Einführung
Die Bewertung der Gehirnaktivität ist ein zentrales Anliegen in der Neurowissenschaft und Medizin. Sie ermöglicht es, Einblicke in die komplexen Prozesse des Gehirns zu gewinnen, von der Entscheidungsfindung bis zur Steuerung grundlegender Körperfunktionen. Verschiedene Methoden stehen zur Verfügung, um die Gehirnaktivität zu messen und zu interpretieren. Dieser Artikel beleuchtet einige dieser Methoden, ihre Anwendungen und die gewonnenen Erkenntnisse.
Elektroenzephalographie (EEG): Messung elektrischer Gehirnaktivität
Die Elektroenzephalographie (EEG) ist eine nicht-invasive Methode zur Messung der elektrischen Aktivität des Gehirns. Dabei werden Spannungsschwankungen an der Kopfoberfläche aufgezeichnet, die durch die Aktivität von Nervenzellen entstehen.
Anwendung des EEGs
In der Neurologie wird das EEG hauptsächlich zur Überprüfung der Gehirnaktivität eingesetzt, die bei verschiedenen Erkrankungen gestört sein kann. Ein wichtiges Anwendungsgebiet ist die Diagnostik von Epilepsien. Auch bei anderen neurologischen Erkrankungen und Hirnschädigungen kann ein EEG wertvolle Informationen liefern. Auf Intensivstationen oder in Schlaflaboren kann es Auskunft über die Hirnfunktion geben. Mit einem EEG lässt sich außerdem der Hirntod eines Menschen feststellen.
Durchführung eines EEGs
Für ein Routine-EEG werden bis zu 21 Elektroden auf der Kopfhaut befestigt. Um das Anbringen zu erleichtern, sind sie meist samt Kabeln in einer Haube zum Aufsetzen auf den Kopf befestigt. Vor der Untersuchung werden die Elektroden mit Kontaktgel bestrichen. Eine Rasur ist nicht nötig. Die Haare sollten aber gewaschen sein und ohne Rückstände von Produkten wie Festiger, Gel oder Haarspray. Gemessen wird in entspannter, möglichst ruhiger Haltung im Liegen oder Sitzen. Während der Untersuchung gibt eine medizinische Fachkraft Anweisungen, zum Beispiel die Augen zu öffnen oder heftig ein- und auszuatmen. Manchmal werden auch bestimmte Reize wie flackerndes Licht eingesetzt, um die Hirnaktivität anzuregen.
Interpretation von EEG-Daten
Ärzt:innen der Neurologie beurteilen das EEG nach Form, Frequenz und Amplitude der Wellen. Abweichungen von typischen Wellenmustern können auf eine Erkrankung oder Störung hinweisen. Zum Beispiel fallen epileptische Krampfanfälle durch besonders hohe und steile Wellen (sogenannte Spikewellen) auf. Ein sogenannter Herdbefund, also eine örtlich begrenzte Veränderung der Hirnaktivität, spricht hingegen für Tumore oder Hirnschäden durch Verletzungen (Schädel-Hirn-Trauma).
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Quantitative Elektroenzephalographie (QEEG)
Die quantitative Elektroenzephalographie (QEEG) ist eine spezielle Analysetechnik, die die elektrischen Muster an der Oberfläche der Kopfhaut in quantitative Muster verarbeitet, die mit Normwerten verglichen werden können. QEEG wird in der neurowissenschaftlichen Forschung und klinischen Praxis eingesetzt, um die Gehirnfunktion zu bewerten und die Behandlungsplanung zu leiten.
Absolute und relative Leistung im QEEG
Die absolute Leistung im QEEG bezieht sich auf die tatsächliche Leistung eines spezifischen Frequenzbandes (z. B. Delta, Theta, Alpha, Beta) innerhalb des EEG-Signals, gemessen in Mikrovoltquadrat pro Hertz (( \mu V^2/Hz )). Sie bietet eine objektive Messung der vom Gehirn erzeugten elektrischen Aktivität und gibt Aufschluss über das allgemeine Aktivitätsniveau des Gehirns in einem bestimmten Frequenzband.
