Die interindividuelle Variabilität von Gehirnstrukturen ist ein wertvolles Maß, um Prinzipien der Hirnorganisation zu verstehen und die Ergebnisse von Gruppenuntersuchungen sinnvoll zu interpretieren.

Die strukturelle und funktionelle Variabilität von Gehirnstrukturen zwischen den Individuen wird in bildgebenden Studien meist nur als seine lästige Störung („noise“) betrachtet, die durch methodische und biologische Faktoren hervorgerufen wird und durch statistische Methoden und Gruppenbildung kompensiert werden muss, damit der „wahre“ Trend („signal“) ermittelt werden kann. Eine genauere Betrachtung der funktionellen Konnektivität durch wiederholte Messungen an denselben Probanden über sechs Monate zeigte jedoch, dass zwischen intra- und interindividueller Variabilität unterschieden werden kann. Die intraindividuelle Variabilität ist dabei durch die biologische und methodische Varianz (unterschiedliche Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Messungen zu verschiedenen Untersuchungszeitpunkten) bedingt und stellt „noise“ dar. Die interindividuelle Variabilität zeigte jedoch deutliche Unterschiede (“signal”) je nach Hirnregion und funktionellem System Sie ist signifikant höher in multimodalen Assoziationsregionen der Hirnrinde und deutlich niedriger in den primären Hirnregionen für einzelne sensorische Systeme (z.B. seh-, Hör- und Tastgebiete). Die wirkliche interindividuelle Variabilität ist damit ein wertvolles Maß um Prinzipien der Hirnorganisation zu verstehen und die Ergebnisse von Gruppenuntersuchungen sinnvoll zu interpretieren. Prof. Karl Zilles und seine Mitautorin Prof. Katrin Amunts betonen, dass diese Untersuchung einen Paradigmenwechsel für funktionelle und strukturelle bildgebende Untersuchungen darstellt und die höhere Variabilität zwischen den Individuen durch einen größeren, regionalspezifischen Einfluss von Umweltfaktoren (z.B. Ernährung, Erziehung) über genetische Faktoren in Assoziationsregionen der Hirnrinde erklärt werden kann.

Zur Publikation

Zilles K, Amunts K.
Individual variability is not noise.
Trends Cogn Sci 2013; doi:pii: S1364-6613(13)00045-4. 10.1016/j.tics.2013.02.003. 
Impact Faktor 12.586