Die Wirbelsäule stellt ein zentrales Organ bei vielen neurologischen und muskuloskelettalen Erkrankungen dar. Wir verbessern die 3D-Bildgebung der Wirbelsäule mit neuen Rekonstruktionsalgorithmen in der CT und neuen Sequenzen in der MRT. Diese Bildgebung wird mittels komplexer Nachverarbeitungsalgorithmen quantitativ ausgewertet. So werden zum einen die Ursachen und Zusammenhänge beim chronischen Rückenschmerz untersucht. Zum anderen wird im Rahmen der Osteoporose versucht, Frakturen besser vorherzusagen und Empfehlungen für die Art einer operativen Versorgung zu entwickeln.

Hierzu haben wir ein online-screening-tool entwickelt, das in vorhandenen CT Daten Wirbelkörperfrakturen delektiert und die Knochendichte vollautomatisch bestimmt. Es steht unter https://anduin.bonescreen.de frei zur Verfügung.

Link: https://deep-spine.de/

Ansprechpartner: Univ.-Prof. Dr. med. Jan Kirschke; jan.kirschke@tum.de

Leitung:

Prof. Dr. Benedikt Wiestler

PD Dr. Marie-Christin Metz

Kurzbeschreibung:

Mit dem rasant zunehmenden Wissen um die komplexe biologische Basis von Hirntumoren steigt auch das Interesse an der Frage, wie sich die Biologie im Bildphänotyp widerspiegelt. Solche Erkenntnisse können zum einen zu einer verbesserten Diagnostik beitragen, darüber hinaus werden sie aber auch in der Zukunft Therapieentscheidungen beeinflussen. In unserer Arbeitsgruppe „Neuroonkologie“ nutzen wir multimodale Bildgebung von Gliomen, Meningeomen und Hirnmetastasen in Verbindung mit automatisierten Post-Processing-Routinen und maschinellem Lernen, um diesen Fragen nachzugehen. Dabei stehen insbesondere die Perfusions- und Diffusionsbildgebung, die MR-Spektroskopie, die quantitative MR-Bildgebung, sowie die simultane MR-PET im Vordergrund unseres Interesses. 

Parallel entwickeln wir in Kooperation mit dem Lehrstuhl für „AI for Image-Guided Diagnosis and Therapy“ (Prof. Benedikt Wiestler) Algorithmen für (i) die automatisierte Segmentierung von Tumoren, (ii) Featureanalyse zur besseren Beschreibung von Bilddaten und (iii) künstliche Intelligenz, um die Fülle an Bildinformationen zu verarbeiten. Ein besonderer Fokus liegt aktuell auf der Korrelation von molekularbiologischen Tumoreigenschaften und MR-Bildparametern, sowie der Entwicklung biophysikalischer Tumorwachstumsmodelle, die letztlich der personalisierten Therapie betroffener Patientinnen und Patienten dienen sollen.
Solche Ansätze tragen der Tatsache Rechnung, dass „MRT-Aufnahmen mehr als nur Bilder sind, sie sind Daten“ (Gillies et al., Radiology, 2016). In Zukunft werden solche Verarbeitungsmethoden die Art, MRT-Bilder zu bewerten, grundlegend verändern.

Mitarbeiter:

Dr. Philipp Raffler

Dr. Julian Canisius

Paula Roßmüller

Franziska Hartl

Tim Herrmann (cand. med.)

Luca Diedrich (cand. med.)

Marko Cencev (cand. med.)

Kooperation:

Prof. Dr. Christine Preibisch (AG Neuroscientific MR-Physics, Neuroradiologie, TUM)

Dr. Claire Delbridge (Neuropathologie, TUM)

Prof. Dr. Stephanie E. Combs (Radioonkologie, TUM)

PD Dr. Chiara Negwer und PD Dr. Arthur Wagner (Neurochirurgie, TUM)

PD Dr. Meike Mitsdörffer (Neurologie, TUM)

PD Dr. Igor Yakushev (Nuklearmedizin, TUM)

Prof. Dr. Daniel Rückert (Lehrstuhl AI in Healthcare and Medicine, TUM)

Prof. Dr. Bjoern Menze (Deparment of Quantitative Biomedicine, Zürich)

Prof. Dr. Nassir Navab (Lehrstuhl für Informatikanwendungen in der Medizin, TUM)

Prof. Spyridon Bakas, PhD (Computational Pathology, Indiana University)

