Коннектом был задуман как комплексное структурное описание сетевых элементов и связей, составляющих человеческий мозг (Sporns O., et al., 2005) . Такой коннектом можно представить в нескольких масштабах, но проект Human Connectome Project (HCP) решил работать на макромасштабном уровне, на котором отдельные области мозга, состоящие из крупных популяций нейронов, определяются как "сетевые узлы" (будь то на основе отдельных вокселей или на основе кластеры вокселей, полученные в результате исследований функциональной визуализации), между которыми определяются как структурные, так и функциональные связи (Essen М., et.al., 2012).
Для макроскопического представления коннектома основным источником данных о структурных связях являются методы диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии (DTI). Несмотря на то, что деятельность мозга подкреплена анатомической связью, ее нельзя понимать только в этих терминах. Так, например, "функциональная связность" может наблюдаться при отсутствии прямых анатомических связей (Deco G., et al., 2011). . Ценность корреляции структурных и функциональных связей признается уже много лет. Функциональная информация предоставляется HCP из двух источников, которые различаются пространственным и временным разрешением, а также основой генерации сигналов. В то время как fМRI обеспечивает сосудистый заменитель нейронной активности, которая в целом коррелирует с анатомической связностью (Honey C., et al., 2010; Skudlarski P., et al., 2008), МEG представляет популяционную активность нейронов, которая вероятно, будет иметь менее прямое соответствие с анатомическими картами, полученными с помощью DTI, из-за быстрого прохождения информации непрямыми путями (Rubinov M., et al., 2009). Включение данных МEG обеспечивает измерение связности сетей мозга во временных масштабах, используемых в нейронной коммуникации, что является важным дополнением к более статичным картам, предоставляемым анатомическими и BOLD функциональными данными о связях.
Проект Human Connectome Project (HCP) стремится составить карту структурных и функциональных связей между элементами сети в человеческом мозге. Магнитоэнцефалография (МEG) обеспечивает богатый во времени источник информации о динамике сетей головного мозга и представляет собой один из источников данных о функциональных связях, которые должны быть предоставлены HCP. Вместе со структурными и функциональными данными, полученными с помощью методов магнитно-резонансной томографии, эти данные представляют собой уникальную возможность исследовать взаимодействие сетей мозга у большой группы нормальных взрослых людей.
Литература
Deco G, Jirsa VK, McIntosh AR. Emerging concepts for the dynamical organization of resting-state activity in the brain. Nat Rev Neurosci. 2011;12:43–56.
Honey C, Sporns O, Cammoun L, Gigandet X, Thiran JP, Meuli R, Hagmann P. Predicting human resting-state functional connectivity from structural connectivity. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2009;106:2035–2040.
Rubinov M, Sporns O, Van Leeuwen C, Breakspear M. Symbiotic relationship between brain structure and dynamics. BMC neuroscience. 2009;10:55
Skudlarski P, Jagannathan K, Calhoun VD, Hampson M, Skudlarska BA, Pearlson G. Measuring brain connectivity: diffusion tensor imaging validates resting state temporal correlations. Neuroimage. 2008;43:554–561.
Sporns O, Tononi G, Kötter R. The Human Connectome: A Structural Description of the Human Brain. PLoS Comput Biol. 2005;1:e42.
Van Essen DC, Ugurbil K, Auerbach E, Barch D, Behrens TEJ, Bucholz R, Chang A, Chen L, Corbetta M, Curtiss SW, Della Penna S, Feinberg D, Glasser MF, Harel N, Heath AC, Larson-Prior L, Marcus D, Michalareas G, Moeller S, Oostenveld R, Petersen SE, Prior F, Schlaggar BL, Smith SM, Snyder AZ, Xu J, Yacoub E. The Human Connectome Project: A data acquisition perspective. Neuroimage. 2012;62:2222–2231.
Добавить комментарий