Methoden II: CBMA & PET Flashcards
Anpassung an ein Referenzgehirn
Die individuellen Gehirne werden entweder auf den MNI oder den Talairach Raum angepasst.
Es handelt sich um Standardkoordinaten.
Daten des MNI Raum können wiederum in den Talairachraum transformiert werden und umgekehrt.
Diese Standardisierung ermöglich Koordinatenbasierte Metaanalysen.
Quantitative Koordinatenbasierte Metaanalysen
- Enormer Wissenszuwachs durch Neuroimaging-Studien in den letzten Jahren
- Ein umfassendes Verständnis der Hirnphysiologie, - organisation und Pathophysiologie ist noch nicht erreicht
- Gründe liegen z.T. in der Komplexität des Gehirns aber auch in den Schwächen der Bildgebungsstudien
Vorteile bildgebender Studien sind…
- Die Nutzung standardisierter Referenzräume (MNI* oder Talairach)
- Ein Voxel entspricht über verschiedene Studien und Personen hinweg der selben Stelle im Gehirn
- Standardisierte Art der Ergebnisdarstellung der Lage des lokalen Maximums (peak Voxel)
Eine Variante der Quantitative Koordinatenbasierte Metaanalysen ist die:
• Activation/Anatomical Likelihood Estimation (ALE)
• die Koordinaten gelten nicht als absolute Lokalisationsangaben, sondern als Zentren der Gauß‘schen Wahrscheinlichkeitsverteilung, was der räumlichen Unsicherheit von Bildgebungsdaten Rechnung trägt
• Diese räumliche Unsicherheit hängt von der Anzahl der Probanden ab
• Studien mit einer größeren Anzahl an Probanden/Patienten gehen mit
größerem Gewicht in die Metaanalyse ein
• Koordinatenbasierte Metaanalysen erlauben eine quantitative Zusammenfassung der Aussagen dutzender oder gar hunderter Experimente
• Die ALE zeigt also welche Konvergenzen signifikant größer sind, als es per Zufall zu erwarten wäre
ALE - Metaanalysen
Signifikante Aktivierungen aus 155 individuellen Experimenten an insgesamt 2352 gesunden Probanden zu den neuralen Grundlagen von Arbeitsgedächtnisleistungen (a)
Bei der ALE werden alle Aktivierungen in Wahrscheinlichkeitsverteilungen überführt
Anschließend wird die lokale Konvergenz der Aktivierungswahrscheinlichkeiten über die Studien hinweg modelliert
Die ALE Karte gibt für jeden Voxel an, mit welcher Wahrscheinlichkeit das „wahre Zentrum“ genau an dieser Stelle lag (b)
Vergleich mit einer Nullverteilung (fehlender räumlicher Zusammenhang zwischen den Ergebnissen der eingeschlossenen Studien)
Identifikation von Regionen mit überzufälliger Konvergenz, korrigiert für multiples Testen (c)
Potenzial quantitativer Metaanalysen
• Quantitative Lokalisation überzufällig häufiger Konvergenz
• Aussagen über neurale Grundlagen psychologischer Prozesse (gut zu
verallgemeinern)
• Hohe Objektivität (im Gegensatz zu z.B. Reviews) da durch den algorithmischen Ansatz alle Ergebnisse gleich gewichtet werden
• Keine Unterscheidung zwischen Haupt- und Nebenbefunden (keine Verzerrung durch „besonders wichtige“ Arbeiten oder Befunde). Auch wenig beachtete, aber konsistente Befunde werden stärker berücksichtigt
• Ermöglichen auch Aussagen über verschiedene Patientengruppen, was in Einzelarbeiten kaum möglich ist
Anwendung in den klinischen Neurowissenschaften
- Viele Untersuchungen, kleine Stichproben
- Große Varianz in klinischen Populationen
- Für allgemeingültige Schlüsse ist die Integration einzelner Studien notwendig
- Beispiel: Studien die Arbeitsgedächtnisleistungen bei schizophrenen Patienten
Interpretation der Ergebnisse
- Vermehrte Aktivität in der Patientengruppe kann im Sinne einer vermehrten Anstrengung bei insuffizienter Verarbeitung interpretiert werden
- Niedrigere Aktivität in der Patientengruppe könnte über unzureichende Rekrutierung ebenfalls als insuffiziente Verarbeitung gedeutet werden
- Neuropsychologische Leistungsdaten können bei der Interpretation nützlich sein
- Verringerte Arbeitsgedächtnisleistungen sind z.B. bei Schizophreniepatienten auch in neuropsychologischen Daten gut dokumentiert
- Vorsicht vor falschen Rückschlüssen „reverse inference“ !