Dr. Michael Griessmair (Radiologie Inselspital Bern)

Dr. Florian Kofler (Hertie Institute for AI in Brain Health, Universität Tübingen)

Ausgewählte Publikationen:

Herrmann T, Delbridge C, Griessmair M, Canisius J, Mitsdoerffer M, Bernhardt D, Hostettler IC, Negwer C, Yakushev I, Meyer B, Schmidt-Graf F, Combs SE, Kirschke JS, Wiestler B, Metz MC. The Spatial Signature of Glioblastoma: A Statistical Re-Assessment of Anatomical Distribution Based on Methylation Subtypes. Cells. 2026 

Canisius J, Schuler J, Goldberg M, Kertels O, Metz MC, Negwer C, Yakushev I, Meyer B, Combs SE, Kirschke JS, Bernhardt D, Wiestler B, Delbridge C. MRI Reflects Meningioma Biology and Molecular Risk. Cancers. 2025

Balcerak M, Weidner J, Karnakov P, Ezhov I, Litvinov S, Koumoutsakos P, Amiranashvili T, Zhang RZ, Lowengrub JS, Yakushev I, Wiestler B*, Menze BH*. Individualizing glioma radiotherapy planning by optimization of a data and physics-informed discrete loss. Nature Communications. 2025

Weidner J, Ezhov I, Balcerak M, Metz MC, Litvinov S, Kaltenbach S, Feiner L, Lux L, Kofler F, Lipkova J, Latz J, Rueckert D, Menze B, Wiestler B. A Learnable Prior Improves Inverse Tumor Growth Modeling. IEEE Transactions on Medical Imaging. 2025

Griessmair M, Delbridge C, Ziegenfeuter J, Jung K, Mueller T, Schramm S, Bernhardt D, Schmidt-Graf F, Kertels O, Thomas M, Zimmer C, Meyer B, Combs SE, Yakushev I, Wiestler B, Metz MC. Exploring molecular glioblastoma: Insights from advanced imaging for a nuanced understanding of the molecularly defined malignant biology. Neurooncology Advances. 2024

Zenk M, Baid U, Pati S, … Kofler F, Wiestler B, Metz M, …Menze B, Maier-Hein K, Bakas S. Towards fair decentralized benchmarking of healthcare AI algorithms with the Federated Tumor Segmentation (FeTS) challenge. Nature Communications. 2025

Ziegenfeuter J, Delbridge C, Bernhardt D, Gempt J, Schmidt-Graf F, Hedderich D, Griessmair M, Thomas M, Meyer HS, Zimmer C, Meyer B, Combs SE, Yakushev I, Metz MC & Wiestler B. Resolving spatial response heterogeneity in glioblastoma. European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging. 2024

Metz MC, Ezhov I, Peeken JC, Buchner JA, Lipkova J, Kofler F, Waldmannstetter D, Delbridge C, Diehl C, Bernhardt D, Schmidt-Graf F, Gempt J, Combs SE, Zimmer C, Menze B, Wiestler B. Toward image-based personalization of glioblastoma therapy: A clinical and biological validation study of a novel, deep learning-driven tumor growth model. Neurooncology Advan ces. 2023

Thomas MF, Kofler F, Grundl L, Finck T, Li H, Zimmer C, Menze B, Wiestler B. Improving Automated Glioma Segmentation in Routine Clinical Use Through Artificial Intelligence-Based Replacement of Missing Sequences With Synthetic Magnetic Resonance Imaging Scans. Investigative Radiology. 2022

Metz MC, Molina-Romero M, Lipkova J, Gempt J, Liesche-Starnecker F, Eichinger P, Grundl L, Menze B, Combs SE, Zimmer C, Wiestler B. Predicting Glioblastoma Recurrence from Preoperative MR Scans Using Fractional-Anisotropy Maps with Free-Water Suppression. Cancers. 2020

Kofler F, Berger C, Waldmannstetter D, Lipkova J, Ezhov I, Tetteh G, Kirschke J, Zimmer C, Wiestler B, Menze BH. BraTS Toolkit: Translating BraTS Brain Tumor Segmentation Algorithms Into Clinical and Scientific Practice. Frontiers in Neurosciences. 2020

Eichinger P, Alberts E, Delbridge C, Trebeschi S, Valentinitsch A, Bette S, Huber T, Gempt J, Meyer B, Schlegel J, Zimmer C, Kirschke JS, Menze BH, Wiestler B. Diffusion tensor image features predict IDH genotype in newly diagnosed WHO grade II/III gliomas. Scientific Reports. 2017

