Verschiedene Maße der Hirnkonnektivität beantworten unterschiedliche Fragen. Ihre Unterscheidung hilft bei der Planung und Interpretation von Hirnstimulationsexperimenten.
Strukturelle Konnektivität: mögliche anatomische Wege
Diffusions-MRT erfasst, wie sich die Diffusion von Wasser auf das MR-Signal auswirkt. Diffusion Tensor Imaging (DTI) beschreibt ihre vorherrschende Orientierung innerhalb eines Voxels. Traktografie nutzt Diffusionsinformationen, um mögliche Faserverläufe der weißen Substanz abzuschätzen.
Diese Schätzungen liefern einen anatomischen Kontext. Sie zeigen weder direkt die Richtung des Informationsflusses noch, ob Stimulation die Aktivität in einer anderen Region verändert.
Funktionelle Konnektivität: gemeinsam schwankende Signale
Funktionelle Konnektivität beschreibt statistische Beziehungen zwischen Signalen verschiedener Hirnregionen. In der Ruhe-fMRT werden spontane BOLD-Schwankungen analysiert; aufgabenbezogene Studien untersuchen Aktivität in einem definierten kognitiven Kontext.
Korrelierte Signale helfen, Netzwerke zu beschreiben und die Zielwahl zu informieren. Eine Korrelation allein weist weder eine direkte Verbindung noch die Richtung eines Einflusses nach.
Effektive Konnektivität und Dynamic Causal Modelling
Dynamic Causal Modelling (DCM) passt Modelle interagierender neuronaler Populationen an gemessene Signale an. Bei fMRT gehört dazu ein Modell des Zusammenhangs zwischen neuronaler Aktivität und hämodynamischer Antwort. Der Vergleich mehrerer Modelle prüft Hypothesen über gerichtete Interaktionen und deren Veränderung durch experimentelle Bedingungen.
Die Schlussfolgerungen hängen vom Modell, den einbezogenen Regionen und der Datenqualität ab. Modellbasierte Inferenz und experimentelle Intervention liefern sich ergänzende Evidenz.
TMS-fMRT: gezielt intervenieren
Die Kombination von TMS und fMRT ergänzt einen kontrollierten Eingriff an einem kortikalen Ziel und misst die zugehörige BOLD-Antwort im Gehirn. Geeignete Vergleichsbedingungen helfen, stimulationsbezogene Antworten von sensorischen und anderen Effekten zu unterscheiden. Eine Antwort in einer entfernten Region belegt für sich noch keine direkte anatomische Verbindung.
Chronometrische TMS-fMRT variiert zusätzlich den Zeitpunkt der Stimulation relativ zu einer Aufgabe. So untersuchen wir, wie Netzwerkantworten vom kognitiven Zustand und vom Interventionszeitpunkt abhängen.
Funktionelle Konnektivität beobachten, TMS-Antworten kartieren und aufgabenbezogenes Timing erkunden.
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