Fast zwanzig Jahre bevor der Tremor in Parkinson einsetzt, beginnen eisenreiche dopaminerge Neurone im Nigrosom 1 der Substantia Nigra abzusterben. Empfindlichere Methoden für das Erkennen dieses Absterben wären in der Lage Parkinson zu früher diagnostizieren und Therapieevaluation zu unterstützen.
Sehr vielversprechend dafür ist die Magnetresonanztomographie (MRT), da das Eisen im Neuromelanin der dopaminergen Neurone den MRT Kontrast stark beeinflusst (Abb. 1). Allerdings sind die genauen Mechanismen der Kontrastbildung in der Substantia Nigra bei Parkinson nicht bekannt, was Rückschlüsse vom MRT-Signal auf das Zellsterben einschränkt. Wir untersuchen den Einfluss von Eisen auf den MRT-Signalabfall, indem wir quantitative 3D Eisenhistologie mit quantitativer MRT an post-mortalem Hirngewebe und biophysikalischer Modellierung verbinden.
Wir haben ein biophysikalisches Modell entwickelt, das die chemische Form von Eisen sowie dessen ungleichmäßige Verteilung auf verschiedene Zelltypen berücksichtigt. Das Modell basiert auf quantitativen 3D Eisenkonzentrationskarten in Nigrosom 1, die wir über quantitative Ionenstrahlmikroskopie (PIXE) und histologische Eisenfärbungen erhalten haben. Wir konnten zeigen, dass das Eisen in dopaminergen Neuronen am stärksten zur effektiven transversalen Relaxationsrate (R2*) beiträgt, einem klinisch oft gemessenen MRT-Parameter. Unser Modellvergleich zeigt, dass diese MRT-Relaxation gut durch ein Modell statischer Dephasierung beschrieben werden kann, in dem die Bewegung der Wassermoleküle vernachlässigt wird (Abb. 2). In dieser Näherung gibt R2* Aufschluss über den durchschnittlichen Eisengehalt von dopaminergen Neuronen (Yablonskiy und Haacke, MRM, 1994, 32, 6, 749-63). Die Präzision unserer Vorhersagen haben wir überprüft, indem wir sie mit MRT-Messungen des durch Eisen verursachten Kontrast verglichen haben, die wir vor und nach chemischer Eisenextraktion bei einer Feldstärke von 7 T aufgenommen haben.
Erstmals ist es uns gelungen, ein mechanistische Modell des eiseninduzierten MRT-Kontrasts in der Substantia Nigra zu entwickeln, das von fundamentalen physikalischen Gesetzmäßgikeiten abgeleitet worden ist und das die quantitative Eisenmikrostruktur berücksichtigt. In Zukunft kann dieses Wissen dazu genutzt werden, neuartige Methoden zur frühzeitigen Parkinsondiagnose zu entwickeln.
In diesem Projekt untersuchen wir die Möglichkeit, mesoskopische Strukturen im zerebralen Kortex mit hochauflösenden Methoden der funktionalen Magnetresonanztomographie (fMRT) aufzulösen.
Wir untersuchen die räumlich aufgelöste Lipidbildgebung mithilfe der Matrix-unterstützten Laserdesorption / -ionisation (MALDI) als Methode zur Validierung von MRT-basierten Myelin-Biomarkern.
Eingebunden in die klinische Studie NISCI (Nogo Inhibierung bei akuten Rückenmarksverletzungen: www.nisci-2020.eu) verwenden wir quantitative Ganzhirn-MRT-Aufnahmen bei 3 Tesla als Biomarker für De- und Regeneration.
Die säulenartigen Strukturen in der menschlichen Sehrinde werden mit hochauflösenden fMRT-Methoden mit dem Ziel untersucht, die Quelle neuronaler Aktivität genauer zu lokalisieren.
Eine Kombination aus diffusionsgewichteter Bildgebung und funktioneller retinotopischer Kartierung ermöglicht eine zuverlässige Darstellung der strukturellen Verbindungen der sogenannten U‑Fasern in vivo in der frühen Signalverarbeitung in der Sehrinde.
Wir untersuchen wie Maße der quantitativer Magnetresonanztomography (qMRI) in den verschiedenen Schichten der Hirnrinde mit der Anzahl von Nervenzellen, der Expression von Genen in der Hirnrinde und mit den Faserverbindungen in der weißen Substanz zusammenhängen. Unser Ziel ist neuartige Biomarker für den Verlauf neurodegenerativer Erkrankungen zu entwickeln.
In diesem Projekt untersuchen wir das Gehirn wild lebender Schimpansen, die in verschiedenen Entwicklungsstadien an natürlichen Ursachen gestorben sind. Dazu wird hochaufgelöste quantitative MRT und Histologie benutzt.
Die vollständigen Inhalte sind zur Zeit nur in englischer Sprache verfügbar. Nutzen Sie bitte das Flaggensymbol im oberen rechten Bereich, um zur englischen Version zu wechseln.
Die Kombination von Diffusions- und T1-Kontrast ermöglicht die Untersuchung der strukturellen Komplexität der grauen Substanz der menschlichen Hirnrinde in vivo.
In diesem Projekt charakterisieren wir kortikalen Schichten durch biomechanische Modellierung und simulieren die Entwicklung des menschlichen Kortexgewebes in vivo unter Verwendung hyperelastischer Materialmodelle.
Wir haben hochauflösende fMRT und multivariate Musteranalysen (MVPA) verwendet, um zu erforschen, wie Aufmerksamkeitsmodulation des Arbeitsgedächtnisses schichtspezifische Repräsentationen im dorsolateralen Präfrontalkortex (dlPFC) beeinflusst.