C1 – Ultra-high field (UHF) MRI brain biosignatures in the differential diagnosis between Parkinson’s disease and atypical Parkinson disorders
Die frühzeitige und zweifelsfreie Unterscheidung zwischen der sporadischen Parkinson-Krankheit (sPD) und den sog. atypischen Parkinson-Erkrankungen (aPD) wie der Multiplen Systematrophie (MSA) oder der progressiven supranukleären Lähmung (PSP) stellt klinisch nach wie vor eine große Herausforderung mit unverändert hohen Raten an Fehldiagnosen dar. Aus klinischer Sicht ist daher eine nichtinvasive Methode oder ein „Biomarker“ zur zuverlässigen Charakterisierung früher und krankheitsspezifischer Mechanismen eine dringliche Notwendigkeit.
Das interdisziplinäre translationale C1-Projekt zielt darauf ab, bei 7 Tesla ein umfassendes MR-Biosignatur-Protokoll zur Differenzierung von sPD und aPD zunächst anhand von Probandenmessungen zu implementieren und anschließend in einem longitudinalen Ansatz in der Differenzierung verschiedener neurodegenerativer Bewegungsstörungen zu evaluieren. Dabei wird ein spezielles multimodales UHF-MR-Scanprotokoll mit einem Fokus auf quantitativen und innovativen metabolischen Bildgebungsverfahren verwendet.
C1 kombiniert hochauflösende strukturelle Bildgebung und multispektrale quantitative und metabolische Techniken mit modernen Methoden des maschinellen Lernens, um voxel-intrinsische MR-Daten ausgewählter Hirnregionen zu kartieren. Die Datenanalyse umfasst neben der Qualitätskontrolle insbesondere die Koregistrierung und semantische Datenanreicherung, das Training in maschinellen Lernmodellen sowie die Durchführung von Inferenzen mit der Erforschung ergänzender funktioneller ML-Ziele. Das übergeordnete Ziel ist es, charakteristische krankheitsspezifische MRT-Biosignaturen des Gehirns zu identifizieren, um die frühe Diagnose und Differenzialdiagnose und unser Verständnis von Krankheitsmechanismen insgesamt zu verbessern und damit auch zu einer verbesserten Patientenauswahl für zukünftige klinische Studien beizutragen.
Projektleitung: Jürgen Winkler und Arnd Dörfler