New research at Binghamton University looks at how brain folds form.

Wie werden Gehirne gebildet? Neue Forschung von Binghamton untersucht fetale Faltung und Wachstum

Das menschliche Gehirn ist nach wie vor von vielen Geheimnissen umgeben, aber zu den wichtigsten gehören, wie es sich bildet und wie sich diese ersten Wochen auf den Rest des Lebens eines Menschen auswirken.

Zukünftige Forschungen an der Binghamton University und der Harvard Medical School werden Computermodellierung und fortschrittliche Bildgebung der fötalen Gehirnentwicklung verwenden, um zu versuchen, einige dieser seit langem bestehenden Fragen zu beantworten.

Das Biomechanik- und Mechanobiologie-Programm der National Science Foundation wurde kürzlich genehmigt ein Zuschuss von 587.853 US-Dollar, um das Wachstum und die Faltung besser zu verstehen, die jedes menschliche Gehirn einzigartig machen.

Diese Studie wird von Assistant Professor Mir Jalil Razavi vom Thomas J. Watson College of Engineering and Applied Science Department of Mechanical Engineering geleitet. Co-Principal Investigator wird Assistant Professor Weiying Dai von Watsons Computer Science Department sein, mit Außerordentlicher Professor an der Harvard Ali Gholipour als Forschungspartner.

Razavi interessierte sich erstmals 2014 für die Hirnforschung, als er an der University of Georgia promovierte. Sein Berater arbeitete an der Modellierung der Molekulardynamik, um die physikalischen Bewegungen von Atomen und Molekülen vorherzusagen, wollte aber die mechanische Modellierung von Weichgeweben studieren.

„Eines der wichtigen Themen bei biologischem Weichgewebe ist das Gehirn“, sagt Razavi. „Es ist uns ein Rätsel, wie unser Gehirn zwischen 22 und 25 Wochen nach der Schwangerschaft aus dem glattesten Zustand startet, aber innerhalb weniger Wochen kommt es zu einer Flächen- und Volumenausdehnung sowie zu einer „Faltung des Gehirns“.

Nach seiner Ankunft in Binghamton im Jahr 2018 konzentrierte sich Razavi auf die Mechanik der menschlichen Haut und forschte mit dem Associate Professor Guy German am Department of Biomedical Engineering am Watson College.

Mit diesem NSF-Projekt hofft er, die Bildung von Gehirnfalten zu verfolgen, da die schneller wachsende graue Substanz (die äußere Schicht, in der eine höhere Reflexion stattfindet) über der weißen Substanz (der inneren Schicht, die zwischen den verschiedenen Bereichen der grauen Substanz und zwischen ihnen kommuniziert) wächst graue Substanz und der Rest des Körpers).

Es gibt ungefähr 100 Milliarden Neuronen in einem menschlichen Gehirn, und Informationen werden durch ein komplexes Netzwerk von axonalen Fasern übertragen, die sich von der Erde bis zum Mond über 239.000 Meilen erstrecken würden, wenn sie Ende-an-Ende verbunden wären. Die Verkabelung des größten Teils dieses Netzwerks erfolgt vor der Geburt, da wachsende Gehirne Falten bilden, die Neuronen auf zufällige, aber signifikante Weise verbinden.

„Wir verstehen den zugrunde liegenden Mechanismus aus biologischer Sicht nicht, aber aus mechanischer Sicht können wir sagen, dass wir Falten haben, weil wir eine Verzögerung in der Wachstumsrate der Schichten haben“, sagte Razavi. „Es ist nicht nur das Gehirn. Wenn wir ein mehrschichtiges System haben und die äußere Schicht schneller wächst als die inneren Schichten, dann haben wir Instabilität und Biegung.

Gholipour – Direktor der translationalen Radiologieforschung an der Harvard Medical School – führte Scans von 50 Föten in der 25. und 36. Woche mit Standard-Magnetresonanztomographie (MRT) sowie mit Diffusionstensor-Imaging-spezifischem Gehirn (DTI) durch, die den Diffusionsprozess von Moleküle in Zellen.

“Professor Gholipour und sein Team haben die genauesten MRT und DTI für das fötale Gehirn”, sagte Razavi. „Es ist wirklich schwierig, diese Bilder zu bekommen, weil die Föten aufgrund der Art der Schwangerschaft unterwegs sind. Nach der Geburt können Menschen in einen statischen Zustand versetzt werden.

Dai, der seine eigene Hirnforschung durchführt, wird sein Fachwissen zur Verfügung stellen, um diese Ergebnisse zu analysieren. Er fügte hinzu: „Wir sollten eine gemeinsame Sprache zwischen der Bildgebung des fetalen Gehirns und dem mechanischen Modell finden. Es wird uns helfen, diese Daten zu verarbeiten, um unsere mechanischen Modelle zu erstellen.

Wie diese 50 fötalen Gehirne wuchsen und dann zusammenbrachen, wird mit Razavis Computermodell verglichen, um zu sehen, ob die erwarteten Muster mit den tatsächlichen Mustern übereinstimmen.

„Wenn wir genau sind, sollten die Ergebnisse nahe beieinander liegen“, sagte er. „Sonst sagen wir: ‚Was ist das Problem? Welche anderen Faktoren haben wir nicht in unsere Modelle aufgenommen? Wir haben viele Daten aufgenommen, aber wir wissen nicht, was passieren wird.

Razavi sieht diese Studie als einen ersten Schritt zum Verständnis bestimmter Hirnerkrankungen wie Autismus, Schizophrenie und Polymikrogyrie (bei der die Oberfläche des Gehirns viele Rippen oder Falten aufweist). Von dort aus sieht er möglicherweise ein Leben lang mögliche gehirnbezogene Forschungswege, die sich verzweigen könnten.

„Ich denke, es wird lange dauern, bis wir das Geheimnis des Gehirns lüften, denn es ist mit anderen Organen überhaupt nicht vergleichbar. Es ist völlig anders und sehr komplex “, sagte er.

Verwandte Hirnforschung

Neben dem NSF-Stipendium hat Razavi kürzlich auch zwei Seed Grants im Rahmen der transdisziplinären Exzellenzbereiche der Binghamton University erhalten, die Forscher dazu ermutigen, außerhalb ihres üblichen Studienbereichs zusammenzuarbeiten.

Ein Stipendium in Höhe von 15.000 US-Dollar mit Assistenzprofessor Guifang Fu vom Department of Mathematical Sciences am Harpur College of Arts and Sciences in Binghamton wird mehr Expertise bei der Untersuchung der Gehirnmorphologie in den frühen Wachstumsstadien bieten.

Ein zweites Stipendium in Höhe von 15.000 US-Dollar mit Deutsch soll die mechanischen Eigenschaften von Axonen in der inneren weißen Substanz des Gehirns besser verstehen. Die Ergebnisse könnten bei der Behandlung von neurologischen Entwicklungsstörungen und Schädel-Hirn-Traumata helfen.

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