Neue Förderung mit Schwerpunktprogramm »Computational Connectomics« geht an Team der Charité Berlin und Mitglieder von »Cutting«
Erstellung personalisierter Modelle des Gehirns von Tumorpatienten
Connectome-Konstruktion eines Patienten mit einem Tumor im sprach-eloquenten Areal des Gehirns.
Die Verbindungsstärken der weissen Substanz sind als Kanten (edges) mit einer heat map dargestellt (dunkel=schwache Verbindung, hell=starke Verbindung). Die kortikalen Areale des Gehirns und deren Grösse sind als Knoten (nodes) in Form von Kugeln illustriert. Zusätzlich sind drei orange-farbene TMS-Punkte zu sehen (TMS = Transkranielle Magnet-Stimulation). In diesen Bereichen konnte in diesem Fall das Sprachnetzwerk des Patienten nicht-invasiv gestört und entsprechend kartografiert werden.
Die Darstellung der weisen Substanz basiert auf der Traktografie. Dabei können die unterschiedlichen Richtungen der weissen Substanz mittels diffusionsgewichteter Magnetresonanztomografie gemessen und dargestellt werden. Copyright: Lucius Fekonja & Image Guidance Lab, Charité – Universitätsmedizin Berlin
Das Gebiet der Konnektomik zielt darauf ab, die physikalische und funktionelle Kopplung zwischen den neuronalen Elementen des Gehirns umfassend zu beschreiben. Personalisierte Modelle des Gehirns von Tumorpatienten zu erstellen, hilft, um die Auswirkungen eines Hirntumors auf das zerebrale Netzwerk und die Plastizität und funktionelle Reservekapazität besser zu verstehen. Ebenso trägt es dazu bei Auswirkungen der Neurochirurgie auf das Konnektom zu verbessern und wichtige Knotenpunkte und Kanten, d. h. potenzielle Hochrisikogebiete für Operationen zu identifizieren, die Netzwerkbasis der Sprachfunktion in Bezug auf Tumore aufzudecken und den Verlauf der Genesung vorherzusagen.
Diese Arbeit steht auch in engem Zusammenhang mit dem Clusterprojekt Adaptive Digital Twin innerhalb des Projekts Cutting, das darauf abzielt, das Zentralnervensystem von gesunden Proband*innen und Patient*innen im digitalen Raum abzubilden. Sie untersuchen und entwickeln ko-adaptive Modelle, die eine Simulation, statistische Analyse und visuelle Inspektion des Gehirns unter Verwendung individuell gewonnener funktioneller und struktureller Daten ermöglichen.
Im Ingenieurwesen bezieht sich die Produktion digitaler Zwillinge auf digitale Modelle hochempfindlicher und komplexer Maschinen, zum Beispiel Flugzeugstrahltriebwerke, um anhand laufender Aktualisierungsprozesse Ausfälle und andere Störungen antizipieren zu können. Dieses spezifische Regime digitaler Materialisierung diente als Anregung, potenzielle Folgen von Tumorwachstum im Bereich Neurochirurgie zu simulieren.
Das Projekt ist von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) für drei Jahre gefördert und Teil des März 2016 gestarteten Schwerpunktprogramms Computational Connectomics (SPP 2041).