Wiestler B, Capper D, Sill M, Jones DT, Hovestadt V, Sturm D, Koelsche C, Bertoni A, Schweizer L, Korshunov A, Weiß EK, Schliesser MG, Radbruch A, Herold-Mende C, Roth P, Unterberg A, Hartmann C, Pietsch T, Reifenberger G, Lichter P, Radlwimmer B, Platten M, Pfister SM, von Deimling A, Weller M, Wick W. Integrated DNA methylation and copy-number profiling identify three clinically and biologically relevant groups of anaplastic glioma. Acta Neuropathologica, 2014

Abbildung (unten): Insbesondere Parameter der Diffusions- (zweite Zeile) und Perfusions-MRT (dritte Zeile) können bei der Unterscheidung hochmaligner (linke Bildhälfte) und niedrigmaligner Gliom-Subtypen (rechte Bildhälfte) helfen, die in der konventionellen Bildgebung kaum zu differenzieren sind.

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Die interventionelle (Katheter-gestützte) Neuroradiologie hat in den vergangenen Jahren massiv an Bedeutung bei der Therapie unterschiedlicher zerebrovaskulärer Erkrankungen gewonnen. Neben dem ischämischen Schlaganfall und dessen Katheter-gestützter Therapie beschäftigt sich die Arbeitsgruppe insbesondere auch mit der endovaskulären Behandlung intrakranieller Aneurysmen, wobei KI-gestützte Tools eine wichtige Rolle spielen. An experimentellen Flussmodellen, an Simulationsgeräten, aber auch tierexperimentell werden neue Materialien erprobt und unterschiedliche Therapieverfahren optimiert. Ferner beschäftigen wir uns mit der Optimierung von Therapie-Abläufen und –Entscheidungen, aber auch mit grundlegenden pathophysiologischen Aspekten von cerebraler Ischämie und von Hirnblutungen. Hier untersuchen wir insbesondere die Thrombusgenese und -Zusammensetzung hinsichtlich Auswirkungen auf Therapie und Outcome beim akuten Schlaganfall. Das Institut nimmt an zahlreichen multizentrischen Studien teil und arbeitet mit anderen aktiven Zentren im In- und Ausland zusammen.

Ansprechpartner: PD Dr. Tobias Boeckh-Behrens; boeckh-behrens@tum.de, PD Dr. Christian Maegerlein; christian.maegerlein@tum.de

Die Arbeitsgruppe „Neurodegeneration und Brain Clearance“ am Institut für Neuroradiologie des TUM Klinikums rechts der Isar erforscht mithilfe modernster Bildgebung und datengetriebener Methoden die Mechanismen neurodegenerativer Erkrankungen. Unser Ziel ist es, Diagnostik, Krankheitsverständnis und Therapie-Begleitung nachhaltig zu verbessern.

Die Arbeitsgruppe wird geleitet von Prof. Dr. Dennis Hedderich und Dr. Benedikt Zott, PhD.

Zum Team gehören Dr. Laura Leukert, Dr. Charlotte Braatz, Dr. Cornelius Berberich, Dr. Evamaria Riedel, Dr. Paula Roßmüller, Taylor Barda, Dr. Vivian Schultz, PD Dr. Benita Schmitz-Koep sowie Adrian Holz.

Unsere Forschung

Früherkennung & Präzisionsdiagnostik

Ein Schwerpunkt unserer Arbeit liegt auf der Verbesserung der Früherkennung und Differenzialdiagnose neurodegenerativer Erkrankungen, insbesondere der Alzheimer-Krankheit.

Wir entwickeln und kombinieren innovative Bildanalyseverfahren, um auch subtile krankheitsspezifische Veränderungen zuverlässig zu erkennen:

Individualisierte Analysen mittels Single-Subject VBM

Präzisere kortikale Modellierung durch Stochastic Cortical Surface Reconstruction

Vorhersage funktioneller Bildgebung durch synthetisches PET aus MRT-Daten

Ultraschnelle Deep-Learning-Methoden zur Bestimmung der kortikalen Dicke

Unser Ansatz: höhere Sensitivität bei gleichzeitig hoher Spezifität – für eine personalisierte Diagnostik.

