Терминология
Что понимается под термином "картография"?
"Картография", или картографирование, представляет собой концепцию и создание графического представления системы или объекта. В большинстве случаев создание карт означает проекцию выбранного подмножества черт или особенностей на низкоразмерное пространство в целях визуализации. Например, географические карты, как правило, являются плоскими (двумерными) представлениями морфологических особенностей поверхности Земли. Географические карты извлекают огромный объем знаний, дают полную картину пространственных отношений между местами и позволяют осуществлять поиск и навигацию.
"Церебральная картография"
Почему составление карт мозга позволяет лучше понять его состояние?
Составление "карт мозга" включает в себя построение представлений основных составляющих его областей, регистрацию их топографии (например, их протяженности, местоположения и геометрических/пространственных отношений) и отображение их физиологических и анатомических характеристик. В свою очередь, представление о пространственных отношений между местами и позволяют осуществлять поиск и навигацию. «Церебральная картография», в частности, сыграла важную роль в изучении коры головного мозга человека, где карты мозга стали незаменимыми инструментами в продолжающемся поиске корреляции анатомии мозга с психологическими и психопатологическими феноменами (Zeki, S., 2005).
Что означает термин "сетевая наука". "узлы" и "ребра"?
Построение сетевых карт является неотъемлемой частью новой научной дисциплины, называемой «сетевая наука». Она извлекает выгоду из того факта, что многие сложные системы можно разложить на наборы элементов ("узлов") и их взаимосвязи ("ребра") (Brandes, U., 2013). Совместно расположение этих узлов и ребер определяет "топологию сети", которая описывает, как узлы и ребра соединяются друг с другом, по сути, соответствуя карте «что с чем связано» в рассматриваемой системе.
Мозг, как сложная сеть совокупности узлов и их связей
Для чего необходимы карты мозга?
Карты мозга способствуют нашему пониманию структурной и функциональной организации его коры. Они представляют мозг как сложную сеть, совокупности узлов и их взаимосвязей. Основные проблемы составления карт мозга касаются временной динамики его функциональных связей, определения ареальных парных осцилляций и их иерархической организации в крупномасштабные сети, расширения связей всего мозга на сети клеточного масштаба и отображения структурно-функциональных отношений в эмпирических записях и вычислительных моделях.
Сетевые карты
Почему сетевые карты востребованы в разных областях знаний?
Примерами сетевых карт являются изображения белок-белковые взаимодействия в клетках (Rual, J., et.al., 2005) , генетические ассоциации среди распространенных заболеваний человека (Goh, K. et.al., 2007), глобальное распространение эпидемий и взаимодействия между видами в экосистеме. Многие сетевые карты делают акцент на аспектах топологии, не касающихся пространства, то есть, не на геометрических или пространственных отношениях, причем, последние два аспекта отображения сложных систем часто тесно связаны, поскольку наличие или отсутствие связей может зависеть от расположения узлов в физическом пространстве.
Коннектомика мозга
Что понимается под термином "коннектомика мозга"?
В то время как неформальное использование термина «сеть» имеет долгую историю в биологии мозга (часто взаимозаменяемо используется с термином «схема»), прямое применение количественных инструментов для составления карт и анализа сетей для создания карт мозга является относительно недавней разработкой. Так появилась "коннектомика мозга" человека - проект по созданию всеобъемлющих сетевых карт человеческого мозга. Сегодня коннектомика стала обширной областью исследования анатомических сетей отдельных нейронов, популяций нейронов и масшабных сетей мозга, а также исследования их функциональной динамики и взаимодействий. Основная задача коннектомики исходит из теоретической идеи о том, что сетевые карты имеют основополагающее значение для понимания структурной и динамической организации мозга.
Как соотносятся между собой цели коннектомики и церебральной картографии?
