Neurologie

Gedächtnisstörungdiagnosen können davon profitieren, Gehirn als Netzwerke zu sehen

Wenn man das Gehirn als ein hochgradig interaktives Netzwerk von Knoten ansieht, anstatt eine Ansammlung einzelner Aktivitätsbereiche, könnte dies eine neue Möglichkeit bieten, die Gedächtnisstörungen zu diagnostizieren, die ältere Menschen betreffen.


"Indem wir das Gehirn als ein Netzwerk untersuchen, passen wir in gewisser Weise unsere Perspektive an - ähnlich wie die Muster, die Sternenkonstellationen bilden, anstatt sich auf jeden der einzelnen Sterne zu konzentrieren", sagt Prof. Perücke.

Zu diesem Schluss kamen die Forscher vom Zentrum für lebenswichtige Langlebigkeit (CVL) der Universität von Texas (Dallas) in Dallas in einer Studie, die in den Proceedings der National Academy of Sciences (PNAS) veröffentlicht wurde .

Gagan Wig, Assistenzprofessor an der UT Dallas School of Behavioral and Brain Sciences, und Kollegen untersuchten, wie Gehirnareale miteinander kommunizieren, um Netzwerke im Gehirn zu bilden und wie sich diese mit dem Alter verändern.

Prof. Wig sagt, Gehirnnetzwerke seien sozialen und technologischen Netzwerken nicht unähnlich; sie umfassen Gruppen von sehr interaktiven Knoten und:

"Diese Knoten kommunizieren alle miteinander in einem großen Gehirnnetzwerk. Ein beträchtlicher Teil der Forschung hat gezeigt, wie ältere Erwachsene unterschiedliche Gehirnareale verwenden als jüngere Erwachsene, wenn sie die gleichen Aufgaben ausführen."

Er erklärt, dass ihr Ansatz eine alternative Möglichkeit bietet, die Unterschiede zwischen dem jüngeren und dem älteren Gehirn, die sich auf das Gehirn als ein Netzwerk konzentrieren, zu bewerten.

"Indem wir das Gehirn als Netzwerk untersuchen, passen wir in gewissem Sinne unsere Perspektive an - ähnlich wie die Muster, die Sternbilder bilden, anstatt sich auf jeden der einzelnen Sterne zu konzentrieren", fügt er hinzu.

Je älter das Gehirn, desto weniger trennten sich die Subnetze

Professor Wig und seine Kollegen untersuchten für ihre Studie, wie separate Sub-Netzwerke des Gehirns zusammenkommen, um spezialisierte Funktionen zu betreiben.

Sie fanden heraus, dass je älter das Gehirn war, desto weniger trennten sich die Sub-Netzwerke. Sie fanden auch, dass weniger Segregation, unabhängig vom Alter, stärker an ein schlechteres Langzeitgedächtnis gebunden war.

Prof. Wig schlägt vor, das Ausmaß der Segregation in den Teilnetzen des Gehirns zu messen, könnte eine Möglichkeit sein, den Gedächtnisrückgang vorherzusagen.

Das Team untersuchte Daten aus der Dallas Lifespan Brain Study. Die Daten, die sie analysierten, stammten von 210 gesunden Erwachsenen im Alter zwischen 20 und 89 Jahren, die Bewertungen des Denkens und des Gedächtnisses absolviert hatten.

Die Teilnehmer unterzogen sich auch Gehirnscans, während sie an nichts Bestimmtes dachten. Die Gehirnscans wurden als Maß für die Konnektivität des Gehirns verwendet.

Um die Ergebnisse zu analysieren, untersuchten die Forscher die Gehirnverbindungen aus der Sicht des Netzwerks. Dazu verwendeten sie die Graphentheorie - einen Bereich der Mathematik, der für die Untersuchung von Verkehrsströmen, Krankheitsverbreitung und sozialen Netzwerken wie Facebook verwendet wird.

Sie fanden heraus, dass die Gehirnnetzwerke in den jüngeren Gehirnen dazu tendieren, viele Verbindungen innerhalb der Netzwerke zu zeigen, die mit der Verarbeitung spezifischer Aufgaben verbunden sind, und weniger Verbindungen, die die Kommunikation zwischen Netzwerken unterstützen.

Aber diese Unterscheidung war im älteren Gehirn weniger bemerkbar. Prof. Wig sagt, dass sie herausgefunden haben, dass die Segregation zwischen Gehirnnetzwerken mit zunehmendem Alter abnimmt.

Die Finanzierung der Studie kam vom National Institute on Aging, einem Teil der National Institutes of Health.

In einer anderen kürzlich veröffentlichten Studie erfuhr Medical News Today, wie Forscher herausgefunden haben, dass Verletzungen an Gehirn-Hubs mehr Schaden anrichten. Sie zeigten, dass die Schäden an den Hubs die Fähigkeit der Menschen, besser zu denken und sich den täglichen Herausforderungen anzupassen, stärker beeinträchtigen als Schäden an Orten, die von Hubs entfernt sind.

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