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Chiari Malformation

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Spezifische Ziele

Neuroanatomische Biomarker von Krankheiten: Identifizierung von Mustern der Schädel- und Gehirnmorphologie im Zusammenhang mit Chiari-Missbildung und verwandten Symptomen

Die Chiari-Missbildung (CM), eine Störung des Zentralnervensystems, die durch Herniation der Kleinhirnmandeln und andere schädelbasierte Anomalien gekennzeichnet ist, ist schlecht verstanden und schwer zu diagnostizieren und zu behandeln. Die Symptome, die damit verbundene Physiologie und die Wirksamkeit der Behandlung sind zwischen den Patienten inkonsistent, und daher ist das Verständnis der Ätiologie und der Subtypen dieser Krankheit eine große Herausforderung. Diese Herausforderung kann auf das Problem der Beurteilung reduziert werden, wie unterschiedliche Muster der Gehirn- und Schädelmorphometrie mit der klinischen Symtomatologie verbunden sind. Da die Manifestation eines Chiari häufig mit einer abweichenden Struktur verbunden ist, ist diese Krankheit ein Hauptkandidat für die Untersuchung dieser Beziehungen.

• ZIEL 1: Morphologische Merkmale von Chiari extrahieren und Assoziationen mit Symptomen aufdeckenich werde Algorithmen entwickeln, um robuste morphologische Merkmale aus Bildgebungsdaten (MRT, CT) von präoperativen CM-Patienten zu extrahieren und Methoden aus dem maschinellen Lernen zu verwenden, um Assoziationen mit der Symptomatologie zu finden. Ich möchte auch geschlechtsspezifische Unterschiede und Assoziationen mit anderen Verhaltens- und klinischen Daten betrachten.

• ZIEL 2: Identifizieren Sie ähnliche Morphologiemuster und verwandte Symptome in anderen Bevölkerungenich möchte untersuchen, wie diese Muster in einer gesunden Kontrollpopulation ausgedrückt werden, und andere Entwicklungs- und psychiatrische Erkrankungen. Ich würde die Hypothese aufstellen, dass bestimmte Morphologiemuster, die zu Symptomen im Zusammenhang mit Chiari führen, bei anderen Störungen vorhanden sind und einen Faktor darstellen, der zur Manifestation der jeweiligen Krankheiten beiträgt.

• ZIEL 3: Auswirkungen der Aberrantenstruktur auf die Gehirnfunktionschließlich interessiere ich mich für die Auswirkungen dieser Variation auf die Gehirnfunktion und -struktur. Viele öffentlich verfügbare Bildgebungsdatensätze enthalten funktionelle (fMRT) und strukturelle Daten (DTI), und daher werde ich nach den Assoziationen dieser morphologischen Merkmale mit der Funktion (fMRT) und der Integrität der weißen Substanz (DTI) suchen. Wenn beispielsweise ein bestimmter Bereich des Gehirns in einer klinischen Gruppe eine abweichende Funktion oder Struktur aufweist, könnte dies daran liegen, dass ein höherer Liquordruck oder eine Knochenanomalie langsam eine Apoptose von Neuronen verursacht hat?

Überblick

Entwicklung von Methoden zur automatisierten Diagnose der Chiari-Fehlbildung und Entdeckung der damit verbundenen klinischen, verhaltensbezogenen und funktionellen Merkmale

Die Chiari-Fehlbildung ist eine Störung des Zentralnervensystems, die durch Herniation der Kleinhirntonsillen und andere schädelbasierte Anomalien gekennzeichnet ist. Die Diagnose tritt am häufigsten bei Säuglingen und jungen Erwachsenen auf, und die Anzahl der klinischen Fälle ähnelt der von Multipler Sklerose (0, 1% bis 0, 5%). Die Behandlung erfordert eine Schädeldekompression, um mehr Platz in der Schädelhöhle zu schaffen und das Fortschreiten der Krankheit zu stoppen, und es ist ein kostspieliger Aufwand, der nicht immer zu einem positiven Ergebnis führt. Oft erlebt der Betroffene nur Symptome mit der Entwicklung einer Syrinx im Rückenmark, die ein späteres Fortschreiten der Krankheit darstellt. Selbst bei sofortiger Operation kehren Gehirn und Rückenmark nicht immer in einen gesunden, normalen Zustand zurück, und der Einzelne lebt mit sensorischen und kognitiven Defiziten und Schmerzen. Daher ist eine frühzeitige Diagnose der Schlüssel, und es werden Methoden benötigt, um Chiari basierend auf einem anatomischen Scan automatisch zu diagnostizieren und die Entscheidungsunterstützung bei der Identifizierung von Kandidaten für MRT basierend auf klinischen, demografischen und Verhaltensdaten zu unterstützen.

Darüber hinaus ist die Chiari-Malformation eine schlecht verstandene Krankheit. Es kann allgemein als abnorme Entwicklung des mittleren Gehirns angesehen werden, die zu Symptomen führt, die auf das Kleinhirn, den Hirnstamm und die Wirbelsäule lokalisiert sind, aber die breite Palette von Individuen, von denen es betroffen ist, stellt die zugrunde liegende Physiologie in Frage. Während es häufig mit Skoliose und anderen Knochen- und Wirbelsäulendefekten einhergeht, manifestiert es sich auch bei ansonsten gesunden Personen mit subtilen Merkmalen wie Kopfschmerzen, Sehstörungen oder anderen sensorischen Problemen. Was in der Literatur eindeutig fehlt, ist ein gründliches Verständnis der verschiedenen Subtypen, Identifizierungsmerkmale, und damit verbundene Verhaltens- und klinische Ergebnisse. Es ist bekannt, dass das Kleinhirn, die Gehirnregion mit abnormalem Bruch, stark an Gedächtnis, Lernen, emotionalen und anderen kognitiven Funktionen beteiligt ist. Wie könnte diese abnormale Gehirnentwicklung, die mit der Symptomatik verbunden ist, die allgemeine Gehirnstruktur und -funktion beeinflussen? Was ist die Prävalenz dieser physiologischen Merkmale in einer großen Population und sind sie mit anderen Verhaltens-, klinischen oder neurologischen Maßnahmen verbunden? In diesem Artikel wird die Hypothese aufgestellt, dass die physischen Merkmale, die Chiari definieren, in der Allgemeinbevölkerung häufiger vorkommen, als uns bekannt ist, und weiter, dass diese Merkmale mit anderen Verhaltensweisen verbunden sind, klinisch, und neurologische Maßnahmen.

Gefordert ist 1) eine rechnerische Analyse von Strukturmerkmalen, 2) die Entwicklung von Methoden zur automatischen Identifizierung, Klassifizierung von Untertypen und Diagnose sowie 3) Data-Mining großer Bildgebungsdatenbanken, um Biomarker zu identifizieren und Assoziationen mit anderen Verhaltens-, Funktions- und klinischen Daten zu finden. Es könnte entdeckt werden, dass leichte Fälle von Chiari als allgemeine Symptome maskiert sind, und ob bekannt oder unbekannt, Kompression des zentralen Nervensystems ist ein zugrunde liegender Faktor bei verschiedenen Störungen.

Strukturmodellierung

• Modellierung Literaturübersicht