Mit der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT) lässt sich die neuronale Aktivität über Durchblutungsänderungen im Gehirn messen. Dieser so genannte neurovasku­läre Effekt setzt allerdings erst mit einer Zeitverzö­gerung von einigen Sekunden ein. Schnelle Veränderungen im Bereich von 10 bis 100 Millisekunden werden nicht erfasst.

Ein internationales Forscherteam um Samuel Patz vom Brigham and Women’s Hospital in Boston hat deshalb nun eine MRT-Technik entwickelt, die auch Hirnprozesse im Millisekundenbereich abbilden kann. Registriert wird dabei nicht der Blutfluss, sondern ein anderer, längst bekannter Mechanismus: Die biomechanischen Eigenschaften von Neuronen ändern sich abhängig von ihrer Aktivität. Die Axone schwellen an, die Dendriten ziehen sich zusammen, und das verändert ihre Steifigkeit.

Das neue Verfahren basiert auf der klassischen Magnetresonanzelastografie (MRE), die Mediziner bereits seit Jahren einsetzen, um krankheitsbedingte Gewebesteifigkeit zu erkennen. Das zentrale Prinzip dahinter: Wenn Schallwellen auf Gewebe treffen, verschiebt Letzteres sich abhängig von seiner Elastizität. Diesen Vorgang kann ein üblicher MR-Scanner messen.

Um herauszufinden, ob sich mittels MRE auch schnelle Steifigkeitsveränderungen im Hirngewebe abbilden lassen, betäubten die Forscher Labormäuse, fixierten sie in einer maßgeschneiderten Apparatur und stimulierten einen der Hinterläufe mit elektrischen Impulsen wechselnder Frequenz. Auf diese Weise wollten Patz und sein Team Hirnareale aktivieren, die Schmerzreize verarbeiten. Gleichzeitig leiteten die Forscher Schallwellen durch das Mäusehirn. Eine kleine MR-Spule von zwei Zentimeter Durchmesser erhob die resultierende Verschiebung. Die Stromimpulse wechselten bei höchster Frequenzstufe innerhalb von 100 Millisekunden zwischen On- und Offzustand. Und tatsächlich war es den Forschern möglich, die biomechanischen Veränderungen im Hirngewebe selbst unter derart schnellen Impulswechseln zu erfassen.

Patz und seine Kollegen glauben, dass sich das Verfahren bei Menschen ebenfalls anwenden lässt. So könnte man Hirnfunktionen im Scanner direkter messen als je zuvor.