{"id":13524,"date":"2022-04-07T17:08:13","date_gmt":"2022-04-07T15:08:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.arnoschrauwers.nl\/weblog\/?p=13524"},"modified":"2022-04-07T17:08:13","modified_gmt":"2022-04-07T15:08:13","slug":"ontwikkeling-van-de-hersens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.arnoschrauwers.nl\/weblog\/07\/04\/2022\/ontwikkeling-van-de-hersens\/","title":{"rendered":"Ontwikkeling van de hersens"},"content":{"rendered":"
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Wie sich unser Gehirn entwickelt<\/h1>\n
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6. April 2022<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/header>\n
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\"Gehirn\"<\/a><\/p>\n

Wie ver\u00e4ndert sich unser Gehirn im Laufe des Lebens? \u00a9 imaginima\/ iStock.com<\/figure>\n<\/div>\n
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Vorlesen<\/span><\/span> <\/a><\/p>\n

Wie gro\u00df ist das Gehirn eines normal entwickelten Sechsj\u00e4hrigen? Wann im Leben entwickeln sich bestimmte Hirnregionen besonders stark? Und in welchem Ma\u00dfe nimmt die Hirnmasse im Alter ab? Erstmals lassen sich solche Fragen nun auf Grundlage einer gro\u00dfen Datenbasis beantworten. Mit Hilfe von \u00fcber 100.000 Hirnscans von Menschen aller Altersstufen haben Forscher standardisierte Referenzdiagramme erstellt. Diese geben Aufschluss \u00fcber die typische Entwicklung unseres Gehirns im Laufe des Lebens und erlauben auch Einblicke in krankhafte Ver\u00e4nderungen. Die \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Datenbank soll in Zukunft eine wichtige Forschungsressource darstellen und k\u00f6nnte mit weiteren Erg\u00e4nzungen ein Standardinstrument der klinischen Praxis werden.<\/strong><\/span><\/p>\n

In der Kinderheilkunde sind Wachstumskurven seit mehr als 200 Jahren Standard. An ihnen l\u00e4sst sich schnell und einfach ablesen, ob beispielsweise K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe, Kopfumfang und Gewicht eines Kindes in dem Bereich liegen, der f\u00fcr das entsprechende Alter zu erwarten ist. Auch unser Gehirn durchl\u00e4uft im Laufe unseres Lebens gravierende Entwicklungen. Wie und wann genau diese typischerweise ablaufen, war allerdings bislang unklar. Zwar erlauben Magnetresonanztomographie-Aufnahmen Einblicke ins lebende Gehirn, doch die Datenbasis war bislang zu gering, um daraus allgemeine Standards abzuleiten.<\/p>\n

Daten aus \u00fcber 100 Studien<\/h3>\n

Diese Forschungsl\u00fccke hat ein Team um Richard Bethlehem von der University of Cambridge nun geschlossen. Dazu trugen die Wissenschaftler in einem aufwendigen Verfahren Hirnscans von mehr als 100.000 Menschen weltweit zusammen, die in \u00fcber 100 Studien ver\u00f6ffentlicht worden waren. Die Altersspanne der Probanden reichte dabei von ungeborenen F\u00f6ten 115 Tage nach der Empf\u00e4ngnis bis hin zu 100-j\u00e4hrigen Senioren. \u201eAuf diese Weise konnten wir die sehr fr\u00fchen, raschen Entwicklungsschritte des Gehirns ebenso dokumentieren wie den langsamen R\u00fcckgang im Alter\u201c, sagt Bethlehem.<\/p>\n

Eine Herausforderung f\u00fcr die Forscher war die gro\u00dfe methodische Variabilit\u00e4t der verschiedenen Studien. \u201eBei Daten aus der Bildgebung des Gehirns sind die Dinge etwas komplizierter, als wenn man einfach ein Ma\u00dfband nimmt und die Gr\u00f6\u00dfe oder den Kopfumfang einer Person misst\u201c, sagt Co-Autor Jakob Seidlitz von der University of Pennsylvania. Zun\u00e4chst mussten die Forscher die Daten also vereinheitlichen. Sie begannen mit einfachen Eigenschaften wie dem Volumen der grauen und der wei\u00dfen Substanz und erweiterten ihre Arbeit dann auf feinere Details wie die Dicke des Kortex und das Volumen bestimmter Hirnregionen.<\/p>\n

