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MRT-Bilder in nie dagewesener Auflösung

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Interview mit Prof. Dr. rer. nat. habil. Oliver Speck, Biomedizinische Magnetresonanz, Universität Magdeburg

13.11.2017

Um zukünftig kleinste Veränderungen des Gehirns besser untersuchen zu können, haben Forscher der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg ein neues Verfahren entwickelt: In bisher nicht dagewesener Auflösung - 64 Mal höher als üblich - können die Gehirnstrukturen damit dargestellt werden. Möglich macht dies aber erst eine ausgeklügelte Echtzeit-Bewegungskorrektur.

 - MRT-Aufnahmen des Kleinhirns: links (a) mit neurowissenschaftlicher Standardauflösung von 1 mm, Mitte (b) mit der höchsten erreichten Auflösung von 0,25 mm, rechts (c) mit einer Auflösung von 0,5 mm.
© Falk Lüsebrink/Universität Magdeburg
MRT-Aufnahmen des Kleinhirns: links (a) mit neurowissenschaftlicher Standardauflösung von 1 mm, Mitte (b) mit der höchsten erreichten Auflösung von 0,25 mm, rechts (c) mit einer Auflösung von 0,5 mm.

Herr Professor Speck, Sie haben ein Verfahren entwickelt, mit dem Gehirnstrukturen in bisher nicht dagewesener Auflösung dargestellt werden können. Wie ist das gelungen?
Die Auflösung zu erreichen, stellt dabei nicht die größte Herausforderung dar, sondern ein ausreichend starkes Signal zu erhalten und die nominelle Auflösung auch praktisch zu realisieren. Kein Mensch kann den Kopf über lange Messzeiten entsprechend der Auflösung von 250 µm ruhig halten. Wir nutzen ein von uns mitentwickeltes Verfahren zur (optischen) Messung der Kopfbewegung und passen das Aufnahmevolumen während der Messung bis zu 80-mal pro Sekunde an. Diese sogenannte prospektive Echtzeit-Bewegungskorrektur ermöglicht erst die Messung ohne bewegungsinduzierte Auflösungsreduktion oder Artefakte. Um die Auflösung von 250 µm gegenüber der Standardauflösung von 1 mm zu ermöglichen, müssten wir bei ansonsten gleichen Bedingungen 4096 (642) Mal so lange messen. Dies kann keinem Menschen zugemutet werden. Daher haben wir die Daten einerseits mit einem 7 T MRT, anstelle einer Feldstärke von 1,5 oder 3 T, akquiriert und andererseits den gleichen Probanden insgesamt achtmal über viele Tage verteilt, jeweils ca. eine Stunde gemessen. Anschließend wurden die Daten in einem von uns neu etablierten Verfahren iterativ zueinander registriert und der Mittelwert zur Steigerung des Signals zu Rausch-Verhältnisses (SNR) gebildet.

 - Prof. Dr. rer. nat. habil. Oliver Speck, Biomedizinische Magnet­resonanz, Universität Magdeburg
© Universität Magdeburg
Prof. Dr. rer. nat. habil. Oliver Speck, Biomedizinische Magnet­resonanz, Universität Magdeburg

Bei dem Verfahren setzen Sie auf Echtzeit-Bewegungskorrektur. Warum ist dies notwendig?
Ein üblicher Scan im MRT im klinischen Alltag ist selten länger als ein paar Minuten. Schon in dieser Zeit können die Bilder durch Bewegung so stark korrumpiert werden, dass eine Diagnose in bis zu 20 Prozent der Fälle erschwert wird oder nicht möglich ist. Selbst wenn die Bewegung nicht so gravierend ist, dass die Daten vollkommen unbrauchbar werden, reduziert jegliche Bewegung die sogenannte effektive Auflösung – die Bilddaten sehen verschwommener aus als sie sein könnten. Unsere erfahrensten Probanden bewegen sich gerade einmal ein bis zwei Millimeter innerhalb einer Stunde, aber selbst das wäre noch zu viel bei einer Auflösung von 250 µm. Daraus ergibt sich unmittelbar die Notwendigkeit für „Gegenmaßnahmen“, insbesondere wenn man scharfe Bilder bei einer sehr hohen Auflösung errei-chen möchte. Durch die Echtzeit-Bewegungskorrektur können die Bilder so aufgenommen werden als hätte sich das Messobjekt, hier der Kopf, während der Messung nicht bewegt. Es wird sozusagen die Messung der Bewegung des Kopfes permanent nachgeführt.

