Die hochauflösende bSSFP-fMRT-Methode kann mithilfe eines 9,4 Tesla-Magneten Hirnstrukturen um ein Vielfaches genauer darstellen und Hirnaktivität besser lokalisieren als herkömmliche fMRTs. Doch noch ist die Methode wesentlich langsamer als die klassische Bildgebung.
In der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT) hängt die Aussagekraft der Aufnahmen stark von der Signalstärke und damit von der Magnetfeldstärke des Gerätes ab. Eine hohe Auflösung ist für die richtige Interpretation des Signals wichtig, da die Nervenzellaktivität durch MRT nur indirekt gemessen werden kann. Die Forscher der Abteilung Hochfeld-Magnetresonanz am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik arbeiten mit einem 9,4 Tesla-Magneten, wodurch sich die Auflösung der Hirnscans auf weniger als 1 mm reduzieren lässt. Das Magnetfeld ist mindestens dreimal so stark, wie das der medizinisch verwendeten Tomografen.
Das in der Studie verwendete fMRT-Verfahren basiert auf der bSSFP-Methode (balanced steady-state free precession), die vor einigen Jahren bei wesentlich kleineren Magnetfeldern von Klaus Scheffler vorgestellt wurde. Der ebenfalls Studienbeteiligte Dr. Philipp Ehses sagt: „Diese Methode zielt vor allem darauf ab, den Signalanteil aus der Mikrovaskulatur in der grauen Hirnsubstanz gegenüber größeren Gefäßen zu erhöhen. Denn dort findet die tatsächliche Nervenzellaktivität statt.“ Da die Herkunft des fMRT-Signals entscheidend ist, liegt darin die Stärke der Methode. Der Versuchsaufbau war simpel gehalten, denn es sollte lediglich die Sehrinde aktiviert werden – sie produziert ein besonders starkes Signal. Die Versuchspersonen betrachteten daher abwechselnd einen schwarzen Bildschirm und ein flackerndes Schachbrettmuster. Der Vergleich der MRT-Bilder dieser beiden Bedingungen lieferte dann eine Karte der Gehirnaktivierung.
Scheffler und Ehses wollen die mikroskopischen Prozesse, die für das fMRT-Signal verantwortlich sind, verstehen. Denn dies ist wesentliche Voraussetzung, um die richtigen Schlüsse aus neurowissenschaftlichen Experimenten zu ziehen und Messverfahren zu verbessern. Doch selbst in den hochaufgelösten fMRT-Bildern der Studie befinden sich in jedem Bildpixel immer noch Millionen von Gehirnzellen und Tausende kleinerer Gefäße. Zusätzliche Berechnungen durch Computersimulationen sind daher unerlässlich: Sie sollen im nächsten Schritt den Einfluss der Hirnstruktur auf das Signal ermitteln. Diese Kalkulationen müssen dann wiederum im Experiment bestätigt werden. Die im Ultrahochfeld aufgenommenen MRT-Hirnscans sind sehr viel detaillierter als herkömmliche Scans © Philipp Ehses / Max Planck Institut für biologische Kybernetik, Tübingen Obwohl die Signaleffizienz pro Zeiteinheit sehr gut ist, ist die bSSFP-fMRT gegenüber der klassischen Bildgebung bislang noch zwei- bis dreimal langsamer. Die Forscher wollen als Nächstes daran arbeiten, die Aufnahmezeit ihrer Methode soweit zu verringern, dass sie hinsichtlich der Geschwindigkeit mithalten kann. Die bSSFP-Methode könnte in neurowissenschaftlichen Studien zum Einsatz kommen, aber auch im medizinischen Bereich, wie Scheffler erklärt: „Bisher wird die Methode routinemäßig in der Herzbildgebung eingesetzt. Wir könnten uns auch bei der Planung von Hirnoperationen eine Anwendung vorstellen - wichtige Hirnregionen könnten vor der Operation viel genauer lokalisiert werden.“ Originalpublikation: High-Resolution Mapping of Neuronal Activation with Balanced SSFP at 9.4 Tesla Klaus Scheffler et al.; Magnetic Resonance in Medicine, doi: 10.1002/mrm.25890; 2015