Die Entschlüsselung früher kognitiver Fähigkeiten in Neugeborenen: das Zusammenspiel zwischen aufgabenbezogenen Hirnantworten und ihrer zugrundeliegenden Netzwerkorganisation

• Antragstellerin: Dr. Julia Moser
• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 493345456

Den kognitiven Entwicklungsstand von Säuglingen zu beurteilen ist anspruchsvoll und obwohl bereits neugeborene Kinder über bemerkenswerte kognitive Fähigkeiten verfügen oft beschränkt auf Tests, die eine gewisse Verhaltensreife voraussetzen, Neuroimaging-Methoden wie Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetoenzephalographie (MEG) können für die Beurteilung dieser frühen Fähigkeiten zu Hilfe gezogen werden. Dennoch ist wenig über den Zusammenhang zwischen den aus EEG/MEG Untersuchungen extrahierten neuronalen Markern und der Gehirnorganisation, die mit funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT) gemessen werden kann, bekannt. Wobei jedoch beide Maße in der Lage sind, die Entwicklung kognitiver Fähigkeiten vorherzusagen.Dabei stellt sich in dieser Phase hoher Hirnplastizität die Frage, ob die Art und Weise, wie das Gehirn organisiert ist, die Art und Weise bestimmt, wie das Gehirn auf Input aus der Umwelt reagiert, oder ob mehrere Organisationsmuster zur gleichen Reaktion führen können. Der Fokus dieses Projekts wird auf dem Zusammenspiel zwischen Gehirnorganisation und aufgabenbezogener Gehirnaktivität, gemessen mit fMRT, liegen. Dabei wird die Hirnorganisation durch die funktionelle Konnektivität im Ruhezustand quantifiziert. Das Hauptziel dieses Projekt ist es, zu bestimmen, wie aufgabenbezogene Hirnaktivität bei Neugeborenen mit ihrer Netzwerkorganisation zusammenhängt. Darüber hinaus wollen wir herausfinden, ob die Netzwerkreife direkt mit dem Grad der aufgabenbezogenen Aktivierung zusammenhängt und damit der entscheidende Faktor für den Zusammenhang zwischen Befunden aus Neuroimaging-Studien und späterer kognitiver Entwicklung ist.Im ersten Teil des vorgeschlagenen Projekts wird ein bestehender Datensatz genutzt, der sowohl Hirnaktivität von Neugeborenen im Ruhezustand als auch aufgabenbasierte Aktivität (Reaktionen auf abweichende Reize) beinhaltet. Damit können wir die funktionelle Konnektivität neonataler Netzwerke im Ruhezustand charakterisieren, und neonatale Reaktionen darauf abbilden. Zudem kann ein Reife-Index der neonatalen Netzwerke berechnet werden, welcher dann mit dem Ausmaß der aufgabenbasierten Aktivität in Beziehung gesetzt werden kann.Im zweiten Teil dieser Studie werden Präzisions-Neuroimaging-Daten erhoben, um individuelle Netzwerke bei Neugeborenen zu erstellen und ihre individuelle Netzwerkorganisation mit ihrer aufgabenbezogenen Hirnaktivität in Beziehung zu setzen. Dieser Schritt wird die Spezifität der Analyse im Vergleich zu Teil eins erhöhen. Das geplante Projekt wird unser Verständnis von neuronalen Markern kognitiver Entwicklung verbessern und kann deren Anwendbarkeit als potentielle Biomarker für funktionelle oder dysfunktionelle kognitive Entwicklung erhöhen. Dies könnte die Möglichkeit eröffnen, Abweichungen von normalen kognitiven Entwicklungsverläufen frühzeitig zu erkennen und Interventionen bereits in einer Zeit hoher Hirnplastizität zu gestalten.

• DFG-Verfahren: WBP Stipendium
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Dr. Damien Fair
• Beteiligte Person: Dr. Chad M. Sylvester