Die Darstellung ist 64 Mal höher aufgelöst als die neurowissenschaftliche Standardauflösung und drei Mal höher als die höchste bisher erzielte Auflösung in einem Magnetresonanztomographen (MRT). Welche neuen Erkenntnisse lassen sich aus diesen Bilddaten ziehen?
Auch wenn wir mit einer solchen Auflösung versuchen, die Brücke zur Mikroskopie zu schlagen, sind wir noch deutlich von einer zellulären Auflösung entfernt. Der große Vorteil liegt jedoch darin, dass wir unsere Daten nicht invasiv akquirieren können, womit wir in der Lage sind, aus dem lebenden Organismus Informationen zu gewinnen. Ein Forschungsschwerpunkt meiner Abteilung „Biomedizinische Magnetresonanz“ und des Standorts Magdeburg ist beispielsweise die Untersuchung von neurodegenerativen Erkrankungen. Diese Erkrankungen führen schon Jahre bevor Symptome auftreten zu einer Degeneration von sehr spezifischen Hirnregio­nen. Durch die Quantifizierung dieser Regionen, zum Beispiel in Form von Volumen- oder Dickenmessungen, kann sowohl der Krankheitsverlauf untersucht als auch nach Möglichkeiten der Frühdiagnostik geforscht werden. Derzeit geschieht dies allerdings ausschließlich in Vergleichsstudien von gesunden Kontrollgruppen zu Gruppen mit einer Pathologie, eine Individualdiagnostik und –prognose ist das erklärte Ziel. Es besteht zudem großes Interesse anderer Forschungspartner, die mittels dieser Methoden grundlegende Fragen über die Gehirnanatomie und deren Änderungen im Verlauf unterschiedlicher Erkrankungen sowie des gesunden Alterns beantworten möchten.

In der Fachwelt sind die neuen Daten bereits auf großes Interesse gestoßen. Welche weiteren Forschungsansätze sind künftig denkbar?
Wir haben den kompletten Datensatz frei von jeglichen Restriktionen jedem zur Verfügung gestellt, dies beinhaltete nicht nur die Endresultate, sondern sämtliche aufgenommenen Bilddaten und darüber hinaus ebenfalls die Rohdaten des Magnetresonanztomographen. Dadurch haben auch Forscher Zugriff auf diese Daten, die diese selbst nicht akquirieren könnten und kostenintensive Wiederholungen an anderen Standorten sind nicht unbedingt notwendig. Damit erhoffen wir uns die Grundlagenforschung in vielen Bereichen zu stimulieren. Es ist zum Beispiel denkbar, dass mit den Rohdaten effizientere Aufnahmeverfahren, um die Akquisitionszeit zu reduzieren, oder Bildverarbeitungsmethoden, zur Verbesserung des SNR, entwickelt werden. Die Bilddaten können dazu verwendet werden, Software weiterzuentwickeln, welche von der besonders hohen Auflösung profitiert, um die Quantifizierung von Gehirndaten zu verbessern. Darüber hinaus können solche Daten auch dazu benutzt werden, das Gehirn genauer zu kartographieren. Wir sind von dem Echo auf diese Daten überwältigt. Bereits in wenigen Monaten wurden die Daten fast 18.000 Mal heruntergeladen und in den sozialen Netzwerken – wie etwa Twitter – haben über 180.000 Follower Tweets zu den Daten verfolgt. Dies war somit eine der am meisten beachteten wissenschaftlichen Neuigkeiten in dieser Zeit.