Hirnnetzwerktopologie bei Alkoholabhängigkeit (FOR1617)
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Hirnnetzwerktopologie bei Alkoholabhängigkeit
Alkoholabhängigkeit ist eine weit verbreitete psychische Erkrankung mit schweren Folgen für die Gesundheit und einer hohen Rückfallrate. In diesem Projekt untersuchen wir mittels Methoden der Graphentheorie die Auswirkungen von Alkoholabhängigkeit auf lokale und globale Eigenschaften der Hirnnetzwerke während des Ruhezustandes (resting-state). Diese Eigenschaften werden im Rahmen eines konnektom-basierten maschinellen Lernverfahrens genutzt, um den Rückfallstatus einzelner Patienten mit Alkoholabhängigkeit vorhersagen zu können. Die Ergebnisse unserer Studie sollen zur Entwicklung neuartiger personalisierter Behandlungsmethoden beitragen, die eine länger anhaltende Abstinenz fördern und die mit Alkoholabhängigkeit verbundenen Gesundheitsbelastungen verringern könnten.
Leitung: Dr. Johann Kruschwitz, Prof. Dr. Dr. Henrik Walter
Team: Justin Böhmer
Finanzierung: FOR1617 (DFG, Projektnummer: 186318919)
Ansprechpartner*in: Justin Böhmer (justin.boehmer@charite.de)