In den frühen Tagen der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) analysierten die Forscher hauptsächlich, wie Gehirnareale auf einen Reiz reagierten, sei es ein Licht, ein Geräusch oder eine Art kognitive Aufgabe. Aber als Doktorand am Medical College of Wisconsin in Milwaukee hatte Bharat Biswal eine ungewöhnliche Bitte an seine fMRT-Testpersonen: In den Scanner klettern und nichts tun.
Das Standardmodusnetzwerk, das hier in fMRT-Scans im Ruhezustand (oben) gezeigt wird, umfasst den posterioren cingulären Kortex, den Hippocampus und den medialen präfrontalen Kortex. (Untere) Diffusionstensor-Bildgebung, eine MRT-Technik, die die weiße Substanz des Gehirns hervorhebt, zeigt Nervenfasern, die diese Hirnregionen verbinden (posteriorer cingulärer Kortex in rot; medialer präfrontaler Kortex in gelb; Hippocampus in grün und rosa). Adaptiert von ref. 5, mit Genehmigung von Oxford University Press.
Biswal erwartete, dass das spontane neuronale Geschwätz in Ruhe mehr oder weniger zufällig und unstrukturiert sein würde. Stattdessen sah er Struktur, Organisation und Korrelationen zwischen Gruppen von Gehirnregionen, von denen bekannt war, dass sie zusammen funktionieren. Verschiedene Regionen des sensomotorischen Systems des Gehirns schwankten langsam und synchron ohne explizite Aufgabe. Es war der erste Schritt zur Untersuchung der „Konnektivität im Ruhezustand“, Ein Ansatz, der Forschern helfen soll, die funktionelle Organisation sowohl des gesunden als auch des abnormalen Gehirns zu untersuchen, insbesondere bei Kindern und anderen, die herausfordernde kognitive Aufgaben nicht erfüllen können. (Siehe Perspektivseite 14105.)
Biswals Arbeit von 1995, die heute als bahnbrechende fMRT-Studie im Ruhezustand anerkannt ist, erhielt zunächst wenig Aufmerksamkeit (1). Aber im Jahr 2001, Neurowissenschaftler Marcus Raichle und seine Kollegen an der Washington University in St. Louis löste ein weit verbreitetes Interesse an dem Ansatz aus, als sie ein bisher unbekanntes Gehirnnetzwerk beschrieben, das eine Schlüsselrolle in einem Basis- oder Standardmodus des Gehirns zu spielen schien (2). Im Gegensatz zu den sensomotorischen und mehreren anderen Gehirnnetzwerken, die ursprünglich durch ihre Aktivierung während der Aufgaben identifiziert wurden, zeigte dieses neuronale Netzwerk eine hohe Basisaktivität, die tatsächlich abnahm, wenn Probanden eine Vielzahl von kognitiven Aufgaben erledigten.“Es sagte etwas Wichtiges über die laufende Aktivität des Gehirns aus und die Tatsache, dass es nicht nur dasitzt und darauf wartet, dass jemand in einem weißen Kittel kommt und Ihnen sagt, was Sie tun sollen“, sagt Raichle.Fasziniert von dem, was das Gehirn während vermeintlich inaktiver Perioden tun könnte, begannen Raichle und andere, dieses sogenannte „Standardmodus-Netzwerk“ zu erforschen, das an kognitiven Prozessen auf hoher Ebene wie Selbstbewusstsein und Gedächtnis beteiligt zu sein schien. Michael Greicius, Verhaltensneurowissenschaftler an der Stanford University in Kalifornien, folgte bald Raichles Arbeit und zeigte, dass die einzelnen Komponenten des Standardmodusnetzwerks des Gehirns im Ruhezustand korrelierte Schwingungen aufweisen, genau wie Biswal dies für das sensomotorische Netzwerk gesehen hatte (3).“Diese Reihe von Papieren hat das Profil der Forschung wirklich erhöht“, sagt Biswal, jetzt Professor am New Jersey Institute of Technology in Newark. Die Ergebnisse legen nahe, dass Netzwerke von Gehirnregionen, die während der Aufgaben gemeinsam aktiviert oder deaktiviert werden, Signaturen ihrer Konnektivität beibehalten, die auch in Ruhe erkannt und untersucht werden können. Möglicherweise bedeutete dies, dass Neurowissenschaftler in der Lage wären, den grundlegenden Schaltplan des Gehirns ohne die Verwendung speziell entwickelter Aufgaben abzubilden.
