Neurobiologie der Psychotherapie - PMU

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Neuro-Psychoanalyse: Ein Überblick Anna Buchheim Eric Kandel, der international führende Neurobiologe, Psychiater und Medizin-Nobelpreisträger des Jahres 2000, hat mit seinem Plädoyer für eine Intensivierung des Dialogs zwischen der Psychoanalyse und den Neurowissenschaften internationales Aufsehen erregt (Kandel 1998, 2012). Neuere Entwicklungen in den Neurowissenschaften haben den interdisziplinären Dialog zwischen der Psychoanalyse und den Neurowissenschaften in den letzten Jahren befruchtet und intensiviert (z. B. Solms 2003, Leuzinger-Bohleber et al. 2007, Carhart-Harris & Friston 2010, Solms & Panksepp 2012). In dem Vortrag wird im Überblick dieser Dialog mit seinen wichtigsten Konzepten referiert und auf eigene Forschungsergebnisse der Hanse-Neuropsychoanalyse- Studie eingegangen (Buchheim et al. 2012). Buchheim A, Viviani R, Kessler H, Kächele H, Cierpka M, Roth G, George C, Kernberg O, Bruns G, Taubner S (2012) Changes in prefrontal-limbic function in major depression after 15 months of long-term psychotherapy. PLoS ONE, 7: e33745. doi:10.1371/journal.pone.0033745 Carhart-Harris RL, Friston KJ (2010) The default-mode, ego-functions and free-energy: a neurobiological account of Freudian ideas. Brain 133: 1265–1283 Kandel E.R. (1998) A new intellectual framework for psychiatry. Am J Psychiat 155, 457-469. Kandel E.R. (2012) Das Zeitalter der Erkenntnis. Siedler Verlag, München Leuzinger-Bohleber M, Roth G, Buchheim A (Eds) (2007) Psychoanalyse, Neurobiologie, Trauma. Schattauer Verlag, Stuttgart Solms M (2003). Neuro-Psychoanalyse. Eine Einführung mit Fallstudien. Stuttgart: Klett-Cotta Solms M, Panksepp J (2012) The “Id” Knows More than the “Ego” Admits: Neuropsychoanalytic and Primal Consciousness Perspectives on the Interface Between Affective and Cognitive Neuroscience The Grass Is Always Greener on the Other Side of the Fence – Zum Verhältnis von Psychoanalyse und Neurowissenschaften Christine Kirchhoff Spätestens seitdem Eric Kandel der Psychoanalyse empfahl, sich durch eine größere Nähe zur Biologie zur „revitalisieren“, wird auch von Psychoanalytikern wieder häufiger hinüber in Nachbars Garten geschaut. Umgekehrt wird die Psychoanalyse auch von Seiten der Neurowissenschaften (wieder)entdeckt. Dieses gegenseitige Interesse wird im Vortrag aus einer psychoanalytisch-kulturwissenschaftlichen Perspektive betrachtet: Zum einen wird der Frage nachgegangen, was mit psychoanalytischen Konzepten passiert, wenn sie in neurowissenschaftliche Terminologie übersetzt werden. Dabei werden epistemologische Verschiebungen in den Blick genommen und deren Konsequenzen für das Verständnis von Krankheit und Gesundheit, für den Blick auf die Patienten sowie für das Verständnis von Kultur und Subjekt diskutiert. Außerdem wird, dem Vorgehen der Psychoanalyse gemäß, nach den beteiligten Phantasien gefragt: Was macht den Versuch, psychoanalytische Konzepte auf eine „Organgrundlage“ (Freud) zu stellen, so vielversprechend? 12
Konnektivität und Netzwerke als Basis physiologischer und pathologischer Gehirnfunktion Christian Grefkes Konnektivität bezeichnet die Integration regional spezifischer Verarbeitung im Gehirn, das heißt, das Zusammenspiel verschiedener Gehirnregionen. Untersuchungen zur physiologischen Konnektivität im menschlichen Gehirn und deren Veränderungen bei neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen haben sich dabei in den letzten Jahren zu einem zentralen Schwerpunkt der funktionellen Neurowissenschaften entwickelt. Dies hat zu einer Vielzahl von neuen Einblicken in die Organisation kortikaler Netzwerke geführt. Darüber hinaus konnten Netzwerkstörungen als pathophysiologisches Korrelat einer Reihe klinischer Symptome bei Demenz, Schlaganfall oder Depression zugeordnet werden. Für den Kliniker besteht hier doch häufig die Schwierigkeit, den oft komplexen mathematischen Modellen, welchen Konnektivitätsanalysen zu Grunde liegen, methodisch und inhaltlich folgen zu können. Im Rahmen des Vortrags soll ein Überblick über die aktuellen Konzepte und Anwendungen der in-vivo Untersuchung von Konnektivität im menschlichen Gehirn gegeben werden. Es wird ein anwendungsbezogener Überblick hinsichtlich der klinischen und neuropsychologischen Einsatzmöglichkeiten von Konnektivitätsanalysen einschließlich ihrer Stärken und Schwächen gegeben. Dabei wird insbesondere auf funktionelle Konnektivitätsuntersuchungen im Ruhezustand („Resting-State Konnektivität“) sowie auf die Aktivitätsmodellierung mittels Dynamic Causal Modelling eingegangen. Konnektivität bestimmt die Dynamik und Funktion des menschlichen Gehirns Viktor Jirsa Menschliches Handeln und Denken ist bestimmt durch die funktionsspezifische Informationsverarbeitung in einzelnen Gehirnregionen und durch die Informationsintegration über Gehirnregionen hinweg. Solche integrativen Prozesse enstehen im Gehirn durch die Emergenz selbstorganisierter oszillatorischer Aktivität im Netzwerk. Wie genau der Zusammenhang zwischen Gehirnfunktion und Gehirnaktivität sich darstellt, ist jedoch bisher unverstanden. Es gibt einige neue Ansatzpunkte, die sich im letzten Jahrzehnt entwickelt haben und uns von der nicht-invasiven Bildgebung des Gehirns geliefert worden sind, insbesondere durch die funktionale Kernspintomographie und die Enzephalographie (EEG, MEG). Der Ruhezustand des Gehirns beispielweise ist ein dynamischer Prozess mit transienten, doch hochkohärenten Aktivierungsmustern, die aus sieben bis zehn dominierenden Strukturen bestehen. Diese spannen ein Basissystem auf, in der sich nicht nur die Ruheaktivität des Gehirns darstellt, sondern auch funktional spezifische Aktivierungen bei kognitiver Beanspruchung ablaufen. Diese Prozesse sind überwiegend bestimmt durch die Raum-Zeit-Struktur der Konnektivität des Hirnnetzwerks, die sich aus den synaptischen Stärken und den physiologischen Laufzeitverzögerungen bestimmt. Diese Raum- Zeit-Struktur stellt den Rahmen dar, in welchem die integrativen Prozesse des Gehirns ablaufen. Ist dieser Rahmen gestört wie im Fall der Epilepsie, der Schizophrenie oder der multiplen Sklerose, dann ist auch die Dynamik des Ruhezustands beeinträchtigt und bietet sich daher als Biomarker an, der das gesunde vom kranken Gehirn zu unterscheiden vermag. 13
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Seite 9 und 10: Einführung in die idiographische S
Seite 11: eingesetzt und moduliert über fMRI
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Seite 31 und 32: Dr. Damir Lovric 'me-di-kom' Privat

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