Computational anatomy for studying use-dependant brain plasticity.

In this article we provide a comprehensive literature review on the in vivo assessment of use-dependant brain structure changes in humans using magnetic resonance imaging (MRI) and computational anatomy. We highlight the recent findings in this field that allow the uncovering of the basic principles behind brain plasticity in light of the existing theoretical models at various scales of observation. Given the current lack of in-depth understanding of the neurobiological basis of brain structure changes we emphasize the necessity of a paradigm shift in the investigation and interpretation of use-dependent brain plasticity. Novel quantitative MRI acquisition techniques provide access to brain tissue microstructural properties (e.g., myelin, iron, and water content) in-vivo, thereby allowing unprecedented specific insights into the mechanisms underlying brain plasticity. These quantitative MRI techniques require novel methods for image processing and analysis of longitudinal data allowing for straightforward interpretation and causality inferences

Recovery from visual dysfunction following mild traumatic brain injury is associated with adaptive reorganization of retinal inputs to lateral geniculate nucleus in the mouse model utilizing central fluid percussion injury.

Traumatic brain injury (TBI) is a leading cause of morbidity and mortality nationwide. Prevalence of mild TBI (mTBI) vastly outnumbers more severe forms however the associated morbidity has only recently gained public attention. Visual dysfunction is a significant component of mTBI associated morbidity with recovery of function linked with improvement in global outcomes. Examination of sensory and motor pathways in other brain injury paradigms support that recovery is largely dependent on adaptive plasticity of remaining connections. Current examinations of visual function recovery following mTBI is limited to identifying evidence for recovery and objective evidence for adaptive plasticity is limited. Therefore, to understand the mechanisms behind visual recovery in mTBI, we utilize a mouse model to examine the changes in the downstream target of retinal ganglion cells (RGC) in the formed vision pathway, the lateral geniculate nucleus (LGN). Using techniques designed to identify structural changes as well as electrophysiologic connectivity we aimed to identify if deafferentation due to experimental mTBI is met with adaptive structural and electrophysiologic reorganization of inputs to LGN relay cells, to determine if they may contribute to recovery of vision over time. Examination of ensuing deafferentation in LGN was performed using a combination of anterograde tract tracing with cholera toxin B conjugated fluorescent probes, immunohistochemistry targeting retinal ganglion cell axon terminals, and a transgenic mouse in which a subpopulation of retinal ganglion cells are labelled with green fluorescent protein. Our studies were designed to capture structural reorganization in specific subpopulations of retinal ganglion cells and determine if ensuing reorganization violated projection patterns established during normal development and refinement of the retinal geniculate pathway. Additionally, our studies examined the electrophysiologic responses of relay neurons in the lateral geniculate nucleus to stimulation of the optic tract as a function of time following injury. Using ex-vivo patch clamp recording of LGN relay neurons, we examined responses of these cells to stimulation of the optic tract following mTBI. Our findings demonstrated intact short-term depression at the retinal geniculate synapse following injury, which is a mechanism through which LGN relay neurons establish functional connectivity from retinal inputs. This innate mechanism of short-term plasticity likely uncovers latent connectivity between the remaining retinal inputs and LGN relay neurons to provide new connectivity for functional recovery. These studies support the premise that recovery of function in the visual axis following mild TBI is dependent on adaptive structural and electrophysiologic reorganization within the lateral geniculate nucleus