Glymphatisches System & Brain Clearance

Das glymphatische System spielt eine zentrale Rolle beim Abtransport von Stoffwechselprodukten im Gehirn und ist ein vielversprechender Ansatzpunkt für das Verständnis neurodegenerativer Prozesse.

Wir entwickeln und verwenden morderne und Deep-Learning-basierte Methoden, um relevante Strukturen in klinischen MRT-Daten automatisiert zu erfassen:

Perivaskuläre Räume (PVS)

Meningeale Lymphgefäße (MLV)

BOLD-CSF-Coupling

Diese Marker analysieren wir in großen Kohorten, um zu verstehen:

Wie sich Brain Clearance zwischen Gesundheit und Erkrankung unterscheidet

Welche Rolle diese Prozesse bei neurodegenerativen und anderen neurologischen Erkrankungen spielen

Ob sich daraus neue bildgebende Biomarker ableiten lassen

Hirnentwicklung, Reifung und Alterung

Ein weiterer Schwerpunkt unserer Arbeit ist die Untersuchung des Gehirns über die gesamte Lebensspanne hinweg. Wir verfolgen eine Lebensspannenperspektive auf Hirnentwicklung, -reifung und -alterung.

Dabei beschäftigen wir uns insbesondere mit der Frage:

Wie beeinflussen frühkindliche, individuelle und soziale Umweltfaktoren die langfristige Hirnentwicklung und ein mögliches verändertes Hirnaltern?

Durch die Kombination bildgebender Verfahren mit quantitativen Analyseansätzen untersuchen wir:

Normale und beschleunigte Hirnalterungsprozesse

Den Einfluss früher Lebensbedingungen auf strukturelle Hirnparameter

Zusammenhänge zwischen Umwelt, Lebensstil und Gehirngesundheit im Alter

Ziel ist es, Risikoprofile besser zu verstehen und potenzielle Ansatzpunkte für Prävention zu identifizieren.

Bildgebung unter Anti-Amyloid-Therapie

Neue Therapieansätze bei Alzheimer erfordern präzise bildgebende Begleitung. Wir untersuchen, wie sich das Gehirn unter Anti-Amyloid-Therapien verändert.

Im Fokus stehen:

Strukturveränderungen im Krankheitsverlauf

Therapieassoziierte Effekte (z. B. ARIA)

Zusammenhang zwischen Bildgebung und klinischer Entwicklung in der klinischen Routine (d.h. abseits klinischer Studien)

Damit leisten wir einen Beitrag zur Bewertung von Therapieeffekten und zur klinischen Entscheidungsfindung.

Kooperationen

Unsere Arbeit ist eingebettet in ein enges interdisziplinäres Netzwerk mit Partnern aus klinischer Forschung, Neurowissenschaften und künstlicher Intelligenz:

Prof. Dr. Christian Sorg · Prof. Dr. Christian Wachinger · Dr. Fabian Bongratz · Prof. Dr. Timo Grimmer · PD Dr. Igor Yakushev · Yitong Li · Dr. Nicolai Franzmeier · Prof. Dr. Manuel Spitschan

Unser Anspruch

Wir verbinden klinische Relevanz mit methodischer Innovation, um die Bildgebung der nächsten Generation zu gestalten – mit dem Ziel, neurodegenerative Erkrankungen früher zu erkennen, besser zu verstehen und gezielter zu behandeln.

Unsere Forschungsgruppe Versorgungsforschung beschäftigt sich mit der Optimierung der Akutversorgung von Patientinnen und Patienten mit ischämischem Schlaganfall. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie Betroffene möglichst schnell, sicher und effektiv einer evidenzbasierten Therapie zugeführt werden können.

Ein besonderer Fokus liegt auf Versorgungsmodellen bei akutem Großgefäßverschluss, bei dem die mechanische Thrombektomie eine zentrale Rolle spielt. Neben der systemischen Lysetherapie und der spezialisierten stationären Behandlung auf einer zertifizierten Stroke Unit untersuchen wir präklinische und interklinische Behandlungspfade wie Drip-and-Ship, Mothership, Drive-the-Doctor und Flying-Doctor/Flying-Intervention-Team-Konzepte.

Ziel unserer Arbeit ist es, Zeitverluste entlang der gesamten Versorgungskette zu identifizieren, regionale Netzwerkstrukturen zu verbessern und patientenorientierte Modelle für eine flächendeckend hochwertige Schlaganfallversorgung zu entwickeln. Hierbei verbinden wir neuroradiologische Expertise, klinische Prozessanalyse und interdisziplinäre Netzwerkforschung.