Die relative Leistung misst andererseits die Leistung eines spezifischen Frequenzbandes als Anteil an der Gesamtleistung über alle Frequenzbänder hinweg. Es handelt sich um ein Verhältnis, nicht um ein absolutes Maß, und liefert daher keine direkten Informationen über das Gesamtniveau der elektrischen Aktivität. Stattdessen gibt die relative Leistung Einblick in die Verteilung der Leistung über verschiedene Frequenzbänder und ermöglicht die Bewertung der Dominanz oder Unterdrückung bestimmter Frequenzen innerhalb des EEG-Signals.
Interpretation von QEEG-Daten am Beispiel von Delta- und Beta-Power
Die Interpretation der QEEG-Daten, insbesondere im Kontext von Neurofeedback, erfordert eine sorgfältige Bewertung sowohl der absoluten als auch der relativen Werte und deren Z-Werte.
Ein Defizit im relativen Delta-Wert, trotz normaler absoluter Delta-Power, weist darauf hin, dass der Anteil der Delta-Aktivität im Vergleich zur Gesamtaktivität des Gehirns reduziert ist. Dies kann auf eine übermäßige Aktivität in anderen Frequenzbereichen zurückzuführen sein, wie das Beispiel mit der erhöhten Beta-Power zeigt.
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Die Entscheidung, ob die Delta-Power erhöht werden sollte, hängt von mehreren Faktoren ab, einschließlich der spezifischen Symptome des Individuums und der Gesamtkonstellation der Gehirnwellenaktivität. Eine erhöhte Beta-Aktivität kann auf Stress, Angst oder übermäßiges Grübeln hinweisen. In vielen Fällen könnte eine gezielte Reduktion der übermäßigen Beta-Aktivität eine effektivere Strategie sein, um das Gleichgewicht der Gehirnwellenaktivitäten wiederherzustellen, anstatt direkt die Delta-Aktivität zu erhöhen.
Generell ist die absolute Power vorrangig zu betrachten. Etwas herauftrainieren, was in der absoluten Power normal und nur deshalb als niedrig erscheint, weil eine anderes Element dominant erscheint sollte mit Vorsicht betrachtet werden. Denn meist reicht es aus etwas herunterzutrainieren, was die Ursache für eine relatives Defizit darstellt. Dazu kommt, dass es man schneller vorankommt, wenn etwas herunterzutrainiert als das Gegenteil, etwas heraufzutrainieren. Man bedenke auch, dass im Neurofeedback nur echte Defizite von Delta ein anheben dieser Aktivität rechtfertigen.
Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT): Visualisierung von Gehirnaktivität
Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) ist ein bildgebendes Verfahren, das die Gehirnaktivität indirekt misst, indem es Veränderungen des Blutflusses und des Sauerstoffgehalts im Gehirn erfasst. Aktive Hirnregionen benötigen mehr Sauerstoff, was zu einer lokalen Zunahme des Blutflusses führt. Diese Veränderungen können mit fMRT sichtbar gemacht werden.
Einfluss von Filtern auf fMRT-Ergebnisse
Freiburger Wissenschaftler und Kollegen konnten zeigen, wie sehr die dabei eingesetzten Filter das Bild beeinflussen und zu widersprüchlichen Ergebnissen führen können. Der Einsatz von Filtern ist nötig, um aussagekräftige Informationen vom ebenfalls aufgezeichneten Rauschen in den Daten zu trennen. Diese Filter haben unterschiedliche „Siebgrößen“ und machen Aktivitätsmuster, die sich über unterschiedlich große Bereiche des Gehirns erstrecken, überhaupt erst sichtbar. Die Wissenschaftler um Tonio Ball heben daher hervor, wie wichtig es bei fMRT-Studien ist, in Zukunft die Wirkung der Filter mehr zu berücksichtigen - damit der Blick ins Gehirn nicht unabsichtlich verschwimmt.