Complexity Analysis of EEG Data in Persons With Depression Subjected to Transcranial Magnetic Stimulation

Aim: The aim of this work was to study the neurophysiological effect of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) applied to the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) in 8 patients with major depression disorder (MDD) and 10 patients with bipolar disorder (BP), considering separately responders and non-responders to rTMS therapy in each of both groups.Methods: The Higuchi’s Fractal Dimension (FD) was analyzed from 64-channels EEG signals in five physiological frequency bands and every channel separately. Changes of FD were analyzed before and after 1st, 10th, and 20th session of rTMS.Results: Some differences in response to the rTMS therapy was found across individual groups. In MDD responders, FD decreased in all bands after longer stimulation (20th session). Whereas, in BP non-responders, FD decreased after 1st session in all bands as well as after 10th session in lower frequencies (delta and theta). In MDD non-responders and BP responders FD increased at the beginning of the therapy (1st and 10th session, respectively), but the final FD value did not changed in comparison to the initial FD value, except the FD decrease for theta band in BP responders. Comparison between groups showed a higher FD in MDD responders than in MDD non-responders in every band before as well as after stimulation. In contrast to MDD patients, FD was lower in BP responders than in BP non-responders in higher frequency bands (alpha, beta, and gamma) in both conditions as well as in lower frequency bands (delta and theta) after stimulation. Comparing both groups of responders, FD was lower in MDD than in BP in every band, except alpha. In case of non-responders, FD was higher in BP than in MDD in all bands in both conditions.Conclusion: The results showed that FD may be useful marker for evaluation of the rTMS effectiveness and the therapy progress as well as for group differentiation between MDD and BP or between responders and non-responders. The changes of FD under the influence of rTMS allow to unambiguously conclude whether the effect of stimulation is positive or negative as well as allow to evaluate an optimal time of rTMS

Fronto-striatal plasticity processes in humans: glutamatergic and genetic mechanisms

This thesis investigated fronto-striatal plasticity processes in the human brain via a multilevel (genes, brain, behavior) and multimodal neuroimaging (functional- and structural magnetic resonance imaging, magnetic resonance spectroscopy) approach. Neuroplasticity—an intrinsic property of our nervous system—can act in fronto-striatal circuits, specifically in the ‘motor-loop’. Within this circuitry, the striatum, as key structure, and glutamate, as important neurotransmitter, enable the acquisition and automatization of motor skills (e.g. playing an instrument). On a molecular level, brain-derived neurotrophic factor, a neurotrophin, is known to influence cellular plasticity processes, and a single-nucleotide polymorphism of the brain-derived neurotrophic factor gene (BDNF val66met), has been related to impairments in hippocampal learning and plasticity in humans. However, research and respective findings on the influences of this genetic variant in motor skill learning within the fronto-striatal motor-circuitry remain fragmented. 