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Automatisierte longitudinale Charakterisierung des Plexus choroideus und des glymphatischen Systems in Multipler Sklerose: Verbesserte Biomarker-Extraktion und Patientenstratifizierung
Antragstellerinnen / Antragsteller
Gabriel Gonzalez Escamilla, Ph.D.; Professor Dr. Sergiu Groppa; Dr.-Ing. Andrea Kronfeld; Anirban Mukhopadhyay, Ph.D.; Professor Dr. Ahmed Othman
Fachliche Zuordnung
Nuklearmedizin, Strahlentherapie, Strahlenbiologie
Förderung
Förderung seit 2023
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 515302522
Multiple Sklerose (MS) ist die häufigste chronische inflammatorische und degenerative Erkrankung des zentralen Nervensystems, die meist junge Erwachsene betrifft und zu fortschreitender Behinderung und eingeschränkter Lebensqualität führt. Zudem verursacht sie immense Kosten für die einzelne Person und das gesamte Gesundheitssystem. Die kranielle Kernspintomographie (MRT) spielt eine zentrale Rolle bei der Diagnose und Überwachung von Patienten mit MS. Zusätzlich enthält die MRT wichtige quantitative Informationen, die die Stratifizierung der Patienten und die Vorhersage des Krankheitsverlaufs sowie das Verständnis der zugrundeliegenden pathophysiologischen Prozesse weiter verbessern können. Diese Informationen werden aber ungenügend für klinische Fragestellungen verwendet. Aktuell fokussiert sich die Bildauswertung hauptsächlich auf die Beurteilung von Läsionen und vernachlässigt die Bewertung von Strukturen, die an neuroinflammatorischen Prozessen beteiligt sind. Neueste Studien belegen eine wichtige modulatorische Rolle des Plexus choroideus (ChP) und des glymphatischen Systems für die Ausprägung der Neuroinflammation und der Neurodegeneration bei MS sowie bei weiteren neuropsychiatrischen Erkrankungen. Automatisierte Auswertungsmethoden zur Segmentierung und Quantifizierung von Plexus choroideus und vom glymphatischen System fehlen jedoch. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von automatisierten Methoden für die morphologische Beurteilung des Plexus choroideus, des glymphatischen Systems sowie der Topographie der Läsionen, die synergistisch mithilfe der künstlichen Intelligenz (KI) erklärbare Modelle generieren und zur Prädiktion klinischer Variablen genutzt werden. Wir werden KI einsetzen, um eine integrative Methodik zu entwickeln, die auf die Segmentierung sowie die anschließende Analyse zugeschnitten ist. Die Bildgebungsvariablen werden mit klinischen Messwerten in drei (Mainz, Düsseldorf, TU-München) großen nationalen Kohorten in Beziehung gesetzt. Hierbei ist eine starke Kooperation mit weiteren SPP Partnern für gemeinsame Nutzung von Segmentierungsalgorithmen und Austausch von Validierungsdaten geplant. Wir postulieren, dass die integrative Analyse des Plexus choroideus, der Eigenschaften des glymphatischen Systems und der Läsionstopographie zur Entwicklung neuer bildgebender Biomarker führen kann, die die klinischen Szenarien der neuroimmunologischen und neurodegenerativen Erkrankungen immens verbessern könnten.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
Mitverantwortliche
Professor Dr. Sven G. Meuth; Dr. Julia Schiffer; Dr. Irene Schmidtmann; Privatdozent Dr. Benedikt Wiestler