Groß angelegte Studie enthüllt gemeinsame funktionelle und strukturelle Muster der Gehirnalterung

Groß angelegte Studie enthüllt gemeinsame funktionelle und strukturelle Muster der Gehirnalterung

Gesundes Altern führt zu parallelen Veränderungen der funktionellen Aktivität des Gehirns und der strukturellen Morphologie, doch das Zusammenspiel zwischen diesen Veränderungen bleibt unklar. Das Team von Prof. Yuhui Du am College of Computer and Information Technology der Shanxi University analysierte in Zusammenarbeit mit Prof. Vince D. Calhoun (Georgia State University) multimodale Neuroimaging-Daten von 27.793 gesunden Probanden (im Alter von 49–76 Jahren) in der britischen Biobank. Sie schlugen einen einheitlichen Rahmen für die einzelmodale und multimodale Vorhersage des Gehirnalters und die gemeinsame funktionell-strukturelle Alterungsanalyse vor, der systematisch verschiedene synergistische und widersprüchliche Alterungsmuster zwischen funktioneller Netzwerkkonnektivität (FNC) und Volumen der grauen Substanz (GMV) charakterisiert. Wichtig ist, dass diese Gelenkmuster außerdem mit einem spezifischen kognitiven Rückgang verbunden waren. Die Studie mit dem Titel „Joint Aging Patterns in Brain Function and Structure Revenue Using 27.793 Samples“ wurde in Research (2025, 8:0887; DOI: 10.34133/research.0887) veröffentlicht.

Hintergrund

Der altersbedingte kognitive Rückgang ist eng mit Veränderungen der Gehirnstruktur und funktionellen Interaktionen verbunden. Die meisten früheren Neuroimaging-Studien haben das Altern mithilfe einer einzigen Modalität untersucht, entweder der strukturellen MRT (sMRT) oder der funktionellen Konnektivität, abgeleitet von der Ruhezustands-fMRT (rs-fMRT). Allerdings sind Gehirnfunktion und -struktur miteinander gekoppelt und entwickeln sich im Laufe des Alterns gemeinsam. Die Untersuchung nur einer Modalität macht es schwierig, die wahren Mechanismen des kognitiven Alterns zu entschlüsseln. Darüber hinaus verknüpfen viele multimodale Gehirnaltersstudien einfach funktionelle und strukturelle Merkmale, was oft dazu führt, dass die stärkeren strukturellen Merkmale subtilere funktionelle Beiträge in den Schatten stellen. Dadurch können echte Gelenkalterungsmuster übersehen werden.

Forschungsfortschritt

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, entwickelten die Autoren ein einheitliches multimodales Rahmenwerk zur Vorhersage des Gehirnalters und zur gemeinsamen Alterungsanalyse (Abb. 1). Insbesondere wurde das Alter getrennt von FNC und GMV des gesamten Gehirns mithilfe einer verschachtelten, zweischichtigen, 10-fach kreuzvalidierten Lasso-Regression vorhergesagt, was zu stabilen altersbezogenen funktionellen und strukturellen Merkmalen führte. Wichtige FNC- und GMV-Merkmale, die aus einzelnen Modalitäten identifiziert wurden, wurden zusammengeführt und unter dem gleichen verschachtelten Kreuzvalidierungsschema bewertet, um einen fairen multimodalen Vergleich sicherzustellen und strukturelle Dominanz zu verhindern. Schließlich wurde jeder zuverlässige FNC mit den GMVs seiner beiden verbundenen Regionen gepaart, um gemeinsame Alterungsveränderungen zu bilden, was eine systematische Charakterisierung synergistischer (oder widersprüchlicher) funktional-struktureller Veränderungen und ihrer kognitiven Relevanz ermöglichte.

Die Studie bestätigte, dass GMV-basierte Modelle FNC-basierte Modelle bei der Altersvorhersage übertrafen, was auf eine stärkere strukturelle Sensibilität gegenüber dem Altern hinweist. Entscheidend ist, dass das multimodale Modell, das FNC- und GMV-Funktionen kombiniert, die höchste Vorhersagegenauigkeit erreichte (Abb. 2), was die Notwendigkeit einer integrierten Analyse für ein umfassendes Verständnis der Gehirnalterung unterstreicht.

Eine weitere Analyse der gemeinsamen FNC-GMV-Veränderungen ergab zwei primäre Alterungsmuster (Abb. 3):
Synergistische Veränderungen: Gleichzeitiger Rückgang der FNC-Stärke und des GMV, vorwiegend beobachtet im Kleinhirn, Frontalpol, Gyrus paracinguli und Precuneus-Cortex. Dieses Muster weist auf eine koordinierte funktionelle und strukturelle Degeneration in Regionen hin, die die motorische Kontrolle und die Kognition höherer Ordnung steuern.

Widersprüchliche Veränderungen: Erhöhte FNC gepaart mit GMV-Reduktion, die hauptsächlich in visuellen Bereichen wie dem Hinterhauptpol und der lateralen Hinterhauptrinde auftritt. Dies deutet auf eine adaptive Funktionsverbesserung hin, um dem strukturellen Verfall entgegenzuwirken.

Bemerkenswerterweise waren bestimmte Gelenkveränderungen stark mit Verschlechterungen in bestimmten kognitiven Bereichen verbunden (Abb. 4). Widersprüchliche Veränderungen in den visuellen Bereichen korrelierten am stärksten mit der flüssigen Intelligenz und dem numerischen Gedächtnis und spiegelten die adaptive Aufrechterhaltung der visuellen Informationsverarbeitung wider. Im Gegensatz dazu war der synergistische Rückgang zwischen dem Crus I des Kleinhirns und dem Gyrus paracinguli mit einer langsameren Reaktionszeit verbunden, was auf direkte Auswirkungen der Verschlechterung der Sensomotorik und des Aufmerksamkeitsschaltkreises hinweist.

Bedeutung und Zukunftsaussichten

Diese groß angelegte Studie liefert direkte Beweise für gemeinsame funktionell-strukturelle Veränderungen bei der gesunden Gehirnalterung und deckt einen komplexen dynamischen Prozess auf, der sowohl eine weit verbreitete synergistische Degeneration als auch eine lokalisierte kompensatorische Anpassung umfasst. Die Ergebnisse erweitern nicht nur unser Verständnis der neurobiologischen Mechanismen, die dem differenzierten kognitiven Rückgang zugrunde liegen, sondern legen auch eine Grundlage für die Entwicklung multimodaler Neuroimaging-Biomarker und gezielter Frühinterventionsstrategien.

Quellen: