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Startseite > Forschung > Neurokognition / Neurocognition > ADHD / ASD Biomarker

ADHS & ASS Biomarker ( englisch, Flagge )

 

Titel: Identifikation von Biomarkern bei Patienten mit Aufmerksamkeitsdefizit/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) und Autismus-Spektrum-Störung (ASD)

Studienleitung: Michael Siniatchkin, Navah Kadish, Tristan Stenner, Julia Siemann

In der Diagnostik der Aufmerksamkeitsdefizit/ Hyperaktivitätsstörung (ADHS) sowie der Autismus-Spektrum-Störung (ASD) kommt es sowohl zu fehlerhaften positiven Diagnosen wie auch zu  übersehenen Fällen von ADHS oder ASD. Dieser Umstand erklärt sich zum Teil dadurch, dass zugrundeliegende neurobiologische Prozesse zu wenig einbezogen werden: Die Diagnose basiert in der Regel auf der subjektiven Beurteilung durch nahe Bezugspersonen (Eltern; Lehrer) und dem klinischen Eindruck des Psychologen.

Zahlreiche Studien legen nahe, dass Patienten mit ADHS und ASD defizitäre Aufmerksamkeitsleistungen aufweisen. Während gesunde Erwachsene bspw. nach einem Fehler ihr Verhalten an die Situation anpassen, geschieht dies nicht konsistent bei Patienten mit ADHS oder ASD. Diese Abweichung spiegelt sich auch in elektrophysiologischen Maßen wider. Sogenannte Biomarker können in diesem Zusammenhang als Bindeglied zwischen den objektiv messbaren biologischen Prozessen und den subjektiv beschriebenen Symptomen dienen. Sie zu charakterisieren ist ein wesentlicher Bestandteil der zukünftigen Ausrichtung in der neurowissenschaftlichen Erforschung psychiatrischer Erkrankungen.

Ziel des Projektes ist zunächst die Charakterisierung dieser Unterschiede zwischen Gesunden und Patienten, um ebensolche Biomarker zu identifizieren. Dazu wird ein besonderes Augenmerk auf die Dynamik von Oszillationen und Konnektivitätsparametern gelegt. Im Zentrum steht dabei deren Rolle für die erhöhten Aufmerksamkeitsschwankungen. Darauf aufbauend soll eine Klassifikationsmethode entwickelt werden, um beide Gruppen (Gesunde; Patienten) automatisch anhand dieser Biomarker voneinander zu unterscheiden. Zur Untersuchung entwicklungsrelevanter Einflüsse wird dabei außerdem eine große Altersspanne berücksichtig (Kleinkinder, Grundschulkinder, Jugendliche, junge Erwachsene).  In einem weiteren Schritt soll dann die Methode verfeinert werden, damit die Patienten zukünftig automatisiert der jeweiligen Untergruppe (ADHS/ASD) zugeordnet werden können.

Dieses Projekt leistet somit einen wichtigen Beitrag zur Früherkennung von ADHS/ASD und damit zur Möglichkeit der Frühintervention bei Risikogruppen.

 

 


ADHD & ASD biomarker

 

Title: Identification of biomarkers in patients with attention deficit/hyperactivity (ADHD) and Autism spectrum disorder (ASD)

PIs: Michael Siniatchkin, Navah Kadish, Tristan Stenner, Julia Siemann

In the diagnosis of attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) as well as autism spectrum disorder (ASD), there are both false positive diagnoses as well as overlooked cases of ADHD or ASD. This is partly explained by the fact that the underlying neurobiological processes are neglected: The diagnosis is usually based on the subjective assessment by close reference persons (parents; teachers) and the clinical impression of the psychologist.

Numerous studies suggest that patients with ADHD and ASD have deficient attention capacities. For example, while healthy adults demonstrate performance adjustment in response to behavioral errors, this does not consistently occur in patients with ADHD or ASD. This deviation is also reflected in electrophysiological measures. In this context, so-called biomarkers can bridge the gap between these objectively measurable biological processes and the subjectively described symptoms. To characterize them is an essential part of future directions in the neuroscientific research of psychiatric disorders.

This project aims at characterizing these differences between healthy participants and patients in order to identify putative biomarkers. For this end, we focus on the associated dynamics of oscillations and connectivity parameters and their role for increased attention fluctuations. Based on these biomarkers, a classification method will be developed to automatically differentiate both groups (healthy patients) from each other. A large age range (infants, primary school children, adolescents, young adults) is taken into account for a detailed characterization of development-relevant influences. In a further step, the method should then be refined, so that patients can be automatically assigned to the respective subgroup (ADHS / ASD) in the future.

This project thus makes an important contribution to the early detection of ADHD / ASD and thus to the possibility of early intervention in risk groups.