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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 von 2022 bis 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 493345456
 
Erstellungsjahr 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Den kognitiven Entwicklungsstand von Säuglingen zu beurteilen ist, obwohl bereits neugeborene Kinder über bemerkenswerte kognitive Fähigkeiten verfügen, schwierig und oft beschränkt auf Tests, die eine gewisse Verhaltensreife voraussetzen. Neuroimaging- Methoden wie Elektroenzephalographie, Magnetoenzephalographie oder funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) können für die Beurteilung dieser frühen Fähigkeiten zu Hilfe gezogen werden und mit Hilfe ihrer Ergebnisse kann die Entwicklung kognitiver Fähigkeiten vorhergesagt werden. Die Bewertung der funktionellen Organisation des Gehirns mittels fMRT kann zudem Einblicke in die Systeme geben, die die Entwicklung kognitiver Fähigkeiten und deren individuelle Unterschiede unterstützen. Die hier vorgestellte Arbeit konzentriert sich auf das Zusammenspiel zwischen funktioneller Gehirnorganisation, quantifiziert durch funktionelle Konnektivität, und aufgabenbezogener Gehirnaktivität im Kontext eines Oddball-Paradigmas, beides gemessen mit fMRT. Große Datenmengen pro Versuchsperson werden zur zuverlässigen Entschlüsselung individueller Unterschiede benötigt. Um die Gewinnung dieser Datensätze zu erleichtern, haben wir die optimalen Bedingungen für diese so genannte „präzise funktionelle Bildgebung“ bei Säuglingen untersucht. Unsere methodischen Vergleiche im Bezug auf Datenerhebung und -verarbeitung zeigten Vorteile von Multi-Echo fMRT in Kombination mit der Entfernung von thermischem Rauschen. Darüber hinaus unterstreichen Pilotuntersuchungen das Potenzial von 7T fMRI bei Säuglingen, welches Daten mit höherer räumlicher Auflösung liefert. Erste Ergebnisse der präzisen funktionellen Bildgebung zeigen individuelle Unterschiede in funktionellen Netzwerkmustern sowie in den Aktivierungsmustern im Kontext eines Oddball-Paradigmas. Laufende Analysen untersuchen die Stabilität dieser Muster und ihre Beziehung zum Gruppendurchschnitt. Die hier gewonnenen Ergebnisse werden dazu beitragen, unser Verständnis von neuronalen Markern für funktionale oder dysfunktionale kognitive Entwicklung zu verbessern. Dies kann letztlich dazu führen, dass Abweichungen von normalen kognitiven Entwicklungsverläufen frühzeitig erkannt werden können, was erlauben wird, Interventionen in einer Zeit hoher Hirnplastizität zu konzipieren.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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