Forschungsgruppe Alterspsychiatrie und Psychotherapie

Projekte

Aktuell forschen wir in den folgenden Bereichen:

Nicht alle Behandelten profitieren im gleichen Ausmaß von einer angebotenen Therapie und die Ursachen dieser Variabilität sind, gerade auch bei älteren Patienten, weitgehend unklar. Um Intervention gezielter für diejenigen Personen anzubieten, die von ihnen profitieren werden, suchen wir nach Variablen, die eine möglichst genaue Vorhersage des Therapieerfolgs zulassen. Mögliche prognostischen Indikatoren sind z.B. Bildgebungsvariablen, wie das Volumen einer bestimmten Region oder Plastizitätsmarker (z.B. die Plastizität in motorischen Arealen) aber auch physiologische Maße (z.B. Geschwindigkeit und Qualität der Übertragung optischer Reize).

In diesem Forschungsprojekt soll untersucht werden, inwieweit sich Interventionen durch nicht-invasive Stimulationsmethoden modulieren und optimieren lassen.  Dafür stimulieren wir Personen, die ein Training erhalten (z.B. ein computergestütztes Training oder das Erlernen von Gedächtnisstrategien) zusätzlich in bestimmten Hirnarealen (z.B. durch transkranielle Gleichstromstimulation).

Ausgewählte Publikationen:
Vemuri P, Fields J, Peter J, Klöppel S.
Cognitive interventions in Alzheimer's and Parkinson's diseases: emerging mechanisms and role of imaging.
Curr Opin Neurol. 2016 Aug;29(4):405-11. doi: 10.1097/WCO.0000000000000346.

Was passiert im Gehirn während wir lernen? Dieser Frage soll in einem weiteren Forschungsprojekt nachgegangen werden. Hierfür werden ebenfalls nicht-invasive Stimulationsverfahren eingesetzt und idealerweise mit Bildgebung kombiniert. Dadurch lassen sich die Vorgänge im Gehirn (z.B. in einer bestimmten Region oder auch in einem bestimmten Netzwerk) vor, während und nach eines Lernvorgangs abbilden.

Ausgewählte Publikationen:
Habich A, Canals S, Klöppel S.
Tuning noninvasive brain stimulation with MRI to cope with intersubject variability.
Curr Opin Neurol. 2016 Aug;29(4):453-8. doi: 10.1097/WCO.0000000000000353.

Peter J, Lahr J, Minkova L, ..., Klöppel S.
Contribution of the Cholinergic System to Verbal Memory Performance in Mild Cognitive Impairment.
J Alzheimers Dis. 2016 Jun 18;53(3):991-1001. doi: 10.3233/JAD-160273.

Lahr J, Peter J, Minkova L, ..., Klöppel S.
No difference in paired associative stimulation induced cortical neuroplasticity between patients with mild cognitive impairment and elderly controls.
Clin Neurophysiol. 2016 Feb;127(2):1254-60. doi: 10.1016/j.clinph.2015.08.010.

Klöppel S, Lauer E, Peter J, ..., Lahr J.
LTP-like plasticity in the visual system and in the motor system appear related in young and healthy subjects.
Front Hum Neurosci. 2015 Sep 24;9:506. doi: 10.3389/fnhum.2015.00506.

Multivariate Lernalgorithmen nutzen alle in einer kernspintomographischen Aufnahme des Gehirns enthaltenen Informationen und erlauben eine diagnostische oder prognostische Aussage zu individuellen Patienten. Aktuell untersuchen wir den praktischen Nutzen dieser Verfahren bei der Arbeit in der Gedächtnissprechstunde.

Ausgewählte Publikationen:
Klöppel S, Peter J, Ludl A, …, Abdulkadir A.
Applying Automated MR-Based Diagnostic Methods to the Memory Clinic: A Prospective Study.
Alzheimers Dis. 2015;47(4):939-54. doi: 10.3233/JAD-150334.

Kostro D, Abdulkadir A, Durr A,..., Klöppel S;
Correction of inter-scanner and within-subject variance in structural MRI based automated diagnosing.
Neuroimage. 2014 Sep;98:405-15. doi:10.1016/j.neuroimage.2014.04.057.
 
Klöppel S, Abdulkadir A, Jack CR Jr, ..., Vemuri P.
Diagnostic neuroimaging across diseases.
Neuroimage. 2012 Jun;61(2):457-63. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.11.002. Review.
 
Abdulkadir A, Mortamet B, Vemuri P, ..., Klöppel S.
Effects of hardware heterogeneity on the performance of SVM Alzheimer's disease classifier.
Neuroimage. 2011 Oct 1;58(3):785-92. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.06.029.
 
Neuroimage. 2011 Jul 15;57(2):416-22. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.04.053.