Die Idee stieß bei vielen Neurowissenschaftlern auf reges Interesse, aber auch auf eine gesunde Portion Skepsis. „Es schien einfach zu gut, um wahr zu sein, und zu einfach“, sagt Greicius. „Die Leute begannen sich zu fragen, ob es wirklich neural sein könnte.“Viele Forscher stellten zunächst in Frage, ob die rhythmischen, synchronisierten Schwankungen, die während des Ruhezustands beobachtet wurden, Artefakte anderer Körperfunktionen wie Atmung oder Herzschlag sein könnten. Aber diese Zweifel verblassten allmählich, als mehr Studien die frühen Ergebnisse replizierten und erweiterten. Die Forschung zeigte, dass die korrelierte Aktivität entlang struktureller Netzwerke von Nervenfasern im Gehirn verlief und dass das chirurgische Trennen von Verbindungen zwischen Bereichen die Netzwerkaktivität im Ruhezustand stören könnte, was darauf hindeutet, dass die Korrelationen einen echten und grundlegenden Aspekt der neuronalen Kommunikation widerspiegelten (4⇓-6). Die genaue Funktion des Standardmodus-Netzwerks bleibt umstritten, aber seine Gehirnregionen sind an Prozessen wie selbstreferentiellem Denken, emotionaler Verarbeitung und dem Abrufen von Erinnerungen beteiligt.
Neben den sensomotorischen und Default-Mode-Netzwerken wurden jetzt viele andere Gehirnnetzwerke in Ruhe beobachtet, einschließlich derjenigen, die an Sehen, Hören und Gedächtnis beteiligt sind (7). In jedem dieser Fälle scheinen dieselben Regionen, die während der Aufgaben zusammen feuern, in Ruhe zusammen zu summen und eine Signatur ihrer funktionalen Organisation beizubehalten. Die langsamen, synchronisierten Schwingungen innerhalb jedes Netzwerks — die voneinander unabhängig sind — sind ebenfalls bemerkenswert robust und bestehen auch im Schlaf und unter Narkose (8, 9).
In den letzten Jahren hat die Akzeptanz des Ansatzes zugenommen. Und im Jahr 2010, als das NIH das Human Connectome Project startete — eine groß angelegte, fünfjährige Anstrengung, um die Gehirnnetzwerke von mehr als 1.000 Menschen abzubilden – wählte die Agentur Ruhezustand fMRT als eine der Kerntechniken für das Projekt. „Das war ein großes Signal aus dem Feld, dass die Konnektivität im Ruhezustand zur Hauptsendezeit bereit ist“, sagt Greicius.Mit fMRT im Ruhezustand können Neurowissenschaftler die Gehirnaktivität bei kleinen Kindern oder Patienten untersuchen, die sonst nicht in der Lage wären, lange Experimente durchzuführen oder komplexe kognitive Aufgaben auszuführen. Und im Gegensatz zur aufgabenbasierten Bildgebung, die typischerweise ein einzelnes Gehirnnetzwerk hervorhebt, das mit einer bestimmten Aufgabe verbunden ist, ermöglicht die fMRT im Ruhezustand den Forschern, viele Netzwerke gleichzeitig zu beobachten. Die Einfachheit des Verfahrens und seine relativ kurze Dauer (oft etwa 5-10 Minuten im Vergleich zu 30 Minuten oder mehr für viele aufgabenbasierte Studien) haben es den Forschern auch erleichtert, die Experimente des anderen zu replizieren und die Ergebnisse zu vergleichen.Der Neurowissenschaftler Wei Gao vom Cedars-Sinai Medical Center in Los Angeles ist einer von mehreren Forschern, die fMRT im Ruhezustand bei schlafenden Säuglingen verwenden, um zu untersuchen, wie sich Gehirnnetzwerke während der Entwicklung bilden und entwickeln. Während einige Schaltkreise, wie das sensomotorische Netzwerk und das auditive Netzwerk, bei der Geburt ziemlich gut etabliert zu sein scheinen, hat Gao festgestellt, dass andere Netzwerke, wie das Standardmodusnetzwerk, sich viel langsamer entwickeln (10).
