Medizinische Universität Graz

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Bibliografische Informationen

Titel

Identifikation abnormer neuronaler Sprachnetzwerke mittels „Brainprints" bei Patient:innen mit Hirntumoren

Kurzfassung

Neuronale Sprachnetzwerke zeigen bei Hirntumorpatient:innen ausgeprägte interindividuelle Unterschiede in ihrer Organisation. Konventionelle gruppenbasierte Analysen erfassen diese Unterschiede oft nur unzureichend, da individuelle Variabilität durch die Bildung von Gruppenmittelwerten verdeckt wird. Die vorliegende Studie nutzt eine Fingerprinting-Methode, um patientenspezifische (Re-)Organisationsmuster neuronaler Sprachnetzwerke anhand von ‚Konnektivitäts-Fingerprints‘ auf individueller Ebene zu charakterisieren. Funktionelle und strukturelle Fingerprints wurden für 27 rechtshändige Patient:innen mit linkshemisphärischen Hirntumoren in oder nahe sprachrelevanten Arealen zu drei Zeitpunkten (präoperativ, postoperativ, 3-Monats-Follow-up) sowie für 30 gesunde Kontrollpersonen erstellt. Gesunde zeigten über drei Monate hinweg stabile Fingerprintmuster. Patient:innen-Fingerprints wurden longitudinal mit einem Referenzfingerprint der gesunden Kohorte verglichen und mit der Sprachfunktion in Beziehung gesetzt. Funktionelle Fingerprints zeigten hochindividuelle Muster, wobei stärkere Abweichungen von der gesunden Referenz mit dem Vorliegen von Sprachdefiziten einhergingen. Reorganisationsverläufe waren sehr heterogen und reichten von einer Angleichung an das gesunde Netzwerk bis zu weiterer Divergenz. Strukturelle Fingerprints zeigten durchgehend referenzkonforme Muster und wiesen keinen Zusammenhang mit der Sprachleistung auf. Die Ergebnisse unterstreichen (1) die Relevanz individualbasierter Ansätze zur Untersuchung neuronaler Reorganisation bei Hirntumoren, (2) das Potenzial funktioneller Fingerprints zur Erfassung klinisch relevanter Netzwerkabweichungen sowie (3) den Bedarf an alternativen methodischen Ansätzen für strukturelle Fingerprints, um deren Anwendbarkeit und klinische Sensitivität zu verbessern. Mit weiterer methodischer Verfeinerung könnte die Methode künftig individualisierte klinische Entscheidungen im Sinne der personalisierten Medizin unterstützen.

Schlagwörter

Hirntumor; Konnektivitäts-Fingerprint; Single-subject Analysen; Sprachnetzwerk; Funktionelle Reorganisation; Resting-state-fMRT

Anzahl Seiten

Publikationsjahr

–

Sachgebiete

Hirnforschung

Autorinnen*Autoren / Co-Autorinnen*Co-Autoren

Autor*in

Ritter, Pia; M.Sc.

Betreuende Einrichtung / Studium

Betreuende Organisation