Unsere Forschungsgruppe ist zudem als wissenschaftliches Kooperationszentrum in das neurovaskuläre Netzwerk NEVAS (Neurovaskuläres Netzwerk Südwestbayern) des LMU Klinikums München eingebunden. Das Netzwerk koordiniert die überregionale Schlaganfallversorgung in Südwestbayern und verfolgt das Ziel einer schnellstmöglichen, leitliniengerechten Versorgung von Schlaganfallpatientinnen und -patienten – insbesondere auch in ländlichen Regionen.

Weitere Informationen zum NEVAS-Netzwerk finden Sie unter:
NEVAS – Neurovaskuläres Netzwerk Südwestbayern

Im Rahmen dieser Kooperation bearbeiten wir wissenschaftliche Fragestellungen der modernen Schlaganfallversorgung, insbesondere zu Telemedizin, Transferstrategien, prähospitaler Triage, Digitalisierung sowie innovativen Versorgungskonzepten für die endovaskuläre Therapie.

Die wissenschaftliche Arbeit der Gruppe ist durch zahlreiche Publikationen zur endovaskulären Schlaganfalltherapie, zu Transport- und Versorgungsmodellen sowie zur Organisation moderner Schlaganfallnetzwerke dokumentiert.

Ansprechpartner: Priv.-Doz. Dr. med. Christian Maegerlein; christian.maegerlein@tum.de

MR-Physik für Neuroforschung

Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung innovativer quantitativer MRT-Methoden, insbesondere in den Bereichen der funktionellen Bildgebung, der Untersuchung neurovaskulärer Dynamiken sowie quantitativer Mikrostrukturparameter und metabolischer Prozesse. Diese Methoden wenden wir sowohl in klinischen als auch in neurowissenschaftlichen Studien an, mit besonderem Fokus auf die Charakterisierung der Hirnfunktion und vaskulärer Veränderungen.

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Gruppenname:

Neuropsychiatry and Neuroimaging Lab

Kurzbeschreibung

Das Neuropsychiatry and Neuroimaging Lab untersucht strukturelle und physiologische Eigenschaften des Gehirns in gesunden Erwachsenen und neuropsychiatrischen Patienten mittels multi-modalen Bildgebungsverfahren. Unser Schwerpunkt liegt auf Hirnentwicklungsstörungen - Schizophrenie und Frühgeburtlichkeit - und neurodegenerativen Erkrankungen - die Alzheimer Krankheit. Wir konzentrieren uns dabei auf Hirnsysteme, die definiert sind durch koordinierte Durchblutung und neuronale Aktivität, zum Beispiel intrinsische Hirnnetzwerke. In diesen Hirnnetzwerken untersuchen wir die Kopplung der Flüsse verschiedener Hirnflüssigkeiten und der neuronalen Aktivität; zum Beispiel, wie wird ein gerichteter Fluss im para-vaskulärem Liquor erzeugt. Unsere zentrale Bildgebungsmethode ist die strukturelle und funktionelle MRT erweitert um Diffusions- und Perfusions-basiertes MRT sowie verschiedene PET Methoden.

The Neuropsychiatry and Neuroimaging Lab studies structure and physiology of the brain in healthy controls and patients with neurodevelopmental disorders, namely schizophrenia and preterm birth, via multimodal brain imaging. In particular, we focus on brain systems defined by coordinated blood perfusion and neuronal activity, such as intrinsic brain networks. We study how blood, vascular, para-vascular, and neuronal-metabolic properties link among each other, for example what are drivers of a directed flow in the para-vascular glymphatic system. The imaging methods used are mainly structural and functional MRI, extended for perfusion- and diffusion-based MRI as well as different PET techniques.

Leitung

Prof. Dr. med. Dipl. Math. Christian Sorg

christian.sorg@tum.de

http://www.tumnic.mri.tum.de/tumnic/x1.html

Mitarbeiter

Aurore Menegaux

Benita Schmitz-Koep

Melissa Thalhammer

Julia Schulz

Sevilay Ayyildiz

Viktor Neumaier

Moritz Bonhoeffer

Paula Hippen

Jil Wendt

Ann-Marie Wintergerst

Qiongyu Yan

Taylor Barda

Nico Stettler

Kooperation

Dieter Wolke (Warwick, Warwick University Psychology)

Dennis Hedderich (TUM Neuroradiologie)

Benedikt Zott (TUM Neuroradiologie)

Felix Brandl (TUM Psychiatrie)

Förderung

DFG

BMBF

EU

AFI

Ausgewählte Publikationen

Archila-Meléndez ME, Sorg C, Preibisch C. 2020. Modeling the impact of neurovascular coupling impairments on BOLD-based functional connectivity at rest. Neuroimage 218:116871. 

