MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Technischen Universität München haben herausgefunden, dass fMRT-Signale in vielen Fällen die tatsächliche Gehirnaktivität nicht korrekt widerspiegeln. In etwa 40 % der Fälle zeigen erhöhte fMRT-Signale eine reduzierte neuronale Aktivität an, was die Interpretation zahlreicher Studien infrage stellt. Diese Entdeckung könnte weitreichende Auswirkungen auf die Forschung zu neurologischen Erkrankungen haben.
Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) gilt seit Jahren als eine der wichtigsten Methoden zur Untersuchung der Gehirnaktivität. Doch eine neue Studie der Technischen Universität München (TUM) und der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) stellt diese Annahme infrage. Die Forscher fanden heraus, dass in etwa 40 % der Fälle erhöhte fMRT-Signale mit einer reduzierten neuronalen Aktivität einhergehen. Diese Entdeckung könnte die Interpretation von Tausenden von Studien, die auf fMRT-Daten basieren, grundlegend verändern.
Die Forscher um Dr. Samira Epp und PD Dr. Valentin Riedl untersuchten über 40 gesunde Probanden, die verschiedene Aufgaben wie mentale Arithmetik oder autobiografische Erinnerungen durchführten. Dabei kombinierten sie die fMRT-Messungen mit einer neuen quantitativen MRT-Technik, die den tatsächlichen Sauerstoffverbrauch im Gehirn erfasst. Die Ergebnisse zeigten, dass viele Gehirnregionen ihren Energiebedarf durch effizientere Sauerstoffnutzung decken, anstatt den Blutfluss zu erhöhen.
Diese Erkenntnisse haben weitreichende Implikationen für die Forschung zu neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen. Viele Studien, die Veränderungen im Blutfluss als Indikator für neuronale Aktivität interpretieren, müssen möglicherweise neu bewertet werden. Besonders bei Patientengruppen mit vaskulären Veränderungen, wie sie im Alter oder bei Gefäßerkrankungen auftreten, könnten die gemessenen Werte eher vaskuläre Unterschiede als neuronale Defizite widerspiegeln.
Die Forscher schlagen vor, die herkömmliche fMRT-Methode durch quantitative Messungen zu ergänzen. Langfristig könnte diese Kombination die Grundlage für energie-basierte Gehirnmodelle bilden, die den tatsächlichen Sauerstoffverbrauch und damit die Energie für die Informationsverarbeitung anzeigen. Dies könnte neue Perspektiven für die Untersuchung von Alterungsprozessen sowie psychiatrischen und neurodegenerativen Erkrankungen eröffnen.
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