Макроскопическое картирование связей человеческого мозга на основе диффузной МРТ - технология, разработанная в последние 15 лет. Применяя этот метод, мы можем построить брайнграфы или коннектомы из диффузных МРТ-изображений. Вершины графа - это анатомически помеченные области серого вещества (так называемые «Области интересов», ROI). , и две такие области интереса соединяются ребром, если сложный рабочий процесс, включающий детерминированную или вероятностную трактографию, обнаруживает между ними аксональные волокна. Таким образом, можно построить графы, содержащие до 1015 узлов и несколько тысяч ребер, из МР-изображения каждого объекта.
Анализ этих графиков - быстроразвивающаяся и важная область сегодня: эти связи образуют «железо» всех функций мозга на макроскопическом уровне. Естественно, было бы интересно отобразить коннектом человека в масштабе нейронов: здесь узлами были отдельные нейроны, а два узла (или нейроны), скажем X и Y, были бы соединены направленным ребром, скажем ( X , Y ), если аксон X был подключены к дендриту из Y . К сожалению, на сегодняшний день описан коннектом нейронного уровня только одного взрослого организма: коннектома нематоды Caenorhabditis elegans с 302 нейронами в 1986 г.
Рабочий процесс сбора и обработки данных, результатом которого являются брайнграфы или структурные коннектомы, состоит из множества сложных этапов. Естественно, ошибки могут возникать при записи и обработке МРТ, а также на этапах сегментации, парцелляции, трактографии и вычисления графиков. Когда у нас есть сотни высококачественных МРТ-изображений, мы можем анализировать часто появляющиеся ребра или подграфы графа, чтобы получить надежные, воспроизводимые результаты, появляющиеся в значительной части отображаемого мозга. Анализируя только часто появляющиеся структурные элементы, подавляющее большинство ошибок сбора и обработки данных будет отфильтровано.
Первой попыткой описать частые ребра в коннектоме человека было построение Будапештского эталонного сервера коннектома , в котором пользователь может выбрать пороговое значение частоты k % ребер, и результирующий консенсусный коннектом содержит только эти ребра, которые присутствуют как минимум у k % испытуемых. Сгенерированный консенсусный коннектом можно как визуализировать, так и загрузить с сайта http://pitgroup.org/connectome/ . Часто встречающиеся связные подграфы из не более чем 6 ребер отображены в коннектоме человека .
Особый интерес представляют прямые связи важных областей мозга: корреляции между связями и биологическими параметрами могут пролить свет на тонкие структурно-функциональные отношения нашего мозга. По причинам исправления ошибок частые соседи соответствующих областей мозга образуют надежные объекты исследования: небольшие ошибки в рабочем процессе обработки данных, скорее всего, не повлияют на частые соединения. Сложный набор межнейронных связей мозга сегодня не может быть исследован полностью. В более грубом масштабе мы можем изучать эти связи и часто находить подграфы, которые могут иметь значение в структуре и функциях мозга.
Добавить комментарий