- Es gibt keine 1:1 Entsprechungen zwischen Gehirnaktivität und psychologischen Prozessen. Viele Regionen werden durch zahlreiche Kontexte aktiviert (z.B. SMA)
- Rückschlüsse lassen sich quantitativ mit z.B. mit Koordinatendatenbanken führen (Welche Paradigmen passen zu der aktivierten Region die ich gefunden habe?)
ALE-Metaanalyse über 17 VBM- Studien zu morphologischen Unterschieden von Patienten mit Autismus im Vergleich zu gesunden Kontrollen
Strukturelle Veränderung im rechten ventralen Striatum
Was heißt das jetzt?
Welche Funktionen des ventralen Striatums kennen Sie?
Unterliegt Ihre Interpretation einer Verzerrung durch Ihr (noch nicht ganz vollständiges) Vorwissen?
Koordinatendatenbank:BrainMap
Die BrainMap Datenbank
Aufgabenbasierte Konnektivitätsschätzung
Meta-analytic Connectivity Modeling (MACM)
Testet auf konsistente Koaktivierungen mit einer Saatregion
Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Experiment eine Saatregion als auch einen anderen Voxel aktiviert
Beispiel: Hohe vs normale Sorgenneigung
Good Practice Guidelines
10 einfache Regeln:
• Spezifische Forschungsfragen formulieren
• Integration von min 17 Studien (Berücksichtigung einer ausreichenden Power)
• Organisierte Datensuche (PubMed, Google Scholar, BrainMap)
• Keine Integration von offensichtlichen oder verdeckten ROI Analysen & Transformation der Daten in einen einheitlichen Referenzraum (MNI oder Talairach)
• Anpassung multipler Kontraste (wählen des Kontrastes der am besten auf die Fragestellung passt)
• Doppelte Datenkontrolle
• Festlegung des Analyseprotokolls (evt. Präregistrierung)
• Adäquate Korrektur für multiple Vergleiche
• Diagnose der Ergebnisse (contributing Experiments) • Transparenz
Die BrainMap Datenbank
Die in der BrainMap Datenbank aufgeführten Studien wurden alle auf ihre Eignung zur Verwendung im Rahmen von kooardinatenbasierten Metaanalysen geprüft.
Die Datenbank kann auch zur Bildung von Hypothesen verwendet werden. Welche Prozesse/Aufgaben aktivieren welche Hirnregionen?
Metaanalysen
- In die Quantitativen Koordinatenbasierten Metaanalysen sind nicht auf MRT/fMRT Studien beschränkt
- Auch die Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ist ein Bildgebendes Verfahren
- D.h. auch PET Befunde können mittels dieser koordinatenbasierten metaanalytischen Verfahren integriert werden
- Je nach Fragestellung ist somit auch eine Integration von fMRT und PET Ergebnissen möglich
- Aber wie funktioniert die PET?
Das Bild zum Text… PET
Positronen-Emmisions-Tomographie (PET)
• Der PET Scanner besteht aus Gamma-Strahlen Detektoren
• Nur Gamma-Quanten die gleichzeitig an zwei gegenüberliegenden
Detektoren ein Signal auslösen, gehen in die Analyse ein
• Cluster von Annihilationen deuten z.B. auf erhöhte Durchblutung, erhöhten Sauerstoffverbrauch, erhöhten Glucoseverbrauch, erhöhtes Rezeptorvorkommen oder erhöhte Rezeptorbindung hin