Avram M, Brandl F, Cabello J, Leucht C, Scherr M, Mustafa M, Leucht S, Ziegler S, Sorg C. 2019. Reduced striatal dopamine synthesis capacity in patients with schizophrenia during remission of positive symptoms. Brain 1;142(6):1813-1826.

Avram M, Brandl F, Knolle F, Cabello J, Leucht C, Scherr M, Mustafa M, Koutsouleris N, Leucht S, Ziegler S, Sorg C. 2020. Aberrant striatal dopamine links topographically with cortico-thalamic dysconnectivity in schizophrenia. Brain 5;143(11):3495-3505. 

Brandl F, Avram M, Weise B, Shang J, Simões B, Bertram T, Hoffmann Ayala D, Penzel N, Gürsel D, Bäuml J, Wohlschläger AM, Vukadinovic Z, Koutsouleris N, Leucht S, Sorg C. 2019. Specific substantial dysconnectivity in schizophrenia. Biol Psychiatry 1;85(7):573-583.

Brandl F, Knolle F, Avram M, Leucht C, Yakushev I, Priller J, Leucht S, Ziegler S, Wunderlich K, Sorg C. Negative symptoms, striatal dopamine and model-free reward decision-making in schizophrenia. Brain. 2023 Feb 13;146(2):767-777

Göttler J, Preibisch C, Riederer I, Pasquini L, Alexopoulos P, Bohn KP, Yakushev I, Beller E, Kaczmarz S, Zimmer C, Grimmer T, Drzezga A, Sorg C. Reduced blood oxygenation level dependent connectivity is related to hypoperfusion in Alzheimer's disease. J Cereb Blood Flow Metab. 2019 Jul;39(7):1314-1325 

Grothe MJ, Scheef L, Bäuml J, Meng C, Daamen M, Baumann N, Zimmer C, Teipel S, Bartmann P, Boecker H, Wolke D, Wohlschläger A, Sorg C. 2017. Reduced Cholinergic Basal Forebrain Integrity Links Neonatal Complications and Adult Cognitive Deficits After Premature Birth. Biol Psychiatry 82(2):119 126.

Hedderich DM, Bäuml JG, Berndt MT, Menegaux A, Scheef L, Daamen M, Zimmer C, Bartmann P, Boecker H, Wolke D, Gaser C, Sorg C. Aberrant gyrification contributes to the link between gestational age and adult IQ after premature birth. Brain. 2019 May 1;142(5):1255-1269. 

Menegaux A, Meng C, Neitzel J, Bäuml JG, Müller HJ, Bartmann P, Wolke D, Wohlschläger AM, Finke K, Sorg C. Impaired visual short-term memory capacity is distinctively associated with structural connectivity of the posterior thalamic radiation and the splenium of the corpus callosum in preterm-born adults. Neuroimage. 2017 Apr 15;150:68-76

Myers N, Pasquini L, Göttler J, Grimmer T, Koch K, Ortner M, Neitzel J, Mühlau M, Förster S, Kurz A, Förstl H, Zimmer C, Wohlschläger AM, Riedl V, Drzezga A, Sorg C. Within-patient correspondence of amyloid-β and intrinsic network connectivity in Alzheimer's disease. Brain. 2014 Jul;137(Pt 7):2052-64

Meng C, Brandl F, Tahmasian M, Shao J, Manoliu A, Scherr M, Schwerthöffer D, Bäuml J, Förstl H, Zimmer C, Wohlschläger AM, Riedl V, Sorg C. Aberrant topology of striatum's connectivity is associated with the number of episodes in depression. Brain. 2014 Feb;137(Pt 2):598-609

Manoliu A, Riedl V, Zherdin A, Mühlau M, Schwerthöffer D, Scherr M, Peters H, Zimmer C, Förstl H, Bäuml J, Wohlschläger AM, Sorg C. Aberrant dependence of default mode/central executive network interactions on anterior insular salience network activity in schizophrenia. Schizophr Bull. 2014 Mar;40(2):428-37

Riedl V, Utz L, Castrillón G, Grimmer T, Rauschecker JP, Ploner M, Friston KJ, Drzezga A, Sorg C. 2016. Metabolic connectivity mapping reveals effective connectivity in the resting human brain. Proc Natl Acad Sci U S A. 113(2):428-33.