Anwendungen der fMRT
Die fMRT wird in der Forschung eingesetzt, um die neuronalen Grundlagen verschiedener kognitiver Prozesse zu untersuchen, wie z. B. Wahrnehmung, Gedächtnis, Sprache und Entscheidungsfindung. Sie findet auch Anwendung in der klinischen Diagnostik, beispielsweise zur Lokalisation von Hirnfunktionen vor Operationen oder zur Beurteilung von Hirnschäden nach Schlaganfällen.
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Dopamin und neuronale Schaltkreise
Der Botenstoff Dopamin spielt eine wesentliche Rolle im Gehirn, insbesondere bei der Entscheidungsfindung und Verhaltenssteuerung. Dopaminerge Neuronen sind für viele Krankheiten relevant, wie Suchtverhalten, Übergewicht oder die Parkinson’sche Krankheit.
Dopaminerge Neuronen und sensorische Reize
Neben sensorischen Reizen wie Gerüchen oder Geschmack nehmen dopaminerge Neuronen auch die Information auf, ob ein Lebewesen in Bewegung ist oder nicht. Die Neuronen können flexibel und individuell auf die wichtigsten Informationen reagieren, was für eine ausgewogene Entscheidung wichtig ist.
Individuelle Unterschiede in der Aktivität dopaminerger Neuronen
Überrascht hat die Forschenden, dass sich dopaminerge Neuronen von Tier zu Tier recht unterschiedlich verhalten. Eventuell ließen sich so individuelle Präferenz- und Verhaltensunterschiede von Individuen erklären, spekulieren die Wissenschaftler. Zudem zeigte sich, dass die Bewegung des Tieres nicht nur diese dopaminergen Neurone aktiviert, sondern auch andere Bereiche des Hirns, die eigentlich nichts per se mit Bewegung zu tun haben.
Amygdala und die Verarbeitung von Belohnungs- und Risikoinformationen
Forscher haben ein neues Verständnis darüber gewonnen, wie das Gehirn Belohnungs- und Risikoinformationen verarbeitet. Eine Studie der Neurowissenschaftler Raymundo Báez-Mendoza vom Deutschen Primatenzentrum (DPZ) und Fabian Grabenhorst von der Universität Oxford zeigt, wie Nervenzellen in der Amygdala nicht nur auf die Wahrscheinlichkeit und Größe von Belohnungen reagieren, sondern diese Informationen auch dynamisch verarbeiten, um den Wert und das Risiko vorherzusagen.
Neuronale Verarbeitung von Wahrscheinlichkeit und Größe von Belohnungen
Die Wissenschaftler beobachteten, dass viele Gehirnzellen in der Amygdala die Wahrscheinlichkeit einer Belohnung in einer abstrakten, von den visuellen Reizen unabhängigen Weise darstellen. Außerdem konnten die Forscher zeigen, dass viele Gehirnzellen in der Amygdala Informationen über Wahrscheinlichkeit und Größe von Belohnungen nacheinander verarbeiten. Diese Zellen reagieren zunächst auf die Wahrscheinlichkeit und dann auf die Größe der Belohnung.
Risikobewertung in der Amygdala
Die Studie zeigte auch, dass einige Gehirnzellen in der Amygdala das Risiko einer Belohnung bewerten können. Das Risiko wird dabei als die Unsicherheit über die Größe der Belohnung definiert. Die Zellen integrieren Informationen über Wahrscheinlichkeit und Größe dynamisch, um das Risiko vorherzusagen.
Bedeutung für psychische Erkrankungen
Die Ergebnisse der Studie könnten langfristig auch für das Verständnis von psychischen Erkrankungen wie Depressionen und Angstzuständen von Bedeutung sein. Die Amygdala spielt eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung von Emotionen und der Bewertung von Belohnungen.
Gehirnaktivität und Entscheidungsfindung
Das Abwägen von Aufwand und Belohnung ist ein wichtiger Aspekt der Entscheidungsfindung. Metaanalysen von fMRT-Studien haben gezeigt, welche Gehirnbereiche aktiv sind, wenn wir den Aufwand einer Aufgabe einschätzen.