135 healthy right-handed subjects (mean age = 26.96 +/- 9.05 years, 80 females, 54 Met allele carriers) participated in this study. They received training on a sequential visual isometric pinch task in the laboratory and motor skill learning was measured via increases on a speed-accuracy trade-off function (skill measure). Subsequently, magnetic resonance imaging was performed. For functional magnetic resonance imaging, an adapted version of the pinch-force task was used, consisting of the trained, a novel and two control conditions. Furthermore, structural magnetic resonance imaging and magnetic resonance (glutamate) spectroscopy was conducted. Genomic DNA was extracted from whole blood according to standard procedures. Data were analyzed using classical toolboxes for brain imaging data (SPM8, VBM8), for spectroscopy data (LCModel) as well as Matlab-routines and statistics programs for behavioral data and further analysis. To validate the structural neuroimaging results, data of an independent replication sample of 286 healthy right-handed subjects (mean age = 33.39 +/- 9.8 years; 154 females, 101 Met allele carriers) were analyzed. The behavioral results indicated that skill measure constantly increased across the training period. Further analysis also revealed a significant difference in motor skill learning among carriers of the BDNF val66met polymorphism (i.e., impairment in motor skill learning in Met allele carriers). On a structural level, the same individuals also tended to have significantly greater gray matter volume in the striatum, a finding that was replicated in the validation sample. Neurochemically, Met allele carriers did not have altered resting state striatal glutamate concentration or deviations from Val allele carriers in any other of the measured metabolites. Functional neuroimaging data demonstrated strong task-effects within a cortico-striatal motor network and plausible training-related brain activations. However, no functional alterations in (training-related) activity within the fronto-striatal motor network for carriers of the Met variant were observed. The behavioral findings of this study complement previous findings on deficits of Met allele carriers of the BDNF val66met polymorphism in long term motor skill learning and reinforce our understanding of the molecular basis of this functional variant. The observed structural effects were interpreted as a compensatory mechanism for hippocampal deficits and are discussed in light of the limitations of the present study. The non-significant genotype results on glutamate concentration and (training-related) brain function are also consistent with the prior literature. Furthermore, this pattern of results points to the distinct qualities of the three neuroimaging methods used in this study and highlights the uniqueness of this multilevel and multimodal neuroimaging approach to study fronto-striatal learning and plasticity processes in humans. The scientific and possible clinical implications of these findings were discussed

Hirnstrukturelle Korrelate der Steigerung motorischer Lernprozesse durch eine neuromodulatorische Voraktivierung: Quer- und Längsschnittstudie

In zahlreichen Kontexten wie Leistungs-, Gesundheits-, Freizeit-, Schul- oder Rehabilitationssport werden ständig Fertigkeiten neu gelernt, stabilisiert oder vervollkommnet. Zudem bestehen in den meisten der genannten Anwendungsfelder Anforderungen an eine hohe zeitliche Ökonomie und Effizienz des Lernprozesses. Folgerichtig werden der Untersuchung von motorischen Lernprozessen und den Möglichkeiten ihrer Beeinflussung beträchtliche Forschungsans-trengungen gewidmet. Obwohl Ausdauerinterventionen als eine vielversprechende Interventionsstrategie betrachtet werden, um im Gehirn günstige Voraussetzungen für zukünftige motorische Lernprozesse zu schaffen, gibt es zu dieser Thematik momentan kaum Studien. Vorliegende Arbeit setzt an diesem Erkenntnisdefizit an und will einen Beitrag zu den Fragen leisten, ob und über welche Mechanismen Ausdauerinterventionen motorische Lernprozesse beeinflussen. Zur Erreichung dieses Ziels wurden eine Querschnitt- sowie eine Längsschnittstudie komplementär eingesetzt. In beiden Studien wurden einheitlich eine etablierte Aufgabe zur Erfassung motorischer Lernprozesse (Stabilometer) sowie nichtinvasive Verfahren der strukturellen Magnetresonanztomographie des Gehirns (T1-gewichtete und