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Christian–Albrechts–Universität zu Kiel
Institut für Medizinische Informatik und Statistik
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DFG-Forschergruppe 2107

TP 6: Methodische Aspekte longitudinaler MRT Studien: Reliabilität,
Qualitätssicherung, statistische Genetik und Genetische Epidemiologie


Affektive Störungen, wie die unipolare Depression (MDD) und die Bipolare Störung (BD) sind komplexe und heterogene Erkrankungen. Sowohl genetische, als auch umweltbedingte Risikofaktoren tragen bei und interagieren hinsichtlich Ätiologie und Krankheitsverlauf. Die neurobiologischen Korrelate, durch welche diese Risikofaktoren Einfluss auf Gehirnfunktion und -Struktur nehmen, sind jedoch noch kaum verstanden. Das Ziel dieser DFG-geförderten Forschergruppe besteht  in der Integration klinischer und neurobiologischer Effekte von genetischen Faktoren und Umweltfaktoren (und deren Interaktion)in der Ätiologie und dem Verlauf der Erkrankungen.

Projektleiter:

Prof. Dr. Andreas Jansen
Philipps-Universität Marburg, Fachbereich Medizin, Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie

Prof. Dr. Astrid Dempfle
Christian Albrechts-Universität zu Kiel, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein,
Institut für Medizinsche Informatik und Statistik

In Teilprojekt 6 soll zum einen ein umfassendes Protokoll zur Qualitätserfassung von Magnetresonanztomographie (MRT) Daten implementiert werden, zum anderen statistisch-genetische Methoden und statistischen Auswertungsstrategien für die FOR entwickelt werden. Teilprojekt 6 dient weiterhin als biostatistische und methodische Plattform für alle anderen Teilprojekten. Teil 1: Qualitätssicherungsprotokoll: Auch bei modernen MR-Tomographen können sich im Laufe einer Studie Bildgebungscharakteristika wesentlich verändern. Im Rahmen der FOR soll eine große Stichprobe an Patienten und Kontrollpersonen in einem longitudinalen Studiendesign mit funktioneller und struktureller MRT untersucht werden. Daher muss sichergestellt werden, dass dieCharakteristika der MR-Daten über die Studienlaufzeit hinweg kontrolliert werden, beispielsweise um zwischen Signalveränderungen, die sich aus dem zeitlichen Verlauf der Krankheit ergeben, und Signaländerungen, die aus Veränderungen des Tomographen resultieren, zu unterscheiden. Das Ziel des ersten Teils von Teilprojekt 6 ist daher die Implementierung eines umfassenden Protokolls zur Qualitätserfassung von MRT Daten, welches die Scannerleistung überwacht, charakteristische Richtwerte des Tomographen definiert, Änderungen in der Hard- und Software dokumentiert und als Frühwarnsystem für potentielle Fehlfunktionen dient. Wichtige Aspekte dieses Protokolls werden, neben der regelmäßigen Messung von Phantomen, die Automatisierung der Datenanalyse, die öffentliche Dokumentation der MRT-Qualitätsdaten und das regelmäßige Monitoring der Einhaltung des Qualitätsprotokolls sein. Teil 2 wird die methodischen Werkzeuge zur Verfügung stellen, die notwendig sind, um die komplexen Daten, die in dieser FOR erhoben werden, mithilfe modernster statistischer Methoden auszuwerten. Hierbei werden drei Hauptziele verfolgt: zunächst die Identifizierung genetischer Varianten, die mit strukturellen und funktionellen MRT-Änderungen (insbesondere Amygdala Aktivierung und HippocampusMorphometrie) bei Patienten mit affektiven Störungen (rekrutiert und phänotypisiert in Teilprojekt 1) assoziiert sind, ebenso wie die Untersuchung der Modifikation ihrer Effekte durch Umwelteinflüsse. Eine wichtige methodische Herausforderung ist hierbei die Hochdimensionalität der Daten sowohl auf der Ebene der Phänotypen (MRT) als auch auf genetischer Ebene, auf der genomweite Markerdaten durch Teilprojekt 5 generiert werden. Das zweite Ziel ist die Definition von Biotypen, d.h. neuen ätiologischen Einheiten affektiver Störungen jenseits der klinischen Definitionen gemäß DSM oder ICD. Statistische Auswertungsstrategien für das Clustern multi-dimensionaler biologischer, kognitiver, psychopathologischer Longitudinaldaten werden hierfür entwickelt. Schließlich wird Teilprojekt 6 auch statistische Unterstützung für alle anderen Teilprojekten leisten, z.B. für den Vergleich von mikroRNA Profilen (Teilprojekt 3), Histonmodifikationsdaten (Zentralprojekt 1) und die Untersuchung von Gen-Umwelt- Interaktionen auf komplexe Verhaltensphänotypen bei Ratten (Teilprojekt 2).