagt er.
"Die MRT bietet aber auch Möglichkeiten zu analysieren, wie verschiedene Teile des Gehirns funktionell zusammenarbeiten."
Vergleichen Sie funktionelle Daten mit standardisierten Modellen, wie sich die Gehirnfunktion oder -krankheit normalerweise entwickelt, sagt Schlaggar, und es werden eine Reihe neuer klinischer Erkenntnisse verfügbar.
Schlaggar und seine Kollegen verwenden einen Ansatz zum Scannen des Gehirns, der als funktionale Konnektivität im Ruhezustand bezeichnet wird. Durch die Korrelation von Zunahmen und Abnahmen des Blutflusses zu den verschiedenen Hirnregionen, wenn die Probanden im Scanner ruhen, bestimmen Wissenschaftler, welche dieser Regionen in Hirnnetzwerken zusammenarbeiten.
In einer 2009 veröffentlichten Studie zeigten Wissenschaftler der Washington University, dass sich die Gehirnnetzwerke mit zunehmender Reife des Gehirns ändern.
Die gesamte Organisation wechselt von Netzwerken mit Regionen, die physisch nahe beieinander liegen, was das dominierende Motiv im Gehirn eines Kindes ist, zu Netzwerken, die entfernte Regionen verbinden, das primäre Organisationsprinzip im Gehirn von Erwachsenen.
Für die neue Studie hat der leitende Autor Nico Dosenbach, MD, PhD, ein pädiatrischer Neurologe, der im St. Louis Children's Hospital ansässig ist, diese und andere Unterscheidungen getroffen, die den Übergang vom kindlichen zum erwachsenen Gehirn markieren, und sie für die Verwendung in einer Technik zur mathematischen Analyse angepasst eine Support-Vektor-Maschine genannt.
Die Technik wird in vielen Kontexten in Wissenschaft und Wirtschaft sowie im Internet eingesetzt.
"Es ist eine Methode, die Mathematiker entwickelt haben, um etwas mit hoher Spezifität und Sensitivität vorherzusagen, wenn Sie große Datenmengen anstelle einer wirklich guten Messung haben", erklärt Dosenbach.
"Jede dieser Messungen sagt nicht viel aus, aber wenn Sie sie zusammensetzen und die richtige Mathematik verwenden, um sie zu sichten und umzustrukturieren, können Sie gute Vorhersageergebnisse erzielen."
Die Forscher zeichneten die Ergebnisse von 238 Hirnreife-Analysen mit dem Alter auf der horizontalen Achse und der Reife auf der vertikalen Achse auf.
Dosenbach verwendete Daten aus fünfminütigen MRT-Scans von 238 normalen Probanden im Alter von 7 bis 30 Jahren. Die Forscher vermuten, dass Patienten mit Hirnstörungen nicht mit dieser normalen Entwicklungskurve übereinstimmen.
"Das Schöne an diesem Ansatz ist, dass man sich fragen kann, was anders ist, wenn beispielsweise Kinder mit Autismus von der normalen Entwicklungskurve abweichen als Kinder mit Aufmerksamkeitsdefizitstörung", sagt Schlaggar.
Schlaggar schlägt vor, dass funktionelle Gehirnscans bei einer Gruppe gefährdeter Kinder durchgeführt werden könnten, die jedoch noch nicht an einer Entwicklungsstörung leiden.
„Wenn ein Bruchteil von ihnen später diese Störung entwickelt, können Sie eine Analyse wie diese erstellen, mit deren Hilfe die Merkmale des nächsten Kindes mit dem höchsten Risiko für die Entwicklung der Störung vorhergesagt werden können“, sagt er. "Das ist sowohl klinisch als auch unter dem Gesichtspunkt des Verständnisses der Ursachen dieser Störungen sehr wirksam."
Dieser Ansatz könnte laut Schlaggar eine Behandlung vor dem Auftreten von Symptomen ermöglichen und den Ärzten helfen, die Ergebnisse klinischer Studien mit neuen Therapien schneller und genauer zu verfolgen.
„MRT-Scans sind teuer, daher verwenden wir sie derzeit möglicherweise nicht für alle“, sagt Dosenbach.
"Aber viele Kinder mit solchen Störungen erhalten bereits regelmäßige strukturelle MRT-Scans, und fünf weitere Minuten im Scanner tragen nicht so viel zu den Kosten bei."
Die Studie wird in dieser Woche veröffentlicht Wissenschaft.
Quelle: Washington University School of Medicine
