Schnelle Aufnahme & metabolische Modellierung für deut. MRI

Das menschliche Gehirn ist das Organ mit dem höchsten Energieverbrauch im Verhältnis zu seinem Gewicht. Diese Energie wird hauptsächlich in Form von Glukose verbraucht, die auf oxidativem oder nichtoxidativem Weg verstoffwechselt wird. Auf dem oxidativen Weg spielt Glutamat eine entscheidende Rolle, während auf dem nichtoxidativen Weg Laktat von Bedeutung ist. Bei verschiedenen Krankheiten wie Hirntumoren oder Epilepsie ist dieser Energiestoffwechsel gestört, z. B. in Form eines gestörten Gleichgewichts zwischen dem oxidativen und dem nichtoxidativen Stoffwechselweg. Daher kann die Untersuchung des Energiestoffwechsels im Gehirn wertvolle Erkenntnisse zum Verständnis und zur Erkennung von Krankheiten liefern. Die Magnetresonanzspektroskopische Bildgebung (MRSI) ist eine Methode zur Untersuchung der Konzentrationen bestimmter Metaboliten mit einem MR-Scanner. Eine besondere Form der MRSI ist Deuterium-MRSI, bei der nur das Signal des Wasserstoffisotops Deuterium gemessen wird. Vor der Einnahme von deuterierter Glukose, bei der einige Wasserstoffatome durch Deuterium ersetzt werden, werden mit Deuterium-MRSI keine Glutamat- und Laktatsignale gemessen, da natürliches Glutamat und Laktat fast kein Deuterium enthalten. Nach dem Verzehr von deuterierter Glukose wird diese in Glutamat und Laktat metabolisiert, so dass während des Experiments Signale gemessen werden. Dadurch lassen sich die oxidativen und nichtoxidativen Stoffwechselraten quantifizieren. Leider ist die Deuterium-MRSI Methode noch nicht vollständig etabliert und hinkt einigen Entwicklungen, die bei der MRT oder der herkömmlichen MRSI erreicht wurden hinterher. Ziel dieses Projekts ist daher die Verbesserung der Deuterium-MRSI-Methoden an einem MRI-Scanner für Menschen und Tiere. Dazu gehört die Entwicklung eines Modells zur Quantifizierung der oxidativen und nicht-oxidativen Stoffwechselraten von Glukose sowie Verbesserungen bei der Datenaufnahme und Rekonstruktion. Ziel ist es, die Datenaufnahme zu beschleunigen und das Rauschen in den Daten zu reduzieren. Dies kann erreicht werden, indem die Daten in konzentrischen Ringen anstelle einzelner Punkte im Messraum gemessen werden und indem ein bestimmtes Modell angewendet wird, das von einer "Niederrangigkeit" der Daten ausgeht, um zwischen Signal und Rauschen zu unterscheiden. Diese entwickelten Methoden sollen dann auf Epilepsiepatienten und Rattenmodelle für Epilepsie angewendet werden. Dies wird es uns ermöglichen, die Vorteile der entwickelten Methodik in einer realen Anwendung zu untersuchen, und kann zu einem besseren Verständnis der Epilepsie beitragen. Die Ergebnisse werden mit der Standardmethode zur Bewertung des Energiestoffwechsels bei Epilepsie, FDG-PET, verglichen.