Gehirnbereiche, die bei der Aufwandsabschätzung aktiv sind
War der Aufwand der Aufgabe groß, zeigte das vordere ergänzende motorische Areal mehr Aktivität. War der Aufwand der Aufgabe groß, zeigte der untere, mittlere präfrontale Cortex weniger Aktivität. Wenn sich der Aufwand für eine Aufgabe lohnt, zeigen unter anderem der untere, mittlere präfrontale Cortex und das untere Striatum erhöhte Aktivität.
Bedeutung für psychische Störungen
Bei einigen psychischen Störungen wie Depressionen oder Angststörungen haben manche Betroffene Probleme damit, Entscheidungen zu treffen. Das Abwägen der Belohnung gegen den Aufwand ist wichtig, um Entscheidungen zu treffen.
Gedächtnis und Gehirnaktivität
Unser Gehirn arbeitet stets auf Hochtouren, denn es sortiert, filtert und speichert Erlebnisse, Eindrücke und Erfahrungen im Gedächtnis ab. Im Vergleich zur Festplatte eines Computers speichert unser Gehirn nicht Null und Eins, sondern bei jeder Informationsverarbeitung verändert sich die Verknüpfung der Nervenzellen im Gehirn. Dieses sogenannte neuronale Netz ist bei jedem Menschen unterschiedlich.
Gedächtnisbereiche im Gehirn
Drei verschiedene Gedächtnisbereiche sind im Gehirn für das Lernen von Bedeutung: das Ultrakurzzeitgedächtnis, das Arbeits- oder Kurzzeitgedächtnis und das Langzeitgedächtnis. Wenn Informationen in die dritte Stufe, ins Langzeitgedächtnis übergehen sollen, dann beginnt der Prozess der Konsolidierung. Will man etwas langfristig speichern, ist es besonders notwendig, das Gelernte sich erst einmal setzen zu lassen. Es ist eine Phase, in der unser Gedächtnis allerdings auch sehr störanfällig ist und Informationen schnell vergessen kann.
Verschiedene Gedächtnisformen
Das Muster der Gesichtserkennung findet im perzeptuellen Gedächtnis statt. Wenn wir Informationen abspeichern und wieder abrufen, dann sind ganz unterschiedliche Gedächtnisbereiche aktiv. Das prozedurale Gedächtnis hilft uns, dass wir uns an einmal gelernte Bewegungsabläufe automatisch erinnern und sie immer wieder hervorholen können. Das perzeptuelle Gedächtnis hilft uns Personen wieder zu erkennen, die wir lange nicht mehr gesehen haben. Das semantische Gedächtnis wiederum speichert alle Informationen, die wir im Laufe unseres Lebens erworben haben. Dazu zählen Fremdsprachen und Wissensinhalte. Das episodische Gedächtnis bewahrt unsere autobiographischen Erlebnisse. Diese können gute, aber auch schlechte Erinnerungen beinhalten.
Emotionen und Gedächtnis
Erinnerungen an die erste Liebe werden wir nie vergessen. Mit einem Reiz aktivieren wir das ganze Netz an Neuronen, d.h. Nervenzellen, die miteinander verbunden sind. Sind damit noch Emotionen verknüpft, dann verweilen diese Informationen besonders lange im Gedächtnis. Ganz wichtig für das Gedächtnis ist ein Bereich des Gedächtnisses, den man das limbische System nennt. Und das limbische System besteht aus dem Hippocampus und der Amygdala.
Gedächtnistraining und Bewegung
Wir können unser Gedächtnis aber auch trainieren. Eine wichtige Rolle bei Erkrankungen spielt Bewegung: Das Gehirn profitiert bereits von leichter körperlicher Aktivität. Je höher und intensiver die körperliche Aktivität, umso größer waren die Hirnregionen, entweder in Bezug auf das Volumen oder auf die Dicke des Kortex. Das haben wir unter anderem beim Hippocampus beobachtet, der als Schaltzentrale des Gedächtnisses gilt.
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