Forschung enthüllt neue Hinweise auf den Energieverbrauch von „ruhenden“ Geistern
Das Bewusstseinsnetzwerk ist ein auffälliges Hirnnetzwerk, das in Ruhephasen, wenn wir nicht mit unserer Umgebung interagieren, sehr aktiv wird und sich bei aktiver Beschäftigung deaktiviert. Die Erforschung dieses Phänomens hat sich weitgehend auf klassische bildgebende Verfahren wie die funktionelle Magnetresonanztomografie (fMRI) gestützt. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts SUGARCODING wurde die Hypothese aufgestellt, dass das Gehirn während dieser energieaufwendigen Ruhephasen die jüngsten Erinnerungen festigt. „Um dies zu untersuchen, haben wir den Energiestoffwechsel des Gehirns sowohl in Ruhe als auch während der Gedächtnisverarbeitung quantifiziert“, erklärt Projektkoordinator Valentin Riedl. „Dazu verwenden wir eine neuartige Bildgebungsmethode für das Gehirn, die wir kürzlich entwickelt haben und mit der wir den Sauerstoffstoffwechsel messen können – unsere primäre Energiequelle, die die Signal- und Haushaltsfunktionen des Gehirns antreibt.“
Bewusstseinsnetzwerk bei Konzentration auf externe Aufgaben
Das Projektteam kombinierte funktionelle Magnetresonanztomografie mit quantitativer Positronen-Emissions-Tomographie (PET) unter Verwendung eines modernen PET/MR-Scanners. So konnte es die fMRI-Messungen mit dem absoluten Energieverbrauch verknüpfen, der durch PET aufgezeichnet wurde. „Unsere Ergebnisse verdeutlichen, dass Hirnregionen mit höherer funktioneller Konnektivität – also stärkerer Interaktion mit anderen Regionen – einen erhöhten Energieverbrauch aufweisen“, kommentiert Riedl. „Interessanterweise verbrauchen evolutionär neuere Hirnregionen tendenziell mehr Energie, was wir auf langsamere chemische Signalprozesse mit Neurotransmittern wie Dopamin und Serotonin zurückführen.“ Anhand dieser Ergebnisse konnten die Forschenden bestätigen, dass die fMRI die erheblichen Energiekosten, die mit der Konnektivität des Gehirns verbunden sind, effektiv erfassen kann. Über diese Projektaktivität wird hier berichtet.
Beschäftigtes Gehirn während wacher Ruhephase
Die Forschenden analysierten dann, ob das Bewusstseinsnetzwerk tatsächlich mehr Energie während der wachen Ruhe verbraucht, wie frühere fMRI-Studien nahelegen. „Unsere Ergebnisse waren rätselhaft. Eine Abnahme des fMRI-Signals aus dem Bewusstseinsnetzwerk – typischerweise als Zeichen einer verringerten neuronalen Aktivität interpretiert – war mit einem höheren Energieverbrauch in den meisten Hirnregionen verbunden“, skizziert Riedl. „Daraus schlossen wir, dass Schwankungen des Blutflusses im Kortex die fMRI-Messungen verzerren können. Insbesondere Regionen des Bewusstseinsnetzwerks, die in fMRI-Scans weniger aktiv erscheinen, sind aufgrund unerwarteter Veränderungen des Blutflusses tatsächlich metabolisch aktiver.“ Seit Jahren ist allgemein anerkannt, dass bei der MRT-Bildgebung des Gehirns ein hohes fMRT-Signal eine erhöhte neuronale Aktivität anzeigt, während ein niedriges Signal auf eine geringere Aktivität hindeutet. Diese Annahme stützt sich in erster Linie auf frühere Forschungen, die in sensorischen Bereichen des Gehirns durchgeführt wurden. Die SUGARCODING-Forschung, bei der fortgeschrittene multimodale Bildgebung des Gehirns eingesetzt wird – die auch Methoden zur Messung des absoluten Energiestoffwechsels umfasst –, stellt diese Interpretation jedoch infrage. Das Projektteam stellte fest, dass die fMRI-Signale nicht im gesamten Gehirn gleichermaßen funktionieren. „Bestimmte Hirnregionen weisen unterschiedliche Gefäßstrukturen und Durchblutungsmuster auf, die die fMRI-Ergebnisse unvorhersehbar verändern können“, fügt Riedl hinzu. Damit wird belegt, wie wichtig es ist, diese Schwankungen bei der Interpretation von fMRT-Daten zur Gehirnaktivität zu berücksichtigen.
Alterung oder neurodegenerative Erkrankungen können die fMRI-Interpretation verändern
Das Manuskript für letztgenannte Projektaktivität wird derzeit überarbeitet. Es wird betont, dass bei der Interpretation von fMRI-Signalen Vorsicht geboten ist, vor allem beim Vergleich verschiedener Hirnregionen oder bei der Analyse von Personen mit unterschiedlichen Gefäßsystemen im Gehirn. „So können zum Beispiel Veränderungen der Gefäßsysteme im Gehirn, wie sie bei der Alterung oder bei neurodegenerativen Erkrankungen auftreten, die Interpretation von fMRI-Daten erheblich beeinflussen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, zusätzliche Informationen über den kortikalen Blutfluss einzubeziehen, um Veränderungen in den fMRI-Signalen genauer mit der neuronalen Aktivität zu verknüpfen“, schließt Riedl.
Schlüsselbegriffe
SUGARCODING, fMRI, Bewusstseinsnetzwerk, neuronale Aktivität, Blutfluss, wache Ruhe, Gefäße
