Die Erforschung des Risikos für psychische Störungen
Biologische Systeme sind komplex und unruhig. Das Verständnis solcher Systeme erfordert ein interdisziplinäres Know-how aus Bereichen wie Mathematik, Ingenieurwissenschaften, Neurowissenschaften und Psychiatrie. Unter der Ägide des Projekts IAFBG (Integration of analyses among fMRI, biophysical models and genetic data) arbeiteten Wissenschaftler mit signifikantem Erfolg an der Integration von genetischen und fMRI-Daten mit mathematischen Modellen. Ein großes Problem von psychischen Störungen ist die genaue Diagnose, vor allem, wenn die Symptome sich ähneln (etwa bei Schizophrenie und bipolarer Störung). Die Forscher entwickelten einen neuen statistischen Ansatz, um gemeinsame Merkmale zu identifizieren. Darüber hinaus fanden sie zwei potenzielle Biomarker für die Erkennung von Epilepsie. Solche Verfahren könnten zu einer biochemischen Indexdatenbank für die Transdiagnose psychischer Störungen beitragen. Die Wissenschaftler entwickelten eine Toolbox für die Raum-Zeit-Granger-Kausalitätsanalyse und machten sie online verfügbar. Dieses Tool könnte sich als nützlich bei der Erkennung eines abnormalen Informationsflusses bei psychischen Erkrankungen erweisen, indem es den Informationstransfer mittels bildgebender Daten beobachtet. Mithilfe neuer Modelle für emergente neuronaler Verhaltensweisen von Ausbrüchen identifizierte IAFBG den Mechanismus, der an der Regulierung der Synchronisationsausbreitung über Oxytocin und die Hemmung von Neurotransmittern beteiligt ist. Diese Ergebnisse könnten verwendet werden, um die Reaktion auf die Hormon- und Glutamat-Anwendung bei der Behandlung von psychischen Störungen zu analysieren. Die Forscher entwickelten auch Methoden, um gesammelt dynamische Verhaltensweisen in Netzwerken von gekoppelten dynamischen Systemen, wie etwa neuronale Netze und Lernsystemen, zu analysieren. fMRI-Daten und genetische Daten halfen bei der Schaffung eines innovativen Ansatzes. Diese Methode assoziiert DISC-1-Gen-Einzelnukleotid-Polymorphismen und Schizophrenie im Precuneus (ein Schlüsselhirnregion). Dieser Rahmen wird bereits von weiteren beteiligten Forschungsgruppen in China und Großbritannien eingesetzt. Mithilfe von fMRI-Daten und computergestützten Modellen charakterisierte IAFBG Hirnalterung mit funktioneller Entropie um erregende Neuronen und erregende Leitfähigkeit zu quantifizieren. Das Rechenwerkzeug selbst könnte verwendet werden, um pathologische Veränderungen in Neuronen und neuronalen Transmittern zu erfassen. Neben dem Wissenstransfer durch veröffentlichte Artikel und Konferenzen haben die Projektaktivitäten weitere Kooperationen zwischen China und Europa gefördert. Die klinische Anwendung von Tools wie der fMRI-Analyse für die Diagnose und die Erkennung von vererbten Risiken für psychische Störungen könnte die diagnostische und therapeutische Wirksamkeit erhöhen. Dies wiederum sollte die Prognose und die Lebensqualität der Patienten verbessern.
