Digitaler Gehirn-Zwilling für die Psychiatrie

Im Projekt "Virtual Brain Twin" entwickelten Wissenschaftler*innen, geleitet von Max Planck Fellow Nikolaos Koutsouleris, ein digitales Abbild des Gehirns. Dieser Zwilling soll dabei helfen, die ersten Anzeichen einer Schizophrenie richtig zu deuten. Außerdem kann das Modell die Wirkung verschiedener Medikamente bei einem Patient oder Patientin simulieren und unterstützt Ärzt*innen so dabei, die wirksamste Therapie auszuwählen.

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Neuer Mechanismus für kognitive Störungen bei Schizophrenie entdeckt

Zusammen mit ihrem Team zeigten Direktor Peter Falkai und Projektgruppenleiter Florian Raabe, dass sich das genetische Risiko für Schizophrenie nicht nur in Neuronen, sondern auch in Oligodendrozyten erhöht. So konnten sie erstmals einen Mechanismus identifizieren, der hinter den kognitiven Störungen in der Schizophrenie steht.

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Stresshormon hilft, Gehirn zu reparieren

Forschungsgruppenleiter Jan Deussing hat mit seinem Team einen Mechanismus entdeckt, der für den Schutz von Nervenzellen nach Verletzungen wichtig ist. Dies könnte für viele psychiatrische Erkrankungen relevant sein. Bei Verletzungen im Gehirn von Labor-Mäusen zeigt sich ein spezifischer Zelltyp, die Vorläuferzellen von Oligodendrozyten (OPCs), der sich vermehrt und zu Myelin-bildenden Zellen reift. Diese Zellen produzieren schnell das Corticotropin-Releasing-Hormon (CRH), das eine entscheidende Rolle bei der Stressregulation spielt und die Wundheilung unterstützt. Der CRH-Rezeptor 1 beeinflusst die Reifung der OPCs und ist auch während der Gehirnentwicklung entscheidend für die Myelinisierung. Stress in der frühen Entwicklungsphase scheint das CRH-System in OPCs zu beeinflussen, was neue therapeutische Ansätze für psychiatrische Erkrankungen wie Depressionen eröffnen könnte.

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KI-Modell erkennt bei psychischen Erkrankungen Risiken für spätere Gewichtsveränderung

Oberarzt David Popovic und Wissenschaftlerin Adyasha Khuntia entwickelten mit ihrem Team ein KI-Modell, welches basierend auf der Gehirnstruktur das Körpergewicht vorhersagen kann. Mit diesem Modell konnten sie die Verbindung zwischen psychischen und metabolischen Erkrankungen bei Patient*innen mit Depression und Schizophrenie besser verstehen. 

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