Computergestützte Verfahren der Analyse von Hirngefäßen haben sich parallel zu bildgebenden Verfahren entwickelt. Im Bereich der Lichtblattmikroskopie konnte die Forschungsgruppe am Universitätsklinikum Essen kürzlich mit VesselExpress ein schnelles, vielseitiges Werkzeug für 3D-Gefäßnetzwerkanalysen entwickeln. Die Forschung ist derzeit allerdings mit Limitationen der Allgemeingültigkeit und Genauigkeit der verwendeten Segmentierungsmethoden sowie der Einordnung komplexer Netzwerkmuster konfrontiert, was diese Methoden bei geringem Signal-Rausch-Verhältnis und suboptimaler Gewebequalität fehleranfällig macht. Durch ein multidisziplinäres Wissenschaftlerteam mit Erfahrung in topologischer Modellierung, biomedizinischer Bildanalyse, Neurowissenschaften, Neurologie und Open-Source-Softwareentwicklung soll innerhalb der Fördermaßnahme Computational Neuroscience im Förderbereich Deutschland-USA Zusammenarbeit eine analytische Plattform, TopoVess, für verbesserte Gefäßanalysen geschaffen werden, welche unter Verwendung innovativer topologischer Konzepte und Deep Learning Strategien am Beispiel des ischämischen Schlaganfalls validiert werden soll. Unter Zuhilfenahme von Mäusen, deren Hirngefäße nach einem Schlaganfall gezielt durch Antikörper markiert werden, sollen 3D-Gefäßmuster in der sogenannten ischämischen Infarktzone, der Infarktrandzone und der Umgebung des Infarkts charakterisiert werden. Durch Analyse der Gefäßarchitektur zu unterschiedlichen Zeitpunkten nach Schlaganfall sollen grundlegende Prozesse der Degeneration durchblutungsgestörter Gefäße, des Gefäßumbaus und der Gefäßneubildung (sogenannte Angiogenese) analysiert werden. Einflüsse klinisch relevanter Gefäßrisikofaktoren (Alter, Hyperlipidämie) und ausgewählter Behandlungen (pharmakologische Wnt-Signalweg-Modulation) auf die Reorganisation des Gefäßsystems und die Erholung des Gehirngewebes werden untersucht. Die erzielten Daten sollen einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung neuartiger Schlaganfalltherapien leisten.