Neurobiologie der Psychotherapie - PMU

Konnektivität und Netzwerke als Basis physiologischer und pathologischer Gehirnfunktion
Christian Grefkes
Konnektivität bezeichnet die Integration regional spezifischer Verarbeitung im Gehirn, das heißt, das
Zusammenspiel verschiedener Gehirnregionen. Untersuchungen zur physiologischen Konnektivität im
menschlichen Gehirn und deren Veränderungen bei neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen haben sich
dabei in den letzten Jahren zu einem zentralen Schwerpunkt der funktionellen Neurowissenschaften entwickelt.
Dies hat zu einer Vielzahl von neuen Einblicken in die Organisation kortikaler Netzwerke geführt. Darüber hinaus
konnten Netzwerkstörungen als pathophysiologisches Korrelat einer Reihe klinischer Symptome bei Demenz,
Schlaganfall oder Depression zugeordnet werden. Für den Kliniker besteht hier doch häufig die Schwierigkeit, den
oft komplexen mathematischen Modellen, welchen Konnektivitätsanalysen zu Grunde liegen, methodisch und
inhaltlich folgen zu können.
Im Rahmen des Vortrags soll ein Überblick über die aktuellen Konzepte und Anwendungen der in-vivo
Untersuchung von Konnektivität im menschlichen Gehirn gegeben werden. Es wird ein anwendungsbezogener
Überblick hinsichtlich der klinischen und neuropsychologischen Einsatzmöglichkeiten von Konnektivitätsanalysen
einschließlich ihrer Stärken und Schwächen gegeben. Dabei wird insbesondere auf funktionelle
Konnektivitätsuntersuchungen im Ruhezustand („Resting-State Konnektivität“) sowie auf die
Aktivitätsmodellierung mittels Dynamic Causal Modelling eingegangen.
Konnektivität bestimmt die Dynamik und Funktion des menschlichen Gehirns
Viktor Jirsa
Menschliches Handeln und Denken ist bestimmt durch die funktionsspezifische Informationsverarbeitung in
einzelnen Gehirnregionen und durch die Informationsintegration über Gehirnregionen hinweg. Solche integrativen
Prozesse enstehen im Gehirn durch die Emergenz selbstorganisierter oszillatorischer Aktivität im Netzwerk. Wie
genau der Zusammenhang zwischen Gehirnfunktion und Gehirnaktivität sich darstellt, ist jedoch bisher
unverstanden. Es gibt einige neue Ansatzpunkte, die sich im letzten Jahrzehnt entwickelt haben und uns von der
nicht-invasiven Bildgebung des Gehirns geliefert worden sind, insbesondere durch die funktionale
Kernspintomographie und die Enzephalographie (EEG, MEG). Der Ruhezustand des Gehirns beispielweise ist ein
dynamischer Prozess mit transienten, doch hochkohärenten Aktivierungsmustern, die aus sieben bis zehn
dominierenden Strukturen bestehen. Diese spannen ein Basissystem auf, in der sich nicht nur die Ruheaktivität
des Gehirns darstellt, sondern auch funktional spezifische Aktivierungen bei kognitiver Beanspruchung ablaufen.
Diese Prozesse sind überwiegend bestimmt durch die Raum-Zeit-Struktur der Konnektivität des Hirnnetzwerks,
die sich aus den synaptischen Stärken und den physiologischen Laufzeitverzögerungen bestimmt. Diese Raum-
Zeit-Struktur stellt den Rahmen dar, in welchem die integrativen Prozesse des Gehirns ablaufen. Ist dieser
Rahmen gestört wie im Fall der Epilepsie, der Schizophrenie oder der multiplen Sklerose, dann ist auch die
Dynamik des Ruhezustands beeinträchtigt und bietet sich daher als Biomarker an, der das gesunde vom kranken
Gehirn zu unterscheiden vermag.
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