Scherr M, Utz L, Tahmasian M, Pasquini L, Grothe MJ, Rauschecker JP, Grimmer T, Drzezga A, Sorg C, Riedl V. Effective connectivity in the default mode network is distinctively disrupted in Alzheimer's disease-A simultaneous resting-state FDG-PET/fMRI study. Hum Brain Mapp. 2019 Jan 30

Schneider SC, Archila-Meléndez ME, Göttler J, Kaczmarz S, Zott B, Priller J, Kallmayer M, Zimmer C, Sorg C, Preibisch C. 2022. Resting-state BOLD functional connectivity depends on the heterogeneity of capillary transit times in the human brain A combined lesion and simulation study about the influence of blood flow response timing. Neuroimage 15;255:119208.

Sorg C, Manoliu A, Neufang S, Myers N, Peters H, Schwerthöffer D, Scherr M, Mühlau M, Zimmer C, Drzezga A, Förstl H, Bäuml J, Eichele T, Wohlschläger AM, Riedl V. Increased intrinsic brain activity in the striatum reflects symptom dimensions in schizophrenia. Schizophr Bull. 2013 Mar;39(2):387-95

Sorg, C., V. Riedl, M. Muhlau, V. D. Calhoun, T. Eichele, L. Laer, A. Drzezga, H. Forstl, A. Kurz, C. Zimmer, A. M. Wohlschlager. 2007. Selective changes of resting-state networks in individuals at risk for Alzheimer’s disease. Proc Natl Acad Sci U S A 104:18760–18765.

Thalhammer M, Seidlitz J, Neubauer A, Menegaux A, Schmitz-Koep B, Di Biase MA, Schulz J, Dorfschmidt L, Bethlehem RAI, Alexander-Bloch A, Adamson C, Ball G, Sa de Almeida J, Beare R, Zimmer C, Daamen M, Boecker H, Bartmann P, Wolke D, Hedderich DM, Sorg C. Heterogeneous, temporally consistent, and plastic brain development after preterm birth. Nat Commun. 2025 Sep 12;16(1):8269. doi: 10.1038/s41467-025-63967-1.PMID: 40940320

Thalhammer M, Schulz J, Scheulen F, Oubaggi MEM, Kirschner M, Kaiser S, Schmidt A, Borgwardt S, Avram M, Brandl F, Sorg C. Distinct Volume Alterations of Thalamic Nuclei Across the Schizophrenia Spectrum. Schizophr Bull. 2024 Aug 27;50(5):1208-1222. doi: 10.1093/schbul/sbae037.PMID: 38577901

Zimmermann J, Boudriot C, Eipert C, Hoffmann G, Nuttall R, Schneider S, Schmitzer L, Kufer J, Kaczmarz S, Hedderich D, Ranft A, Golkowski D, Priller J, Zimmer C, Ilg R, Schneider G, Preibisch C, Sorg C*, Zott *. Global neuronal activity drives cerebrospinal fluid motion mediated by brain blood volume changes in humans. PLoS Biol. 2025 Apr 24;23(4):e3003138. doi: 10.1371/journal.pbio.3003138. eCollection 2025 Apr.PMID: 40273212

Hirnstruktur und Hirnfunktion bei neuropsychiatrischen Erkrankungen

Summary

Using MRI, fMRI and DTI we investigate neural processes underlying general brain function as well as neural alterations in different neuropsychiatric disorders with a strong focus on obsessive-compulsive disorder. We use univariate, multivariate and connectivity analyses to characterize the functional and structural changes in order to develop a better understanding of their relevance for the development and manifestation of specific symptoms or symptom dimensions.
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Kurzbeschreibung

Mithilfe von MRT, fMRT und DTI untersuchen wir neuronale Prozesse, die der allgemeinen Gehirnfunktion zugrunde liegen, sowie neuronale Veränderungen bei verschiedenen neuropsychiatrischen Erkrankungen mit einem starken Fokus auf Zwangsstörungen. Mithilfe univariater, multivariater und Konnektivitätsanalysen charakterisieren wir die funktionellen und strukturellen Veränderungen, um ein besseres Verständnis ihrer Relevanz für die Entstehung und Ausprägung spezifischer Symptome oder Symptomdimensionen zu entwickeln.
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Mitarbeiter