diffusionsgewichtete Bildgebung) als Hauptmethoden genutzt. Die Ergebnisse vorliegender Arbeit zeigen u.a., (1) dass Variationen in der Struktur der grauen und weißen Hirnsubstanz vor dem Lernprozess zukünftige motorische Lernerfolge prädizieren, (2) dass durch eine kurzzeitige Ausdauerintervention die Lerngeschwindigkeit zukünftiger motorischer Lernprozesse förderlich beeinflusst werden kann und (3) dass dieser Effekt maßgeblich über Plastizität in primär sensomotorisch-assoziierten Bereichen der weißen Hirnsubstanz vermittelt wird.:Inhaltsverzeichnis DANKSAGUNG IV ABKÜRZUNGS- UND SYMBOLVERZEICHNIS VIII ABBILDUNGSVERZEICHNIS XI TABELLENVERZEICHNIS XIV 1 EINLEITUNG 1 1.1 Ausgangslage 1 1.2 Problemstellung 3 1.3 Ziele und Aufbau der Arbeit 6 2 WISSENSCHAFTLICHER SACHSTAND 9 2.1 Aktivitätsspezifische strukturelle Neuroplastizität 9 2.1.1 Strukturelle Neuroplastizität und motorisches Lernen 11 2.1.1.1 Mikrostrukturelle Adaptationen 11 2.1.1.2 Makrostrukturelle Adaptationen 12 2.1.2 Strukturelle Neuroplastizität und Ausdauer 15 2.1.2.1 Mikrostrukturelle Adaptationen 15 2.1.2.2 Makrostrukturelle Adaptationen 17 2.2 Individuelle Prädispositionen und motorische Lernprozesse - nature or nurture? 21 2.2.1 Die Hirnstruktur als Parameter zur Quantifizierung individueller Prädispositionen 21 2.2.2 Hirnstrukturelle Prädispositionen und motorisches Lernen 24 2.3 Neuromodulation und Ausdauer 26 2.3.1 Effekte von Ausdauerinterventionen auf motorische Lernprozesse - Verhaltensstudien 26 2.3.2 Laktat als Mediator und Modulator der Neuroplastizität - eine Hypothese 29 2.3.2.1 Laktatproduktion und -shuttling 30 2.3.2.2 Laktataufnahme im Gehirn und Bedeutung für den Metabolismus 31 2.3.2.3 Laktat als bedeutendes Signalmolekül im Gehirn 35 2.3.2.4 Bedeutung von erhöhten BDNF-Werten für neuroplastische Prozesse 38 2.4 Überlegungen zu einem neuroplastisch-wirksamen Belastungsgefüge von Ausdauerinterventionen 40 2.4.1 Belastungsintensität 41 2.4.2 Interventionsdauer und Rolle der Verbesserung der Ausdauerleistungsfähigkeit 42 2.4.3 Schlussfolgerungen 45 2.5 Methoden der strukturellen Magnetresonanztomographie 46 2.5.1 T1-gewichtete Bildgebung und Morphometrie 46 2.5.2 Diffusionsgewichtete Bildgebung 47 2.6 Zusammenfassung des theoretischen Teils und Arbeitshypothesen 50 2.6.1 Theorie zum Zusammenhang von Ausdauerinterventionen, Neuroplastizität und motorischer Lernfähigkeit 50 2.6.2 Allgemeine Forschungshypothesen 52 3 QUERSCHNITTSTUDIE 58 3.1 Untersuchungsmethodik 58 3.1.1 Untersuchungsdesign 58 3.1.2 Stichprobe 59 3.1.3 Untersuchungsmethoden/Messinstrumente 59 3.1.3.1 Erhebung und Präprozessierung der T1-gewichteten Bilder 59 3.1.3.2 Erhebung und Präprozessierung der diffusionsgewichteten Bilder 60 3.1.3.3 Traktographie 62 3.1.3.4 Lerntraining auf dem Stabilometer 63 3.1.4 Mathematisch-statistische Methode 64 3.1.4.1 Verhaltensdaten 65 3.1.4.2 Assoziation der grauen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 66 3.1.4.3 Assoziation der weißen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 67 3.2 Ergebnisdarstellung 68 3.2.1 Verhaltensdaten 68 3.2.2 Assoziation der grauen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 69 3.2.3 Assoziation der weißen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 72 3.2.4 Charakterisierung der FA-Befunde 75 3.3 Diskussion der Querschnittstudie 76 3.3.1 Diskussion der Verhaltensergebnisse 76 3.3.2 Diskussion des Hirnstruktur-Verhaltens-Zusammenhangs 77 3.3.2.1 Struktur-Verhaltens-Zusammenhang in der grauen Hirnsubstanz 78 3.3.2.2 Struktur-Verhaltens-Zusammenhang in der weißen Hirnsubstanz 79 3.3.2.3 Zusammenfassende Diskussion des Struktur-Verhaltens-Zusammenhangs 80 3.3.3 Limitationen und Ausblick 82 4 LÄNGSSCHNITTSTUDIE 85 4.1 Untersuchungsmethodik 85 4.1.1 Untersuchungsdesign 85 4.1.2 Stichprobe 86 4.1.3 Untersuchungsmethoden/ Messinstrumente 87 4.1.3.1 Erhebung und Präprozessierung der T1-gewichteten Bilder 88 4.1.3.2 Erhebung und Präprozessierung der diffusionsgewichteten Bilder 88 4.1.3.3 Ausdauer-Leistungsdiagnostik 