Ein neu entwickeltes KI-Verfahren ermöglicht erstmals die automatische Segmentierung acht spezifischer weißer Hirnsubstanzbündel im Hirnstamm – einem zentralen Bereich des Gehirns, der für Bewusstsein, Atmung, Herzfrequenz und motorische Steuerung entscheidend ist. Bisher war es aufgrund der geringen Größe der Faserverbindungen und Störungen durch Atem- und Herzbewegungen sowie Liquorströmungen kaum möglich, diese Strukturen mit herkömmlichen Diffusions-MRT-Verfahren detailliert darzustellen. Forscher des MIT, der Harvard University und des Massachusetts General Hospital (MGH) haben nun die BrainStem Bundle Tool (BSBT) entwickelt, eine KI-gestützte Software, die in jeder Diffusions-MRT-Aufnahme diese acht Bündel automatisch identifiziert und kartiert. Die Studie, veröffentlicht am 6. Februar in den Proceedings of the National Academy of Sciences, zeigt, dass BSBT nicht nur präzise Ergebnisse liefert, sondern auch neue Erkenntnisse über neurodegenerative Erkrankungen wie Parkinson, Multiple Sklerose, Alzheimer und Traumatische Hirnverletzungen (TBI) ermöglicht. Die Forscher trainierten das System mit 30 MRT-Aufnahmen aus dem Human Connectome Project, die manuell annotiert wurden. Anschließend validierten sie die Genauigkeit durch Vergleich mit postmortalen Gehirnpräparaten, bei denen die Bündel mikroskopisch oder mit ultra-hoher Auflösung sichtbar gemacht wurden. Tests mit 40 Probanden, die zwei Monate später erneut untersucht wurden, zeigten konsistente Ergebnisse – BSBT erkannte die gleichen Bündel in beiden Scans. Auch bei verschiedenen Datensätzen und durch gezieltes „Ausschalten“ einzelner KI-Module bestätigte sich die Robustheit des Verfahrens. Bei der Anwendung auf Patientendaten zeigte BSBT charakteristische Veränderungen: Bei Parkinson-Patienten sank die Fraktional-Anisotropie (FA), ein Maß für die Strukturintegrität der Myelinscheiden, in drei Bündeln; bei MS-Patienten waren vier Bündel besonders betroffen. Alzheimer zeigte sich hingegen nur in einem Bündel, während TBI-Patienten überwiegend FA-Reduktionen, aber keine signifikante Volumenveränderung aufwiesen. BSBT übertraf klassische Klassifizierungsverfahren bei der Unterscheidung zwischen Gesunden und Erkrankten deutlich. Ein besonderer Fall war ein 29-jähriger Mann, der sieben Monate im Koma lag. BSBT zeigte, dass die Bündel zwar verschoben, aber nicht zerstört waren. Mit der Genesung verringerte sich das Volumen der Läsionen um den Faktor drei, und die Bündel kehrten in ihre ursprüngliche Position zurück – ein Hinweis auf regenerative Prozesse. Die Autoren sehen in BSBT ein potentielles Werkzeug zur Prognose von Genesung nach Koma, da es erhalten gebliebene Bündel identifiziert, die für die Rückkehr des Bewusstseins entscheidend sein können. Industrieexperten begrüßen die Entwicklung als Meilenstein für die neurologische Bildgebung. Die Fähigkeit, den Hirnstamm detailliert zu untersuchen, eröffnet neue Wege zur frühen Diagnose, Verlaufskontrolle und Therapieoptimierung neurodegenerativer Erkrankungen. BSBT ist öffentlich zugänglich und könnte künftig in klinischen Studien und Routineuntersuchungen eingesetzt werden. Die Forschung wird durch Fördermittel der NIH, des US-Verteidigungsministeriums und mehrerer Stiftungen unterstützt.