AIL Dezember 2020

eines epileptischen Anfalls steigt er aber sprunghaft an. „Der Zucker- umsatz ist nicht der beste Indika- tor für epileptische Herde, aber wir wollten herausfinden, ob er sich für deren Diagnose eignet“, sagt Bey- er. „Unser Ansatz war daher, nicht nur eine statische Aufnahme nach einem bestimmten Zeitpunkt zu machen, wo der markierte Zucker gleichverteilt ist, sondern auch sei- ne zeitliche Anhäufung zu doku- mentieren.“ So könne man sehen, wie „hungrig“ die Hirnzellen sind. „Wir hofften, es wäre vielleicht möglich, die epileptischen Zonen so besser zu beschreiben.“ In einer ersten Studie mit 15 Pa- tienten, die an nicht läsionaler Epi- lepsie erkrankt sind, erfüllte sich die ursprüngliche Hoffnung der Forscher allerdings nicht. Nur bei einem Bruchteil der untersuch- ten Personen konnte wirklich ein Mehrwert durch die bildgebenden PET/MRT-Verfahren und der ent- wickelten Quantifizierung erreicht werden. „Der Grund liegt darin, dass der Grundverbrauch des Zu- ckers auch in einem normalen Hirn stark fluktuiert“, sagt Beyer. „Er ist vom psychologischen Zustand des Patienten abhängig, der beträcht- lichen Schwankungen unterliegt –, je nachdem ob man gut gelaunt oder gestresst ist, ändert sich der reale Zuckerverbrauch erheblich. Bislang ist es uns jedoch nicht ge- lungen den psychologischen Zu- stand des Patienten zu normieren, das bleibt eine Herausforderung für die Zukunft.“ Von diesen na- türlichen Schwankungen waren die krankheitsbedingten Änderungen des Zuckerstoffwechsels nicht zu unterscheiden. Automatisierte Bestimmung der Hirnaktivität In der Folge hat sich das Forscher- team in Wien stärker auf eine allge- meine nicht invasive Messung der Hirnaktivität gesunder Personen konzentriert. Dieser Zugang stell- te sich als erfolgreich heraus. Dank der Arbeit von Beyers Mitarbeiter Lalith Kumar Shiyam Sundar, eines Biomedizintechnikers, der im Rah- men des über vier Jahre laufenden Projekts promovierte, gelang es, die Untersuchung weitgehend zu auto- matisieren. Die Hirnaktivität wird nun vom Computer aus den Bild- daten rekonstruiert. Kürzlich wur- de die Qualität der Bilder mit Me- thoden des maschinellen Lernens weiter verbessert. „Die Methodik, die wir erarbeitet haben, ist auto- matisiert, sodass Ärzte sie etwa für neuro-onkologische Untersuchun- gen verwenden können“, so Tho- mas Beyer. „Für sie haben wir hier vor Ort eine Lösung gefunden, sich per Knopfdruck diese neue Art von Bildern anzeigen zu lassen.“ APA Anmeldung und weitere Informationen auf www.arztinvorarlberg.at oder unter mentoring@aekvbg.at ARZT IM LÄNDLE 12-2020 | 23