Цели коннектомики дополняют цели церебральной картографии: коннектомика изучает топологию мозговых сетей, используя обширный инструментарий и методы сетевой науки и теории графов, тогда как картография занимается главным образом построением пространственных карт, отражающих топографию мозга. Вместе церебральная картография и коннектомика являются естественными дополнениями в продолжающемся стремлении к созданию карт мозга, раскрывающих принципы его архитектуры и организации, его эволюционное происхождение и способность создавать сложную динамику, лежащую в основе поведения и познания (Sporns O. 2011).
Карты структурных связей мозга из церебральной картографии XIX века и современной коннектомики.
Какие основные режимы выделяют в церебральной картографии и коннектомики?
Важным в церебральной картографии является различие между двумя основными режимами мозговой связности — структурной связностью и функциональной связностью. Структурная связность относится к картам анатомических связей между парами узлов, что соответствует популярному понятию «схемы соединений». В совокупности такие связи определяют структурные сети, и эти сети, как правило, разрежены (т. е. существует лишь небольшое число из всех возможных анатомических связей). Сила анатомических связей часто выражается как плотность или вес связей. Структурные сети могут быть аннотированы физиологическими данными о эффективности синапсов или биофизическими данными о системах медиаторов нервной системы. Полный набор всех структурных связей называется «коннектом», сетевая карта связей синапсов и проекций, составляющих нервную систему. Функциональная связность определяется совершенно иначе. Она относится к оценкам парных статистических зависимостей между временными динамикой нейронной активности, в простейшем случае выраженным как ковариационная или корреляционная матрица системы.
Структурная и функциональная связность
В чем заключаются отличия структурных сетей от функциональных?
Функциональные сети могут быть плотными (как для кросс-корреляций) или значительно более разреженными (как для частичных корреляций или для мер, которые извлекают направленные или причинные влияния). Основное различие между структурными и функциональными сетями заключается в том, что первые относительно стабильны (по крайней мере, в масштабах времени от секунд до минут), в то время как вторые по своей природе динамичны и зависят от времени. Действительно, электрофизиологические записи показывают, что изменения в динамических связях между нейронами или популяциями нейронов могут происходить так быстро, как десятки или сотни миллисекунд. Функциональную связность можно измерить с помощью самых разных методик записи или визуализации, следовательно, оценки функциональной связности сильно зависят от методов и параметров получения данных. После перевода в сетевую форму как структурная, так и функциональная связность может быть проанализирована и смоделирована с использованием большого набора количественных инструментов из теории графов и сетевой науки.
Почему исследования функциональной связности опиралось на оценку уровня оксигенации крови?
У людей большинство исследований функциональной связности за последние несколько лет были основаны на колебаниях сигналов, зависящих от уровня оксигенации крови (BOLD), наблюдаемых в состоянии покоя или без выполнения задач (Fox, M. D., & Raichle, M. E., 2007). Многочисленные исследования показали, что пространственные и временные варианты активности покоящегося мозга являются устойчивыми и воспроизводимыми, и что они предоставляют ценную информацию о функциональной организации мозга. Функциональная связность в состоянии покоя обычно выражается как кросс-корреляция временных рядов сигналов BOLD, зарегистрированных с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии по всему мозгу.
Литература
Brandes, U., Robins, G., McCranie, A., & Wasserman, S. (2013). What is network science?. Network science, 1(1), 1-15.
Fox, M. D., & Raichle, M. E. (2007). Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging. Nature reviews neuroscience, 8(9), 700-711.
Goh, K. I., Cusick, M. E., Valle, D., Childs, B., Vidal, M., & Barabási, A. L. (2007). The human disease network. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104(21), 8685-8690.
Rual, J. F., Venkatesan, K., Hao, T., Hirozane-Kishikawa, T., Dricot, A., Li, N., ... & Vidal, M. (2005). Towards a proteome-scale map of the human protein–protein interaction network. Nature, 437(7062), 1173-1178.
Sporns O. 2011. Networks of the brain. Cambridge, MA: MIT Press.
Zeki, S. (2005). Introduction: cerebral cartography 1905–2005. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 360(1456), 651-652.
Добавить комментарий