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Modulation von Sprachnetzwerken durch transkranielle Gleichstromstimulation im gesunden Gehirn.

Antragstellerinnen / Antragsteller Professorin Dr. Agnes Flöel; Professor Dr. Marcus Meinzer
Fachliche Zuordnung Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
Förderung Förderung von 2020 bis 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 435334755
 
Erstellungsjahr 2025

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Transkranielle Gleichstromstimulation (tDCS) kann menschliche Hirnfunktionen und Verhalten ohne gravierende Nebenwirkungen beeinflussen, was großes wissenschaftliches, klinisches und öffentliches Interesse an dieser Methode ausgelöst hat. Bislang berichten hunderte Studien über positive Verhaltenseffekte bei gesunden Menschen und verschiedenen klinischen Populationen. Daneben weisen aktuelle Arbeiten auch auf variable Stimulationseffekte oder geringe Effektstärken der tDCS hin. Daher ist es dringend nötig die Effekte von tDCS auf komplexe Hirnnetzwerke, die menschlichem Verhalten zugrunde liegen zu untersuchen. Dies kann durch (a) funktionelle Bildgebung, (b) Computer Simulationen des induzierten Stromflusses und (c) Simulationen von tDCS Effekten in virtuellen Umgebungen erreicht werden. Diese Methoden wurden jedoch noch nie systematisch integriert, um ein umfassendes Modell neuromodulatorischer Effekte von tDCS zu entwickeln. Im vorliegenden Projekt wurde dies in einer umfangreichen Studie addressiert, die tDCS Effekte während paralleler funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) in einem Sham-kontrollierten Crossover-Design untersuchte. 120 junge Probanden absolvierten zwei MRT-Sitzungen mit konventioneller oder fokaler tDCS (N=30/Gruppe) über dem motorischen bzw. inferioren frontalen Gyrus (M1, IFG; N=30/Region) während Ruhe- und Aufgabenbasierter fMRT untersuchte. Strukturelle Bildgebung ermöglichte Verifikation von Elektrodenpositionen auf der Kopfhaut und individualisierte Stromflussmodellierungen. Vorläufige Analysen zeigen stärkere Verhaltens- und neuronale Netzwerk Modulationen durch konventionelle im Vergleich zu fokaler tDCS. Stromflusssimulationen weisen darauf hin, dass Elektrodenfehlplatzierungen bei fokalen Montagen disproportional stärkere Reduktionen von Stromfluss zu den Zielarealen verursachen. Diese Erkenntnis führte zur Entwicklung eines neuartigen, neuronavigierte tDCS-Protokoll für fokale Montagen, das zu einer 40% präziseren Elektrodenplatzierung führt. Zudem entwickelten wir einen Machine-Learning-Ansatz zur automatisierten Elektrodenextraktion aus MRT-Daten, um die Validität und Effizienz von individualisierten Stromfluss Modellierungen anhand „tatsächlicher“ Elektrodenpositionen zu verbessern. Die Integration funktioneller, struktureller und Modellierungsdaten in ein virtuelles Modell von tDCS Effekten ist aktuell in Vorbereitung und könnte das Verständnis tDCS-induzierter Netzwerkmodulation entscheidend voranbringen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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