Doktorarbeit Jennifer Eckhoff

„Detektion des Sprachnetzwerks mittels aktivem und passivem fMRT“
 

In der Hirntumorchirurgie spielt die Lateralisation und insbesondere die Lage sprachrelevanter Areale und Verbindungen eine wichtige Rolle. Aus chirurgischer Sicht gilt dabei die maximal sichere Resektion (maximale Tumormassenreduktion bei Erhalt aller neurologischen Funktionen) als Goldstandard. Bereits im Vorfeld der Operation aber auch während der Operation können mit Hilfe präoperativer MRT Bildgebung wichtige Informationen über die Lokalisation funktionell relevanter Areale und Verbindungen abgeleitet werden. Gerade bei Tumoren in der dominanten Hemisphäre mit räumlicher Nähe zu den typischen Spracharealen oder verbindenden Faserbahnsystemen ist eine Darstellung dieser Areale zum Erhalt der Funktionen notwendig.

Die Lokalisation von Sprachnetzwerken erfolgt typischerweise mit spezialisierten Sprachaufgaben (sog. Sprach-Paradigmen), wie Wortgenerierung oder Semantic Decision. Die Patienten führen verschiedene Sprachaufgaben durch und werden bei der Ausführung der Aufgaben mittels fMRT untersucht. Trotz guter Korrelation mit klassischen invasiven Methoden haben aktive Sprachparadigmen jedoch auch einen entscheidenden Nachteil, da sie auf der aktiven Kooperation der Patienten beruhen. Bestimmte Personengruppen, z.B. kognitiv eingeschränke Persone, können jedoch vielfach nicht adäquat an der Aufgabe partizipieren, was die Interpretation der Ergebnisse und letztlich die Darstellbarkeit der Sprachnetzwerke deutlich einschränkt. Die meisten Patienten mit spracharealnahen Läsionen fallen aber meist bereits durch Sprachstörungen klinisch auf und können die Aufgaben nicht uneingeschränkt davon bearbeiten. Hinzu kommt vermutlich auch eine hohe Belastung durch die anstehende Operation, so dass bei vielen Patienten die aufgabenbasierten fMRT Paradigmen zu wenig zuverlässigen Ergebnissen führen. Aus diesen Gründen wird derzeit versucht, alternative Messmethoden zu entwickeln, bei denen man nicht auf die aktive Mitwirkung der Patienten angewiesen ist.

Eine Möglichkeit ohne aktive Mitarbeit der Patienten und aufgabenunabhängig Netzwerke im Gehirn zu klassifizieren ist hier die Verwendung von "resting-state" Paradigmen („nichts tun“), die jedoch nicht zielgerichtet sind, sowie passiven fMRT Methoden, die ebenfalls keine aktive Mitarbeit erfordern, durch die Wahl der Stimuli jedoch eine zielgerichtete Hirnaktivierung initiieren können.

Im Rahmen der Doktorarbeit gilt es zu klären, ob ein passives Sprachparadigma (Sätze hören vs. Rauschen) eine Alternative zu klassischen aktiven Sprachparadigmen (Wortgenerierung, semantische Entscheidung) darstellt und so im Kollektiv von Gesundprobanden zum einen zu vergleichbaren Ergebnissen (aktiv vs. passiv) als auch zu eine reliablen Abbildung der Sprachareale genutzt werden kann.

Entwickeltes passives fMRT Sprach-Paradigma im Blockdesign mit Aktivierung typischer Sprachareale.