91 4.1.3.4 Charakterisierung der Ausdauerintervention 93 4.1.3.5 Stabilometrie: Erfassung des Standgleichgewichts (Nintendo Wii) 96 4.1.3.6 Lerntraining auf dem Stabilometer 97 4.1.4 Mathematisch-statistische Methode 98 4.1.4.1 Prüfung auf Baseline-Unterschiede 98 4.1.4.2 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 2 99 4.1.4.3 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 3 100 4.1.4.4 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 4 102 4.1.4.5 Vorgehen zur Prüfung der Hypothesen 5 und 6 103 4.1.4.5.1 Welches Modell der Mediation wurde genutzt und welche Effekte wurden modelliert? 104 4.1.4.5.2 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 5 105 4.1.4.5.3 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 6 108 4.2 Ergebnisdarstellung 110 4.2.1 Gruppendifferenzen zu Baseline 110 4.2.2 Wirksamkeit der Intervention 112 4.2.3 Ausdauerinduzierte hirnstrukturelle Veränderungen 113 4.2.4 Verhaltensergebnisse des motorischen Lernens 118 4.2.5 Neuronale Korrelate der ausdauerinduzierten Beeinflussung motorischer Lernprozesse 119 4.2.5.1 Überprüfung von Hypothese 5 120 4.2.5.2 Überprüfung von Hypothese 6 123 4.3 Diskussion der Längsschnittstudie 126 4.3.1 Gruppencharakteristika und Effektivität der Intervention 126 4.3.2 Effekte der neuromodulatorischen Voraktivierung auf die Struktur der grauen und weißen Hirnsubstanz 127 4.3.2.1 Reduktion des regionalen Volumens der grauen Substanz im inferioren frontalen Gyrus 128 4.3.2.2 Keine Effekte im Hippokampus und im primären Motorkortex 130 4.3.2.3 Erhöhung des regionalen Volumens der grauen Substanz im Bereich des Hirnstamms 131 4.3.2.4 Keine Effekte in der weißen Hirnsubstanz 132 4.3.3 Verhaltensergebnisse des motorischen Lernens nach der neuromodulatorischen Voraktivierung 133 4.3.4 Zusammenhang zwischen ausdauerinduzierten Strukturänderungen und motorischer Lernleistung 135 4.3.4.1 Diskussion der Ergebnisse zu Hypothese 5 135 4.3.4.2 Diskussion der Ergebnisse zu Hypothese 6 138 5 METHODENKRITIK 140 5.1 Querschnittstudie 140 5.2 Längsschnittstudie 141 5.3 Methoden der strukturellen Magnetresonanztomographie 143 5.3.1 T1-gewichtete Bildgebung und VBM 143 5.3.2 Diffusionsgewichtete Bildgebung, TBSS und Traktographie 145 6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 147 6.1 Resümee der Hauptergebnisse 147 6.2 Ausblick und Orientierungen für zukünftige Forschungsvorhaben 149 LITERATURVERZEICHNIS 153 ANHANG 180 Anhang 1: Studienübersicht zu struktureller Neuroplastizität und Ausdauer 182 Anhang 2: Supplementäre Materialien zur Querschnittstudie 186 Anhang 3: Supplementäre Materialien zur Längsschnittstudie 193 LEBENSLAUF 201 WISSENSCHAFTLICHE VERÖFFENTLICHUNGEN 203 VERSICHERUNG 204The acquisition, stabilization and perfection of motor skills is of particular relevance in many sport-related settings such as competitive or leisure time sports, disease prevention, rehabilitation as well as physical education. Importantly, the process of motor learning in most of the aforementioned contexts makes high demands on time-efficiency. As a consequence, a huge body of literature in movement and training science is devoted to motor learning and its optimization. Despite the fact that endurance exercise is considered to be a promising intervention strategy to facilitate motor learning, there is a surprisingly low number of studies dealing with this topic to date. Therefore, the aim of the present thesis was to examine whether, and if so by which mechanisms endurance exercise affects complex motor skill learning. A cross-sectional and a longitudinal study were conducted in order to investigate this research question. The main methods used in both of the aforementioned studies were a well-established task to investigate complex-motor skill learning (stabilometer) along with non-invasive structural magnetic resonance imaging (T1-weighted imaging and diffusion-weighted imaging). Amongst others, the main results of the present thesis are that (1) baseline-variations in gray and