Als der Neurowissenschaftler Jakob Seidlitz letzte Woche seinen 15 Monate alten Sohn zur Untersuchung zum Kinderarzt brachte, fühlte er sich unzufrieden. An seinem Sohn war nichts auszusetzen: Der Junge schien sich gemäß den Größen- und Gewichtstabellen, die der Arzt verwendete, in einem typischen Tempo zu entwickeln. Was Seidlitz für fehlte, war eine gleichwertige Metrik, um zu messen, wie das Gehirn seines Sohnes wuchs. „Es ist schockierend, wie wenig biologische Informationen Ärzte über dieses kritische Organ haben“, sagte Seidlitz, der an der University of Pennsylvania in Philadelphia arbeitet.
Bald könnte er das ändern. In Zusammenarbeit mit Kollegen sammelte Seidlitz mehr als 120.000 Gehirnscans, die größte Sammlung ihrer Art, um die ersten umfassenden Wachstumstabellen für die Gehirnentwicklung zu erstellen. Die Grafiken zeigen visuell, wie sich das menschliche Gehirn in den ersten Lebensjahren schnell ausdehnt und dann mit dem Alter langsam schrumpft. Das schiere Ausmaß der Studie, die in der Zeitschrift Nature veröffentlicht wurde, hat Neurowissenschaftler verblüfft, die sich seit langem mit Problemen von Reproduzierbarkeit in ihrer Forschung, teilweise aufgrund der geringen Größe der Proben. Die Kernspinresonanztomographie (NMR) ist teuer, was bedeutet, dass Wissenschaftler oft nur eine begrenzte Anzahl von Teilnehmern haben, die sich für Experimente anmelden können.
„Die riesigen Datenmengen, die sie gesammelt haben, sind äußerst beeindruckend und setzen wirklich einen neuen Standard für dieses Gebiet“, sagte Angela Laird, Kognitionsneurowissenschaftlerin an der Florida International University in Miami. Trotzdem warnen die Autoren, dass ihre Datenbank nicht vollständig umfasst: Sie hatten Schwierigkeiten, Gehirnscans aus allen Regionen der Welt zu sammeln. Die resultierenden Grafiken seien nur ein erster Entwurf, und es wären weitere Anpassungen erforderlich, um sie in klinischen Umgebungen umzusetzen.
Wenn Grafiken endgültig für Kinderärzte implementiert werden, ist laut Hannah Tully, Kinderneurologe an der University of Washington in Seattle, große Sorgfalt erforderlich, um sicherzustellen, dass sie nicht missverstanden werden. „Ein großes Gehirn ist nicht unbedingt ein gut funktionierendes Gehirn“, betonte er.
Keine einfache Aufgabe
Da die Struktur des Gehirns von Person zu Person erheblich variiert, mussten die Forscher eine große Anzahl von Scans hinzufügen, um maßgebliche Wachstumsdiagramme mit statistischer Signifikanz zu erstellen. Für Richard Bethlehem, Neurowissenschaftler an der University of Cambridge, Großbritannien, und Mitautor der Studie, ist das keine leichte Aufgabe. Anstatt selbst Tausende von Scans durchzuführen, was Jahrzehnte dauern würde und unerschwinglich wäre, wandten sich die Forscher bereits abgeschlossenen Neuroimaging-Studien zu.
Bethlehem und Seidlitz schickten E-Mails an Forscher auf der ganzen Welt, in denen sie gefragt wurden, ob sie ihre Bildgebungsdaten für das Projekt weitergeben würden. Das Duo war erstaunt über die Anzahl der Antworten, die sie auf die COVID-19-Pandemie zurückführen, die Forschern weniger Zeit in ihren Labors und mehr Zeit als gewöhnlich mit ihren E-Mail-Posteingängen verschaffte.
Insgesamt sammelte das Team 123.894 MRT-Scans von 101.457 Personen, von Feten 16 Wochen nach der Empfängnis bis hin zu Erwachsenen im Alter von 100 Jahren. Die Scans umfassten Gehirne neurotypischer Menschen sowie Menschen mit einer Vielzahl von Erkrankungen wie der Alzheimer-Krankheit und neurokognitiven Unterschieden, einschließlich Autismus-Spektrum-Störungen. Die Forscher verwendeten statistische Modelle, um Informationen aus den Bildern zu extrahieren und sicherzustellen, dass die Scans direkt vergleichbar waren, unabhängig davon, welcher Typ von MRT-Gerät verwendet wurde.