Meilensteine der Hirnentwicklung<\/h3>\n

Dabei belegten sie bedeutende Meilensteine der Hirnentwicklung, die zum Teil bereits vermutet worden waren, zum Teil neu entdeckt wurden. So zeigen die Daten, dass das Gehirn ab Mitte der Schwangerschaft bis zum dritten Lebensjahr besonders schnell w\u00e4chst \u2013 von zehn Prozent seiner sp\u00e4teren Gr\u00f6\u00dfe auf 80 Prozent. Die Graue Substanz, die aus Gehirnzellen besteht, erreicht im Alter von sechs Jahren ihr Maximalvolumen und nimmt danach ab. Die Wei\u00dfe Substanz, die aus Verbindungen zwischen den Gehirnzellen gebildet wird, w\u00e4chst bis kurz vor dem 29. Lebensjahr. Danach beginnt das Gehirn, sehr langsam wieder zu schrumpfen, wobei sich der R\u00fcckgang des Volumens ungef\u00e4hr ab dem 50. Lebensjahr etwas beschleunigt.<\/p>\n

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Da der Datensatz auch zahlreiche Aufnahmen krankhaft ver\u00e4nderter Gehirne beinhaltet, konnten die Forscher zus\u00e4tzlich sehen, wie sich Krankheiten wie beispielsweise Alzheimer-Demenz auf unser Denkorgan auswirken. So nimmt das Gehirnvolumen bei Alzheimer-Patienten deutlich schneller ab, als es eigentlich f\u00fcr das jeweilige Alter der Betroffenen typisch w\u00e4re. \u201eIn Zukunft kann unser Referenzrahmen wom\u00f6glich zur Beurteilung von Patienten eingesetzt werden, die auf Krankheiten wie Alzheimer untersucht werden\u201c, sagt Bethlehem. \u201eIndem \u00c4rzte vergleichen, wie schnell sich das Gehirnvolumen eines Patienten im Vergleich zu Gleichaltrigen ver\u00e4ndert hat, k\u00f6nnten sie m\u00f6gliche Anzeichen einer krankhaften Neurodegeneration erkennen.\u201c<\/p>\n

Wachsende Datenbank<\/h3>\n

Bevor die neu erstellten Referenzdiagramme aber tats\u00e4chlich Eingang in die klinische Praxis finden, m\u00fcssen sie den Forschern zufolge mit weiteren Daten erg\u00e4nzt werden. Beispielsweise w\u00e4re es hilfreich, weitere Hirnscans von nicht-westlichen Personen zu integrieren, da diese bislang im Datensatz unterrepr\u00e4sentiert sind. \u201eWir befinden uns mit unseren Gehirndiagrammen noch in einem sehr fr\u00fchen Stadium\u201c, erkl\u00e4rt Bethlehem. \u201eAber unsere Arbeit zeigt, dass es m\u00f6glich ist, diese Instrumente durch die Zusammenf\u00fchrung gro\u00dfer Datens\u00e4tze zu erstellen.\u201c<\/p>\n

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Um weiteren Forschern zu erm\u00f6glichen, ihre Daten zum Projekt beizutragen, hat sein Team alle Daten frei zug\u00e4nglich auf einer Webseite ver\u00f6ffentlicht und stellt ein Tool zur Verf\u00fcgung, mit dem sich weitere Datens\u00e4tze daran anpassen und integrieren lassen. \u201eWir gehen davon aus, dass wir die Diagramme st\u00e4ndig aktualisieren und auf diesen Modellen aufbauen werden, sobald neue Daten zur Verf\u00fcgung stehen\u201c, sagt Seidlitz. \u201eDurch die Schaffung einer gemeinsamen Sprache f\u00fcr Hirnbilder haben wir die notwendige Br\u00fccke geschlagen, die dazu beitragen wird, Erkenntnisse aus der Bildgebung in die klinische Praxis zu bringen.\u201c<\/p>\n

Quelle: Richard Bethlehem (University of Cambridge) et al., Nature, doi: 10.1038\/s41586-022-04554-y<\/a><\/p>\n

Bron: bdw<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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