Analyse von Einflussfaktoren auf zerebrale Fluss- und Gewebevolumina im Lebenszeitverlauf
Creators: name: Hilsdorf, Annalena
Publisher: name: Universität Tübingen
Year: 2024

description: Obwohl die physiologische Gehirnentwicklung von großem wissenschaftlichem Interesse ist, sind die Zusammenhänge von zerebralen Flussvolumina und Gewebevolumina der grauen Substanz nicht breit erforscht und die Lebenszeitverläufe nicht abschließend geklärt. Die Haupthypothese unserer Studie war, dass sich die Lebenszeitverläufe der zerebralen Flussvolumina und der Gewebevolumina der grauen Substanz ähneln, sowie, dass die Gipfel zeitlich eng korreliert in der Präadoleszenz stattfinden. Wir analysierten die Rohdaten aus bereits durchgeführten Studien mittels farbduplexsonographischer Untersuchung der extrakraniellen Gefäße (Aa. carotides internae und Aa. vertebrales) zur Untersuchung des zerebralen Gesamtflussvolumens, sowie der Flussvolumina des vorderen und hinteren Stromgebietes. Eingeschlossen wurden 171 gesunde Probanden im Altersbereich von 3–87 Jahren (Datensatz 1). Zudem schlossen wir 1348 hochauflösende 3D MRT Datensätze (T1 gewichtete Sequenzen, 3T MRT) gesunder Probanden zwischen 2–86 Jahren zur Analyse der Gewebevolumina der grauen Substanz ein, welche im Rahmen der C-MIND, fCONN, und IXI Studien erhoben wurden (Datensatz 2). Die MRT Datensätze wurden mit SPM12 (University College London, UK) und der CAT12 Toolbox (Gaser und Dahnke, verfügbar unter http://www.neuro.uni-jena.de/cat/) innerhalb von Matlab (Mathworks, Natick, MA, USA) vorverarbeitet. Die Cerebromatic Toolbox wurde zur Erstellung eines gruppenspezifischen Templates genutzt. Es wurden (teilweise) veröffentlichte neonatale Startpunkte genutzt, um eine Ausbreitung des Altersbereichs über den gesamten Lebenszeitverlauf zu ermöglichen. Mittels eines Bootstrap Ansatzes und einer ‚sampling rate‘ von 0.8 wurden in einem iterativen Prozess 10.000 Subdatensätze generiert und an diese Polynomialfunktionen dritter Ordnung zur nichtlinearen Darstellung der Lebenszeitverläufe angepasst. Mithilfe dieser Methode konnte eine robuste Darstellung der Mediane und Interquartilsabstände erreicht werden. Die Berechnung des Fluss/Gewebevolumens erfolgte anhand der Division der Mediane des Blutflussvolumens durch die Mediane des Gewebevolumens in jedem Lebensmonat. Die statistische Auswertung erfolgte mittels Mann-Whitney-U-Test (Signifikanzniveau α = 0.05, Bonferroni korrigiert). Der Gipfel des zerebralen Gesamtflussvolumens (77 Monate/6.4 Jahre) wird deutlich vor dem Gipfel des Gewebevolumens der grauen Substanz (112 Monate/9.3 Jahre) erreicht. Sowohl Fluss- als auch Gewebevolumina sind in der Kindheit höher als im Erwachsenenalter. Während Jungen/Männer über den ganzen Lebenszeitverlauf höhere Gewebevolumina haben, zeigen Frauen ab einem Alter von 368 Monaten/30.7 Jahren höhere zerebrale Flussvolumina. Der Fluss/Gewebevolumen erreicht bereits in früher Kindheit sein Maximum (68 Monate/5.7 Jahre), wobei Mädchen einen späteren Gipfel erreichen, dann allerdings ab der Adoleszenz einen höheren Fluss/Gewebevolumen und einen kontinuierlichen Anstieg bis ins hohe Alter zeigen. Die Lebenszeitverläufe des zerebralen Flussvolumens und des Gewebevolumens der grauen Substanz ähneln sich somit, unterscheiden sich aber zeitlich. Da das Flussvolumen dem Gewebevolumen vorauseilt legt die These nahe, dass die Prozesse, welche zu höheren Gewebevolumina führen (Synaptogenese, Überproduktion an Neuronen) und mit einem hohen Glucosebedarf einhergehen, primär die hohen Flussvolumina bedingen. Auch die Geschlechterunterschiede der Fluss- und Gewebevolumina im Erwachsenenalter mit höheren Fluss- aber geringeren Gewebevolumina bei Frauen lassen darauf schließen, dass die Gewebevolumina der grauen Substanz nicht der treibende Faktor für höhere Flussvolumina sind. Das angewendete Bootstrap Verfahren erwies sich als gute Methode zur Auswertung des teilweise lückenhaften Sonographie Datensatzes, wobei der MRT Datensatz als stabile Referenz diente und sich viele Ergebnisse aus der Literatur bestätigen und neue Erkenntnisse dazu gewinnen ließen. Damit eignet sich der methodische Ansatz auch für zukünftige Auswertungen in kleineren Kohorten als stabile statistische Methode. Zudem ist der Kenntnisgewinn über die physiologischen Lebenszeitverläufe, Geschlechterunterschiede und Lateralisierungseffekte von enormer Wichtigkeit, um Abweichungen früher oder sensitiver zu erkennen.