Das Endergebnis ist eine Reihe von Diagrammen, die mehrere wichtige Gehirnmetriken nach Alter darstellen. Einige Metriken wie das Volumen der grauen Substanz und die mittlere kortikale Dicke (die Breite der grauen Substanz) erreichen früh in der Entwicklung einer Person ihren Höhepunkt, während das Volumen der weißen Substanz (tiefer im Gehirn zu finden) ab dem 30. Lebensjahr tendenziell ihren Höhepunkt erreicht. Insbesondere Daten zum ventrikulären Volumen (die Menge an Zerebrospinalflüssigkeit im Gehirn) überraschten Bethlehem. Wissenschaftler wussten, dass dieses Volumen mit dem Alter zunimmt, da es normalerweise mit einer Gehirnatrophie verbunden ist. Der Experte war jedoch überrascht, wie schnell es im späten Erwachsenenalter tendenziell wächst.
Ein erster Entwurf
Die Studie folgt auf einen explosiven Artikel, der im März in Nature veröffentlicht wurde 16, der zeigt, dass die meisten Experimente zur Bildgebung des Gehirns zu wenige Scans enthalten, um Verbindungen zwischen Gehirnfunktion und Verhalten, was bedeutet, dass Ihre Schlussfolgerungen möglicherweise falsch sind. Angesichts dieser Erkenntnis geht Laird davon aus, dass sich das Feld auf die Einführung eines Rahmens zubewegt, der dem von Seidlitz und Bethlehem verwendeten ähnelt, um die statistische Aussagekraft zu erhöhen.
Das Sammeln so vieler Datensätze ähnelt einem „diplomatischen Meisterwerk“, sagte Nico Dosenbach, Neurowissenschaftler an der University of Washington in St. Louis, Missouri, Mitautor der Studie vom 16. März. Für ihn ist dies die Skala, auf der Forscher beim Hinzufügen von Gehirnbildern operieren sollten.
Trotz der Größe des Datensatzes erkennen Seidlitz, Bethlehem und ihre Kollegen an, dass ihre Studie unter einem Problem leidet, das in bildgebenden Studien endemisch ist: einem bemerkenswerten Mangel an Vielfalt. Die von ihnen gesammelten Gehirnscans stammen hauptsächlich aus Nordamerika und Europa und spiegeln überproportional weiße, städtische und wohlhabende Bevölkerungsgruppen wider. „Dies schränkt die Verallgemeinerung der Ergebnisse ein“, sagte Sarah-Jayne Blakemore, kognitive Neurowissenschaftlerin an der Universität Cambridge. Die Studie umfasst nur drei Datensätze aus Südamerika und einen aus Afrika, was etwa 1% aller in der Studie verwendeten Gehirnscans ausmacht.
„Milliarden von Menschen auf der ganzen Welt haben keinen Zugang zu MRT-Geräten, was es schwierig macht, verschiedene Bildgebungsdaten des Gehirns zu erhalten“, warnte Laird. Die Autoren haben jedoch nicht aufgehört, es zu versuchen, und eine Website gestartet, auf der sie ihre Wachstumschartsb in Echtzeit aktualisieren möchten, wenn sie mehr Gehirnscans erhalten.
Mit großen Datensätzen große Verantwortung
Eine weitere Herausforderung bestand darin, zu ermitteln, wie die Besitzer der Gehirnscans, die zum Erstellen der Grafiken verwendet wurden, angemessen gewürdigt werden können. Einige der Scans stammten aus Open-Access-Datensätzen, andere waren für Forscher geschlossen. Die meisten Scans von geschlossenen Daten waren noch nicht so verarbeitet worden, dass sie in die Wachstumscharts aufgenommen werden konnten, sodass ihre Eigentümer zusätzliche Arbeit leisteten, um sie zu teilen. Diese Wissenschaftler wurden später als Autoren des Artikels benannt.
In der Zwischenzeit erhielten die Eigentümer der offenen Datensätze nur eine Erwähnung in dem Dokument, das für Forscher, die nach Finanzmitteln, Kooperationen und Werbeaktionen suchen, nicht so prestigeträchtig ist. Seidlitz, Bethlehem und ihre Kollegen haben diese Daten verarbeitet. In den meisten Fällen räumte Bethlehem ein, dass es im Wesentlichen keinen direkten Kontakt zu den Eigentümern dieser Datensätze gab. Das Dokument listet rund 200 Autoren auf und zitiert die Arbeit von Hunderten von Menschen, die zu Gehirnscans beigetragen haben.
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