Sandra Gigl;
Elisabeth Grossmann (Medizindoktorandin);
Ivelina Kaleva (Medizindoktorandin);
Julian Haun (Medizindoktorand);
Hanyang Ruan;
Annika Hammer (Medizindoktorandin)

Yange Chang

Kooperation

OCD ENIGMA consortium Dr. Götz Berberich
Prof. Martijn van den Heuvel
Prof. Moo Chung

Prof. Odile van den Heuvel

Prof. Gordon Cheng

Prof. Dirk Sander

Förderung

DFG KO 3744/11-1
BMBF Kompetenzcluster „enable“

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Neuroenergetics of the human brain

Kurzbeschreibung

The human brain consumes around 20% of the body's total energy. Despite significant advances in understanding the brain's micro- and macroscopic architecture, the reasons for this high energy demand remain poorly understood. My research group studies how energy metabolism drives neural signaling and whether these processes are altered in neuropsychiatric disorders.

I hold a Professorship in Neuroimaging at FAU Erlangen-Nürnberg, where we investigate metabolic and immunological processes in the brain using high-field (7T) MRI. At TUM, we quantify the brain's energy metabolism using an integrated PET/MRI scanner and study metabolic processes in psychiatric patients as part of the German Center for Mental Health (Deutsches Zentrum für Psychische Gesundheit, DZPG).

Please check my personal webpage for current projects and open positions: valentinriedl.de  

Leitung

Prof. Dr.med. Valentin Riedl, PhD

Förderung

• "EBRAINS 2.0: A Research Infrastructure to Advance Neuroscience and Brain Health", Infrastructure funding by the EU (HORIZON-INFRA-2022-SERV-B-01-01; 2024-2026)
• TUM-PI Neuroimaging: Deutsches Zentrum für Psychische Gesundheit (DZPG), gefördert durch das BMFTR (seit 2023)
• VolkswagenStiftung "Course of Change" (2019-2020)
• ERC Starting Grant "SUGARCODING" (ID: 759659; 2018-2023)

Ausgewählte Publikationen

BOLD signal changes can oppose oxygen metabolism across the human cortex

Epp SM, Castrillón G, Yuan B, Andrews-Hanna J, Preibisch C, Riedl V

Nature Neuroscience. 2025 Dec 16; DOI: 10.1038/s41593-025-02132-9

An Energy Costly Architecture of Neuromodulators for Human Brain Evolution and Cognition. 

Castrillon G, Epp S, Bose A, Fraticelli L, Hechler A, Belenya R, Ranft A, Yakushev I, Utz L, Sundar L, Rauschecker JP, Preibisch C, Kurcyus K, Riedl V 
Science Advances. 2023 Dec 13;9(50): eadi7632. DOI: 10.1126/sciadv.adi7632

Castrillon G, Sollmann N, Kurcyus K, Razi A, Krieg SM, Riedl V The physiological effects of noninvasive brain stimulation fundamentally differ across the human cortex. 
Science Advances. 2020 Jan 31. doi: 10.1126/sciadv.aay2739

Kurcyus K, Annac E, Hanning NM, Harris AD, Oeltzschner G, Edden R, Riedl V Opposite Dynamics of GABA and Glutamate Levels in the Occipital Cortex during Visual Processing. 
J Neurosci. 2018 Nov. doi: 10.1523/JNEUROSCI

Funktionelle Konnektivität beschreibt die Zusammenarbeit von Hirnregionen, wie sie sich mit der funktionellen MRT sichtbar machen lässt. Diese Kooperation ist hoch dynamisch und verändert sich fortlaufend. Durch die Analyse dynamischer Konnektivität lassen sich unterschiedliche Hirnzustände über die Zeit verfolgen – etwa Phasen erhöhter Aufmerksamkeit während einer Aufgabe oder Veränderungen des Gesamtzustands unter Anästhesie. Solche Kommunikationsmuster helfen dabei, die Organisation und Funktion des Gehirns besser zu verstehen.

Leitung

PD Dr. rer. nat. Afra Wohlschläger

Mitarbeiter

Yingjia Li;
Amin Lotfi;
Anton Potrykus;
Sevgi Silkin;

Mara Neumann

Kooperation

Prof. Timo Schimdt (Berlin)