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Sektion Kognitive Neuropsychiatrie

Herzlich willkommen auf der Seite der Sektion für Kognitive Neuropsychiatrie

Die Sektion vertritt das Gebiet der klinischen kognitiven Neurowissenschaften an der Schnittstelle zwischen Psychopathologie, Kognition und multimodaler Bildgebung des Gehirns. Mithilfe psychometrischer und neuropsychologischer Verfahren sowie multimodaler Bildgebung des Gehirns werden bei Patienten mit psychischen Erkrankungen Auswirkungen gestörter neuronaler Systeme auf Wahrnehmung, Kognition und sozialer Interaktion untersucht. Von besonderem Interesse ist die Charakterisierung und Validierung neurobiologischer Marker, die (trans)diagnostisch, prädiktiv oder als Surrogatendpunkte für interventionelle klinische Studien eingesetzt werden können.

Dabei stehen die nachfolgenden Fragestellungen im Vordergrund:

  1. Welche Veränderungen der Gehirnstruktur und -funktion liegen affektiven, psychotischen und neurodegenerativen Erkrankungen zugrunde? Bestehen Assoziationen zwischen neuronalem Defizit und klinischer Symptomatik?
  2. Welche neurobiologischen Modelle können mithilfe multimodaler Bildgebung des Gehirns explizit getestet werden?
  3. Wie verändern sich Gehirnstruktur und -funktion im natürlichen Krankheitsverlauf oder im Verlauf einer Behandlung?

Methodische Schwerpunkte der Sektion umfassen psychometrische und neuropsychologische Testverfahren kombiniert mit multimodalem strukturellen und funktionellen Neuroimaging. Dabei kommen insbesondere MR-tomographische Verfahren zum Einsatz, etwa hochauflösende strukturelle Magnetresonanztomographie (MRT), MR-Perfusionsbildgebung, test-basierte funktionelle MRT (fMRT) und die fMRT-„Ruhebildgebung“. Ein besonderes wissenschaftliches Interesse besteht an der Charakterisierung der räumlichen und zeitlichen Funktionsdynamik so genannter neuronaler „Ruhenetzwerke“. Ein weiterer methodischer Schwerpunkt der Arbeitsgruppe liegt in der Charakterisierung funktioneller neuronaler Systeme und deren Interaktionen unter Verwendung funktioneller und effektiver Konnektivitätsmodelle. Dabei kommen neben univariaten statistischen Analysemethoden komplexere multivariate Analysealgorithmen zum Einsatz, bspw. Prinicpal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), und Hybridmethoden (joint- und parallel-ICA).