Dr. Robert Steinbach
PD Dr. med. Robert Steinbach
Klinik für Neurologie,
Facharzt,
Wissenschaftlicher Leiter des Neuromuskulären Zentrums (NMZ) Jena
Facharzt,
Wissenschaftlicher Leiter des Neuromuskulären Zentrums (NMZ) Jena
Thema: "Entwicklung von Magnetresonanztomografie Surrogatparametern für den Krankheitsprogress bei Amyotropher Lateralsklerose in der globalen NiSALS-Kohorte"
Projektzusammenfassung:
Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) ist eine multisystemische neurodegenerative Erkrankung, deren klinische Progressionsgeschwindigkeit stark zwischen einzelnen Patienten variiert; sie bedarf eines sehr intensiven Therapiemanagements durch mehrere Berufsgruppen. Es werden dringend verlässliche Surrogatparameter der ALS benötigt, u.a. für eine individualisierte Therapieberatung. In diesem Projekt sollen Analyseverfahren der Magnetresonanztomografie (MRT) in Verbindung mit der klinischen Krankheitsprogression nach dem neuen D50-Modell untersucht werden. Multimodale MRT-basierte Parameter sollen weiterführend Eingang in deep learning Algorithmen finden. Primär dient eine regionale Querschnittskohorte (pseudolongitudinale Analysen) zur Entwicklung dieser MRT-Surrogatparameter, die außerdem in longitudinalen Datensätzen validiert werden sollen. Anschließend steht der beständig wachsende Datensatz einer global-umfassende ALS-Kohorte über das Repositorium der Neuroimaging Society in ALS (NiSALS) zur Verfügung. Objektive in-vivo MRTSurrogatparameter, die sich hier verifizieren ließen, werden dringend benötigt für das Management von Therapien bei ALS und würden außerdem als Ergebnisparameter künftiger Interventionsstudien die Versorgung dieser tödlich erkrankten Patienten wesentlich verbessern.
Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) ist eine multisystemische neurodegenerative Erkrankung, deren klinische Progressionsgeschwindigkeit stark zwischen einzelnen Patienten variiert; sie bedarf eines sehr intensiven Therapiemanagements durch mehrere Berufsgruppen. Es werden dringend verlässliche Surrogatparameter der ALS benötigt, u.a. für eine individualisierte Therapieberatung. In diesem Projekt sollen Analyseverfahren der Magnetresonanztomografie (MRT) in Verbindung mit der klinischen Krankheitsprogression nach dem neuen D50-Modell untersucht werden. Multimodale MRT-basierte Parameter sollen weiterführend Eingang in deep learning Algorithmen finden. Primär dient eine regionale Querschnittskohorte (pseudolongitudinale Analysen) zur Entwicklung dieser MRT-Surrogatparameter, die außerdem in longitudinalen Datensätzen validiert werden sollen. Anschließend steht der beständig wachsende Datensatz einer global-umfassende ALS-Kohorte über das Repositorium der Neuroimaging Society in ALS (NiSALS) zur Verfügung. Objektive in-vivo MRTSurrogatparameter, die sich hier verifizieren ließen, werden dringend benötigt für das Management von Therapien bei ALS und würden außerdem als Ergebnisparameter künftiger Interventionsstudien die Versorgung dieser tödlich erkrankten Patienten wesentlich verbessern.