„Im Alter von zwei Wochen gibt es kein Standardmodus-Netzwerk an sich, sondern nur isolierte Gehirnregionen“, sagt er. Die Ergebnisse von Gao zeigen, dass sich die Kernregionen des Netzwerks im ersten Jahr allmählich synchronisieren, wobei zusätzliche Verfeinerungen mindestens bis zum zweiten Lebensjahr andauern (10, 11). Die Funktion dieser Veränderungen ist noch unklar; Aber Gaos Ergebnisse stimmen mit psychologischen Daten überein, die zeigen, dass Babys typischerweise zwischen 14 und 20 Monaten selbstbewunderndes und peinliches Verhalten einleiten und lernen, ihre eigenen Reflexionen zwischen 20 und 24 Monaten zu erkennen (12).
Die Bildgebung im Ruhezustand kann auch neue Erkenntnisse darüber liefern, wie die Konnektivität des Gehirns schief geht. Eine Störung des Standardmodusnetzwerks wurde beispielsweise mit Alzheimer, Depressionen, Autismus und Schizophrenie in Verbindung gebracht (13). Im Fall von Autismus, Sowohl aufgabenbasierte als auch einige Ruhezustandsstudien haben ebenfalls abnormale Muster ergeben. „In der Lage zu sein, den Ruhezustand zu nutzen, um junge Kinder und Menschen mit einer Reihe von Fähigkeiten zu scannen, ist eine großartige Sache für das Feld klinisch.“ -Lucina Uddinof Konnektivität in mehreren anderen Netzwerken, einschließlich derjenigen, die an Arbeitsgedächtnis, Sprache, Emotionsverarbeitung und sozialer Kognition beteiligt sind (14).“Wir sind noch in den frühen Phasen der Entdeckung“, sagt die kognitive Neurowissenschaftlerin Lucina Uddin, die Autismus bei Kindern an der Universität von Miami in Florida studiert. Da die aufgabenbasierte Bildgebung das Feld seit Jahrzehnten dominiert, besteht ein Mangel an Daten von Kindern und Menschen mit schweren Autismus-Symptomen, die oft kein psychologisches Standardexperiment im Scanner durchführen können. „In der Lage zu sein, den Ruhezustand zu nutzen, um junge Kinder und Menschen mit einer Reihe von Fähigkeiten zu scannen, ist eine großartige Sache für den klinischen Bereich“, sagt Uddin.Bisher haben sich fMRT-Biomarker zur Diagnose von Personen mit Autismus oder neurodegenerativen Erkrankungen als schwierig zu entwickeln erwiesen. Wissenschaftler hoffen jedoch, die Konnektivität im Ruhezustand zu nutzen, um die Behandlung neuropsychiatrischer Patienten zu verbessern, die bereits auf andere Weise diagnostiziert wurden.An der Harvard Medical School in Boston, Massachusetts, untersucht der Neurologe Michael Fox die Netzwerke, die an der therapeutischen Hirnstimulation beteiligt sind, einer Reihe von Techniken zur Behandlung von Parkinson, Depressionen und anderen Erkrankungen. Die Forscher haben immer noch nur ein vages Verständnis davon, wie diese Techniken neurologische Symptome lindern und warum bestimmte Stimulationsstellen am effektivsten sind.“Wenn Sie versuchen wollen zu verstehen, wie sich Hirnstimulation ausbreitet und ein Netzwerk beeinflusst, müssen Sie verstehen, wie dieses Netzwerk aussieht“, sagt Fox. Eine kürzlich von seiner Gruppe durchgeführte Studie zur Konnektivität im Ruhezustand legt nahe, dass verschiedene Stimulationsstellen, die für dieselbe Störung arbeiten, häufig zum selben Gehirnnetzwerk gehören, während andere Stellen nicht miteinander verbunden zu sein scheinen (15). Der Befund, sagt Fox, deutet darauf hin, dass in der Zukunft, Ruhezustand Konnektivität Karten verwendet werden könnten, um vorherzusagen, ob bestimmte Websites wirksam sein wird, in einem einzelnen Patienten, oder zu lokalisieren, neue Kandidaten-sites für die Stimulation.
Anwendungen für die Konnektivität im Ruhezustand werden weiter ausgebaut. „Ich glaube nicht, dass ich damit gerechnet hätte, dass es später so viel Interesse an dieser Arbeit geben würde“, sagt Biswal.
Raichle und andere schreiben die Einfachheit und Vielseitigkeit der Technik zu. „Sie können neugeborene Kinder studieren und beobachten, wie sie sich entwickeln, und Sie können zum anderen Ende des Spektrums springen und Menschen studieren, die altern und nicht gut abschneiden“, sagt er. „Es hat wirklich die Tür zum Studium der funktionellen Organisation des Gehirns geöffnet.“