Forschungsgruppen
Ein umfassendes Verständnis des menschlichen Gehirns und seiner Individualität ist der Schlüssel zur Erkenntnis, was uns als Menschen ausmacht. Das übergeordnete Ziel des INM-7 ist es, die Organisation und die Funktion des Gehirns zu charakterisieren und zu untersuchen wie sich dies von Mensch zu Mensch unterscheidet, um die Veränderungen des Gehirns im Alter sowie bei neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen besser zu verstehen.
Um der enormen Komplexität des menschlichen Gehirns gerecht zu werden, besteht unser Ansatz in der Entwicklung von Vorhersagemodellen mithilfe des maschinellen Lernens. Diese werden darauf trainiert, Zusammenhänge zwischen Bildgebungsdaten des Gehirns und Eigenschaften von Personen (z.B. Alter, Geschlecht, Persönlichkeitseigenschaften etc.) zu finden. Damit erhalten wir nicht nur Erkenntnisse über Zusammenhänge der Variabilität von Gehirn und Verhalten, sondern auch die Möglichkeit Rückschlüsse auf die entsprechenden Eigenschaften einer individuellen Person zu ziehen. Aus diesem Wissen heraus erfolgt eine Translation in die klinische Anwendung, um neue Ansätze zur verbesserten Diagnose und Verlaufsabschätzung auf der Ebene individueller Patienten zu entwickeln.
Die sich abzeichnende Möglichkeit der individuellen Diagnostik mittels maschinellen Lernens wirft eine Reihe ethischer aber auch rechtlicher und gesellschaftlicher Fragen auf, denen wir uns gezielt widmen.
Das INM-7 ist somit in der einmaligen Lage, Grundlagenforschung, Methodenentwicklung, neurowissenschaftliche und klinische Anwendung, sowie die Betrachtung ethisch-gesellschaftlicher Implikationen miteinander zu verzahnen.
Angewandtes Maschinelles Lernen
Die Gruppe konzentriert sich auf die Entwicklung und Bewertung von Algorithmen und Pipelines für das maschinelle Lernen. Die Anwendungsgebiete umfassen psychische Gesundheit und psychiatrische Störungen sowie das grundlegende Verständnis von Gehirnstruktur, -funktion und -entwicklung.
Verhaltensneurowissenschaften
Ziel ist es, unser Verständnis dafür zu fördern, wie das Gehirn zum menschlichen Verhalten beiträgt. Die Gruppe untersucht kognitive und affektive Prozesse und deren Zusammenhänge mit Gehirnaktivität, Konnektivität und Morphologie.
Biomarkerentwicklung
Das Ziel der Arbeitsgruppe besteht in der Identifizierung, Validierung und Integration neuartiger neurobildgebender und digitaler Biomarker, die zur Früherkennung und Behandlungsbewertung von Veränderungen der Gehirnorganisation im fortgeschrittenen Alter sowie bei neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen eingesetzt werden können.
Variabilität des Gehirns
Die Gruppe untersucht den Zusammenhang zwischen der Variabilität der strukturellen und funktionellen Gehirnorganisation und individuellen Unterschieden in Erfahrung, Informationsverarbeitung und Verhalten.
Kognitive Neurogenetik
Ziel der Forschungsgruppe ist es zu untersuchen, wie angeborene und umweltbedingte Faktoren die Struktur und Funktion des Gehirns prägen.
Kognitive Neuroinformatik
Die Gruppe untersucht die Gehirnorganisation auf der Makroskala und ihren Zusammenhang mit kognitiven Funktionen.
Daten und Plattformen
Das Team "Daten und Plattformen" unterstützt das INM-7 bei der Administration der Soft- und Hardware sowie bei der Administration großer Datensätze.
Mathematische Neurowissenschaften
Das Hauptziel der Gruppe ist es, mathematische Modelle neuronaler Netzwerke basierend auf empirischen Daten abzuleiten, zu validieren und zu untersuchen.
Neuroethik und Ethik in der KI
Die Forschungsgruppe Neuroethik und Ethik in der KI befasst sich mit ethischen Fragestellungen der modernen kognitionswissenschaftlichen Forschung.
Dazu gehören beispielsweise Fragen, wie zentrale Forschungs- und medizinethische Prinzipien in der Therapie und Erforschung psychiatrischer Erkrankungen umgesetzt werden können und wie Neuro-Enhancement ethisch zu bewerten ist.
Psychoinformatik
Die Gruppe "Psychoinformatik" konzentriert sich auf die Schnittstelle von Neurowissenschaften, Psychologie und Informatik und die Kombination klassischer experimenteller Methodik mit maschinellen Lernmethoden.
Systemmedizin
Ziel der Arbeitsgruppe besteht darin, einen mehrstufigen Ansatz anzuwenden, der computergestützte Werkzeuge und große Datenmengen nutzt, um einen umfassenden Einblick in neurologische und psychiatrische Erkrankungen zu gewinnen und den Weg für die personalisierte Medizin zu ebnen.
