| Zielsetzung: Veränderungen des Default-Mode Netzwerkes wurden in verschiedenen ZNS Erkrankungen beobachtet, vor allem bei Patienten mit Alzheimer’s Demenz (AD) und mild cognitive impairment (MCI). Das DMN besteht aus dem anterioren und dem posterioren cingulärem Cortex (ACC und PCC) und Strukturen in den Parietal- und Temporallappen.
Wir haben die funktionelle Konnektivität (FC) des ACC und PCC (als Hauptbestandteile des DMN) zu anderen Hirnarealen mit resting-state fMRI (RS-fMRI) analysiert, um einen Zusammenhang zwischen dem Resting-state-Aktivitätsmuster und der Krankheitsschwere zu prüfen.
Methoden: 12 Patienten mit schwererer AD (sAD; MMSE: 15,7 ± 1 SD), 11 Patienten mit milder AD (mAD; MMSE: 24,2 ± 3) und 23 gleichaltrige gesunde Kontrollen wurden einem neuropsychologischem Screening mit dem Mini Mental State Examination und RS-fMRI bei 3.0T unterzogen. fMRI-Daten wurden mit SPM 5 vorverarbeitet. Veränderungen des BOLD-Signals bei 0.009-0.08 Hz innerhalb der Seed-Regionen wurden mit allen anderen Voxel des Gehirns mit REST 1.3 verglichen, um Regionen mit korrelierenden Signalveränderungen zu identifizieren.
T-Tests wurden benutzt, um Unterschiede in der funktionellen Konnektivität zu erkennen. Multiple Regressionsanalysen wurden herangezogen, um Korrelationen zwischen dem MMSE-Score und dem Konnektivitätsmuster zu untersuchen.
Ergebnisse: Die sAD sowie mAD- Gruppe unterschieden sich im FC-Muster von den gesunden Kontrollen. Patienten mit sAD wiesen stärkere Veränderungen auf als Patienten mit mAD. sAD- Patienten hatten eine herabgesetzte FC u.a. zwischen dem PCC und dem medialen prefrontalen Lappen (mPFC). Erhöhte FC wurde in sAD ausgehend vom ACC in prefrontale Regionen beobachtet. Veränderungen der FC korrelierten mit zunehmender Krankheitsschwere (gemessen am MMSE) der Patienten.
Konklusion: Mit einer relativ neuen seed-based voxel-wise FC-Analyse bestätigen wir bereits berichtete Veränderungen der FC bei AD-Patienten. Abweichungen der FC nahmen ebenfalls mit zunehmender Krankheitsschwere zu. Longitudinale Studien könnten Aufschluß darüber geben, on die Netzwerkveränderungen einen prädiktiven Wert auf den Krankheitsverlauf haben.
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