white matter predict future motor learning success, (2) a short endurance exercise intervention may facilitate the speed of complex motor skill learning and that (3) this effect of exercise on motor skill learning is mediated by neuroplastic changes in white matter, especially in sensorimotor-related fibre tracts.:Inhaltsverzeichnis DANKSAGUNG IV ABKÜRZUNGS- UND SYMBOLVERZEICHNIS VIII ABBILDUNGSVERZEICHNIS XI TABELLENVERZEICHNIS XIV 1 EINLEITUNG 1 1.1 Ausgangslage 1 1.2 Problemstellung 3 1.3 Ziele und Aufbau der Arbeit 6 2 WISSENSCHAFTLICHER SACHSTAND 9 2.1 Aktivitätsspezifische strukturelle Neuroplastizität 9 2.1.1 Strukturelle Neuroplastizität und motorisches Lernen 11 2.1.1.1 Mikrostrukturelle Adaptationen 11 2.1.1.2 Makrostrukturelle Adaptationen 12 2.1.2 Strukturelle Neuroplastizität und Ausdauer 15 2.1.2.1 Mikrostrukturelle Adaptationen 15 2.1.2.2 Makrostrukturelle Adaptationen 17 2.2 Individuelle Prädispositionen und motorische Lernprozesse - nature or nurture? 21 2.2.1 Die Hirnstruktur als Parameter zur Quantifizierung individueller Prädispositionen 21 2.2.2 Hirnstrukturelle Prädispositionen und motorisches Lernen 24 2.3 Neuromodulation und Ausdauer 26 2.3.1 Effekte von Ausdauerinterventionen auf motorische Lernprozesse - Verhaltensstudien 26 2.3.2 Laktat als Mediator und Modulator der Neuroplastizität - eine Hypothese 29 2.3.2.1 Laktatproduktion und -shuttling 30 2.3.2.2 Laktataufnahme im Gehirn und Bedeutung für den Metabolismus 31 2.3.2.3 Laktat als bedeutendes Signalmolekül im Gehirn 35 2.3.2.4 Bedeutung von erhöhten BDNF-Werten für neuroplastische Prozesse 38 2.4 Überlegungen zu einem neuroplastisch-wirksamen Belastungsgefüge von Ausdauerinterventionen 40 2.4.1 Belastungsintensität 41 2.4.2 Interventionsdauer und Rolle der Verbesserung der Ausdauerleistungsfähigkeit 42 2.4.3 Schlussfolgerungen 45 2.5 Methoden der strukturellen Magnetresonanztomographie 46 2.5.1 T1-gewichtete Bildgebung und Morphometrie 46 2.5.2 Diffusionsgewichtete Bildgebung 47 2.6 Zusammenfassung des theoretischen Teils und Arbeitshypothesen 50 2.6.1 Theorie zum Zusammenhang von Ausdauerinterventionen, Neuroplastizität und motorischer Lernfähigkeit 50 2.6.2 Allgemeine Forschungshypothesen 52 3 QUERSCHNITTSTUDIE 58 3.1 Untersuchungsmethodik 58 3.1.1 Untersuchungsdesign 58 3.1.2 Stichprobe 59 3.1.3 Untersuchungsmethoden/Messinstrumente 59 3.1.3.1 Erhebung und Präprozessierung der T1-gewichteten Bilder 59 3.1.3.2 Erhebung und Präprozessierung der diffusionsgewichteten Bilder 60 3.1.3.3 Traktographie 62 3.1.3.4 Lerntraining auf dem Stabilometer 63 3.1.4 Mathematisch-statistische Methode 64 3.1.4.1 Verhaltensdaten 65 3.1.4.2 Assoziation der grauen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 66 3.1.4.3 Assoziation der weißen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 67 3.2 Ergebnisdarstellung 68 3.2.1 Verhaltensdaten 68 3.2.2 Assoziation der grauen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 69 3.2.3 Assoziation der weißen Hirnsubstanz mit den Verhaltensdaten 72 3.2.4 Charakterisierung der FA-Befunde 75 3.3 Diskussion der Querschnittstudie 76 3.3.1 Diskussion der Verhaltensergebnisse 76 3.3.2 Diskussion des Hirnstruktur-Verhaltens-Zusammenhangs 77 3.3.2.1 Struktur-Verhaltens-Zusammenhang in der grauen Hirnsubstanz 78 3.3.2.2 Struktur-Verhaltens-Zusammenhang in der weißen Hirnsubstanz 79 3.3.2.3 Zusammenfassende Diskussion des Struktur-Verhaltens-Zusammenhangs 80 3.3.3 Limitationen und Ausblick 82 4 LÄNGSSCHNITTSTUDIE 85 4.1 Untersuchungsmethodik 85 4.1.1 Untersuchungsdesign 85 4.1.2 Stichprobe 86 4.1.3 Untersuchungsmethoden/ Messinstrumente 87 4.1.3.1 Erhebung und Präprozessierung der T1-gewichteten Bilder 88 4.1.3.2 Erhebung und Präprozessierung der diffusionsgewichteten Bilder 88 4.1.3.3 Ausdauer-Leistungsdiagnostik 91 4.1.3.4 Charakterisierung der Ausdauerintervention 93 4.1.3.5 Stabilometrie: Erfassung des Standgleichgewichts (Nintendo Wii) 96 4.1.3.6 Lerntraining auf dem Stabilometer 97 4.1.4 Mathematisch-statistische Methode 98 4.1.4.1 Prüfung auf Baseline-Unterschiede 98 4.1.4.2 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 2 99 4.1.4.3 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 3 100 4.1.4.4 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 4 102 4.1.4.5 Vorgehen zur Prüfung der Hypothesen 5 und 6 103 4.1.4.5.1 Welches Modell der Mediation wurde genutzt und welche Effekte wurden modelliert? 