Forschungsprojekte

Einfluss von transkutaner Vagusnervstimulation auf aufwandsbasiertes Entscheidungsverhalten

Kosten-Nutzen-Analysen sind fester Bestandteil unseres Alltags: Sollte ich mich dazu aufraffen, zum Supermarkt zu gehen, dort einzukaufen und danach eine frische, gesunde Mahlzeit zubereiten oder einfach das Telefon in die Hand nehmen und eine Pizza bestellen? Auf lange Sicht, wäre die erste Option vorteilhafter. Allerdings bietet die zweite Option eine verlockende, schnell befriedigende Alternative. In dieser Studie versuchen wir, zu einem besseren Verständnis dieser Kosten-Nutzen Analysen beizutragen. Was prädisponiert eine Person dazu, zu fast food zu greifen; was motiviert jemanden, Aufwand und Zeit in ein hausgemachtes Essen zu investieren und letztlich: wie können wir das Aufnehmen eines gesünderen Lebensstils begünstigen? Die Vagusnervstimulation (VNS)  wird bereits erfolgreich bei therapieresistenter Depression eingesetzt und wurde wiederholt in Zusammenhang mit verändertem Ernährungsverhalten und Stoffwechsel gebracht. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass der Vagusnerv Projektionen in dopaminerge Hirnnetzwerke besitzt, welche die Wahrnehmung von Belohnungen beeinflussen. Die exakten Hintergrundmechanismen der antidepressiven Wirkung von VNS sind jedoch noch nicht vollständig aufgedeckt. Daher werden wir non-invasive transkutane Vagusnervstimulation in einer gesunden Stichprobe anwenden und ihre Bereitschaft, Aufwand für Geld- und Essensbelohnungen zu investieren in Abhängigkeit der Stimulation untersuchen. In einem weiteren Schritt werden wir die Stoffwechselparameter und neuronalen Korrelate untersuchen, die die Effekte von tVNS auf aufwandsbezogenes Entscheidungsverhalten vermitteln.

Kontakt: Caroline Burrasch, Studienkoordination; Nils B. Kroemer, PI

Bestimmung der Reliabilität von fMRT Daten

Das Konzept der personalisierten Medizin verspricht fundamentale Verbesserungen individueller Gesundheit, indem Behandlungsmaßnahmen auf individuelle Eigenschaften, sogenannte „Biomarker“, maßgeschneidert werden. Kürzlich haben Studien jedoch gezeigt, dass funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) Studien bei der Definition von nützlichen Biomarkern bedenkliche Einschränkungen aufweisen. Es existieren einige Faktoren, die dazu beitragen, dass die Reliabilität der Ergebnisse solcher Studien ungenügend sein kann: unter anderem zählt dazu eine zu geringe Anzahl an trials (d.h. wiederholter Messungen), unpassende experimentelle Designs sowie unangemessene statistische Designs und Modellierungen. Jedoch konnten wir zeigen, dass ein weiterer wichtiger Beitrag zur Reliabilität im Anteil an einzigartiger Information eines Individuums steckt, der den Ergebnissen zu Grunde liegt. Einfacher gesagt, schauen wir uns die charakteristischen Hirnaktivierungsmuster an, die als Reaktion auf Belohnungen, wie z.B. Essensbildern, entstehen, welche eine Person auszeichnen. Ähnlich wie bei einem Fingerabdruck. Um die Bestimmung der Reliabilität und, letztendlich, das Design von fMRT-Studien zu erleichtern, haben wir eine open-source Toolbox, fmreli, entwickelt, die übliche Kennwerte der Reliabilität integriert und auf einfache Art und Weise auf fMRT Datensätze angewandt werden kann. In der Zukunft wollen wir die Toolbox auf existierende Datensätze anwenden, um Sequenzen, Parameter, Paradigmen oder spezifische mentale Zustände und notwendige Stichprobengrößen zu identifizieren, die die Reproduzierbarkeit einer Studie unterstützen. Wir hoffen, damit das Bewusstsein für die Reliabilität als fundamental limitierenden Faktor von Studiendesigns zu steigern und die Anwendung robuster Methoden zu fördern.

Kontakt: Nils B. Kroemer, core development (mit Juliane Fröhner, TUD)

Binge-eating Störung und neuronale Variabilität

Patienten mit Essanfällen berichten häufig ein Gefühl des Kontrollverlusts über ihr Essverhalten. Die Ursachen für diesen Kontrollverlust sind bisher aber nur ungenügend verstanden. Eine mögliche Erklärung hierfür stellen spontan auftretende Schwankungen in der Gehirnaktivität dar. Wir möchten mit dieser Studie diese grundlegenden Prozesse von Binge-Verhalten, insbesondere von Binge-Eating-Störungen (BES), und damit zusammenhängende Muster der Gehirnaktivität eingehender untersuchen. In der Studie werden Motivation und Entscheidungsverhalten gesunder Studienteilnehmender und von Patient/inn/en mit Binge-Eating-Störung während einer fMRT Messung untersucht.

Kontakt: Monja Neuser,Studienkoordination; Nils B. Kroemer, PI

Crowdsourcing the mosaic of the mind – Fellow-Programm Freies Wissen

Unser Wissen über psychische Erkrankungen gleicht häufig einem Blick durch das Schlüsselloch: Durch kleine Stichprobengrößen und kaum validierte, voneinander abweichende experimentelle Aufgaben sind Ergebnisse aus Studien viel zu selten reproduzierbar. Viele der Einflussfaktoren, die zu einer fehlenden Reproduzierbarkeit beitragen, könnten behoben werden durch den verbreiteten Einsatz von offener und plattformunabhängig laufender Software.
Innerhalb des Fellow-Programms Freies Wissen, möchten wir daher eine Aufgabensammlung konzipieren, die klinisch relevante Eigenschaften erfasst und deren Quellcode offen über GitHub verfügbar ist. Um einen möglichst breiten Einsatz in zukünftigen Studien zu vereinfachen, werden die Paradigmen in Haxe implementiert, einer Programmiersprache, die für den Einsatz auf verschiedensten Plattformen optimiert ist, indem der Code nativ für das jeweilige Ziel wie beispielsweise Android oder web-basiertes HTML5 kompiliert werden kann. Über die einfache Erfassung kognitiver Fähigkeiten hinaus, wird durch eine breit angelegte Online-Testung ebenfalls eine Erfassung der Dimensionalität psychischer Erkrankungen ermöglicht, die verwendet werden kann, um Individuen zu identifizieren, die gefährdet sind, eine psychische Erkrankung zu entwickeln.
Als Funktionserweiterung der Software ist zudem ein Interface geplant, das eine grundlegende Übersicht über die individuellen Ergebnisse im Vergleich zu anderen Teilnehmern in der Datenbank erlaubt ebenso wie ein umfassender Überblick über die Ergebnisse für Forschende, die die Aufgabensammlung einsetzen.
Durch dieses Vorgehen hoffen wir Forschende darin unterstützen zu können, adäquatere Modelle menschlichen Handelns und Erlebens zu erstellen, was wiederum Medizinern eine bessere Identifikation von Risikopatienten erlauben würde.

Kontakt: Vanessa Teckentrup