LONDON (IT BOLTWISE) – Eine internationale Forschergruppe hat erstmals die Entwicklung der elektrischen Aktivität des Gehirns von 5 bis 100 Jahren kartiert. Diese bahnbrechende Studie verknüpft die Gehirnaktivität direkt mit dem physischen “Verdrahtungsdiagramm” des Gehirns und könnte neue Wege zur Früherkennung neurodegenerativer Erkrankungen eröffnen.

Eine internationale Forschergruppe hat erstmals die Entwicklung der elektrischen Aktivität des Gehirns von 5 bis 100 Jahren kartiert. Diese bahnbrechende Studie verknüpft die Gehirnaktivität direkt mit dem physischen “Verdrahtungsdiagramm” des Gehirns. Im Mittelpunkt der Forschung steht das Xi–αNET-Modell, das erklärt, wie die Geschwindigkeit der Nervensignale und anatomische Verbindungen die auf einem EEG beobachteten Muster erzeugen.
Die Analyse des HarMNqEEG-Datensatzes, der Aufzeichnungen von 1.965 Personen aus neun Ländern umfasst, ergab, dass die Verlangsamung der Gehirnwellen im Alter nicht zufällig ist. Sie spiegelt direkt den Rückgang der Myelin-Dicke wider, die als Isolierung der Nervenfasern dient. Diese Erkenntnis könnte EEG-Tests in Zukunft zu einem “Geschwindigkeitsmesser” für die Gehirngesundheit machen, der neurodegenerative Erkrankungen wie Parkinson frühzeitig erkennt.
Das Xi–αNET-Modell behandelt die Hintergrundgeräusche des Gehirns und die rhythmischen Alpha-Wellen als unabhängige Prozesse, die durch physische Signalübertragungsgeschwindigkeiten angetrieben werden. Die Studie zeigt, dass die Verzögerungen der Nervensignale im Laufe des Lebens einer U-förmigen Kurve folgen: Sie sind in der Jugend kurz, stabil in der Lebensmitte und verlängern sich im Alter erheblich, wenn die Integrität der weißen Substanz abnimmt.
Die Forschung hebt hervor, dass die Frequenz der Alpha-Wellen durch die Dicke der Myelin-Isolierung bestimmt wird. Eine stärkere Myelinisierung führt zu einer schnelleren Signalübertragung und höheren Frequenzen der Gehirnwellen. Das Modell konnte erfolgreich die charakteristische “Verlangsamung” der Alpha-Rhythmen bei Parkinson-Patienten erkennen, was sein Potenzial als diagnostisches Werkzeug unterstreicht.
Diese Studie bietet neue Einblicke in die Gehirnrhythmen, die nicht als frei schwebende Oszillationen, sondern als Reflexionen der physischen Verdrahtung des Gehirns und der Effizienz seiner Signalwege betrachtet werden. Die Forscher zeigen, dass das Xi–αNET-Modell zuverlässige Schätzungen der kortikalen Aktivität, der effektiven Konnektivität und der individuellen Signalverzögerungen aus routinemäßigen EEG-Aufzeichnungen liefert.
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