104 4.1.4.5.2 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 5 105 4.1.4.5.3 Vorgehen zur Prüfung von Hypothese 6 108 4.2 Ergebnisdarstellung 110 4.2.1 Gruppendifferenzen zu Baseline 110 4.2.2 Wirksamkeit der Intervention 112 4.2.3 Ausdauerinduzierte hirnstrukturelle Veränderungen 113 4.2.4 Verhaltensergebnisse des motorischen Lernens 118 4.2.5 Neuronale Korrelate der ausdauerinduzierten Beeinflussung motorischer Lernprozesse 119 4.2.5.1 Überprüfung von Hypothese 5 120 4.2.5.2 Überprüfung von Hypothese 6 123 4.3 Diskussion der Längsschnittstudie 126 4.3.1 Gruppencharakteristika und Effektivität der Intervention 126 4.3.2 Effekte der neuromodulatorischen Voraktivierung auf die Struktur der grauen und weißen Hirnsubstanz 127 4.3.2.1 Reduktion des regionalen Volumens der grauen Substanz im inferioren frontalen Gyrus 128 4.3.2.2 Keine Effekte im Hippokampus und im primären Motorkortex 130 4.3.2.3 Erhöhung des regionalen Volumens der grauen Substanz im Bereich des Hirnstamms 131 4.3.2.4 Keine Effekte in der weißen Hirnsubstanz 132 4.3.3 Verhaltensergebnisse des motorischen Lernens nach der neuromodulatorischen Voraktivierung 133 4.3.4 Zusammenhang zwischen ausdauerinduzierten Strukturänderungen und motorischer Lernleistung 135 4.3.4.1 Diskussion der Ergebnisse zu Hypothese 5 135 4.3.4.2 Diskussion der Ergebnisse zu Hypothese 6 138 5 METHODENKRITIK 140 5.1 Querschnittstudie 140 5.2 Längsschnittstudie 141 5.3 Methoden der strukturellen Magnetresonanztomographie 143 5.3.1 T1-gewichtete Bildgebung und VBM 143 5.3.2 Diffusionsgewichtete Bildgebung, TBSS und Traktographie 145 6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 147 6.1 Resümee der Hauptergebnisse 147 6.2 Ausblick und Orientierungen für zukünftige Forschungsvorhaben 149 LITERATURVERZEICHNIS 153 ANHANG 180 Anhang 1: Studienübersicht zu struktureller Neuroplastizität und Ausdauer 182 Anhang 2: Supplementäre Materialien zur Querschnittstudie 186 Anhang 3: Supplementäre Materialien zur Längsschnittstudie 193 LEBENSLAUF 201 WISSENSCHAFTLICHE VERÖFFENTLICHUNGEN 203 VERSICHERUNG 20

Creatine Supplementation for Health and Clinical Diseases

Creatine plays a critical role in cellular metabolism, primarily by binding with phosphate to form phosphocreatine (PCr) as well as shuttling high-energy phosphate compounds in and out of the mitochondria for metabolism. Increasing the dietary availability of creatine increases the tissue and cellular availability of PCr, and thereby enhances the ability to maintain high-energy states during intense exercise. For this reason, creatine monohydrate has been extensively studied as an ergogenic aid for exercise, training, and sport. Limitations in the ability to synthesize creatine and transport and/or store dietary creatine can impair metabolism and is a contributor to several disease states. Additionally, creatine provides an important source of energy during metabolically stressed states, particularly when oxygen availability is limited. Thus, researchers have assessed the role of creatine supplementation on health throughout the lifespan, as well as whether creatine availability may improve disease management and/or therapeutic outcomes. This book provides a comprehensive overview of scientific and medical evidence related to creatine's role in metabolism, health throughout the lifespan, and our current understanding of how creatine can promote brain, heart, vascular and immune health; reduce the severity of musculoskeletal and brain injury; and may provide therapeutic benefits in glucose management and diabetes, cancer therapy, inflammatory bowel disease, and post-viral fatigue