Atae Akhrif

• In the recent years, translational studies comparing imaging data of animals and humans have gained increasing scientific interests with crucial findings stemming from both, human and animal work. In order to harmonize statistical analyses of data from different species and to optimize the transfer of knowledge between them, shared data acquisition protocols and combined statistical approaches have to be identified. Following this idea, methods of data analysis, which have until now mainly been used to model neural responses ofIn the recent years, translational studies comparing imaging data of animals and humans have gained increasing scientific interests with crucial findings stemming from both, human and animal work. In order to harmonize statistical analyses of data from different species and to optimize the transfer of knowledge between them, shared data acquisition protocols and combined statistical approaches have to be identified. Following this idea, methods of data analysis, which have until now mainly been used to model neural responses of electrophysiological recordings from rodent data, were applied on human hemodynamic responses (i.e. Blood-Oxygen-Level-Dependent BOLD signal) as measured via functional magnetic resonance imaging (fMRI). At the example of two attention and impulsivity networks, timing dynamics and amplitude of the fMRI signal were determined (study 1). Study 2 described the same parameters frequency-specifically, and in study 3, the complexity of neural processing was quantified in terms of fractality. Determined parameters were compared with regard to the subjects’ task performance / impulsivity to validate findings with regard to reports of the current scientific debate. In a general discussion, overlapping as well as additional information of methodological approaches were discussed with regard to its potential for biomarkers in the context of neuropsychiatric disorders.…
• In den letzten Jahren haben translationale Studien, in denen Befunde von Tieren und Menschen direkt verglichen werden, zunehmend an wissenschaftlichem Interesse gewonnen. Um statistische Analysen von Daten verschiedener Spezies zu harmonisieren und somit den Wissenstransfer zu optimieren, müssen gemeinsame Datenerfassungsprotokolle sowie kombinierte statistische Ansätze identifiziert werden. Diesem Gedanken folgend werden in dieser Arbeit Methoden der Datenanalyse, die bisher hauptsächlich zur Modellierung neuronaler Antworten ausIn den letzten Jahren haben translationale Studien, in denen Befunde von Tieren und Menschen direkt verglichen werden, zunehmend an wissenschaftlichem Interesse gewonnen. Um statistische Analysen von Daten verschiedener Spezies zu harmonisieren und somit den Wissenstransfer zu optimieren, müssen gemeinsame Datenerfassungsprotokolle sowie kombinierte statistische Ansätze identifiziert werden. Diesem Gedanken folgend werden in dieser Arbeit Methoden der Datenanalyse, die bisher hauptsächlich zur Modellierung neuronaler Antworten aus elektrophysiologischer Aufzeichnungen bei Nagetierdaten verwendet wurden, auf hämodynamische Antworten (d.h. Blood-Oxygen-Level-Dependent BOLD-Signal), welche mittels funktionaler Magnetresonanztomo-graphie (fMRT) gemessen werden, im Menschen angewendet. Am Beispiel zweier Aufmerksamkeits- und Impulsivitätsnetzwerke wurden der zeitliche Verlauf und Amplitude des fMRI-Signals bestimmt (Studie 1). In Studie 2 wurden die gleichen Parameter frequenzspezifisch ausgewertet, und in Studie 3 wurde die Komplexität neuronaler Verarbeitung anhand von Fraktalität quantifiziert. Die ermittelten Parameter wurden hinsichtlich der Task Performance / Impulsivität der Probanden verglichen, um die Ergebnisse im Kontext von Befunden aus der aktuellen wissenschaftlichen Debatte zu validieren. In einer allgemeinen Diskussion wurden sowohl überlappende als auch zusätzliche Informationen zu methodischen Ansätzen hinsichtlich ihres Potenzials für Biomarker im Zusammenhang mit neuropsychiatrischen Erkrankungen diskutiert.…