1.
Какие в современном анализе поведения можно выделить подходы к исследованиям мозга?
Поведение лучше всего объясняется распределенными нейронными сетями, а не локализованными областями мозга. В этом контексте все большую популярность приобретают два основных подхода: 1) сопоставление нескольких характеристик мозга с одним вариантом поведения (т. е. ассоциации «многие к одному») и 2) обнаружение скрытых ассоциаций между мозгом и поведением из нескольких характеристик мозга и нескольких характеристик поведения (т. е. ассоциации «многие ко многим» или методы «двойной многомерности») (Vieira, S., et.al., 2024).
Какие знания необходимы для правильной оценке взаимосвязей между активностью мозга и поведением?
Несмотря на консенсус о многомерном взаимодействии мозга и поведения при психических расстройствах, исследования в этом направлении остаются редкими; мультимодальные данные дороги и требуют экспертных знаний в нескольких направлениях (например, визуализация мозга, когнитивные науки, психопатология), а также в аналитических методах для их интеграции. Исследования показывают, что поведение связано с широко распространенными областями, сетями и трактами белого вещества по всему мозгу для всех психических расстройств. Так, например, при психозе все типы особенностей поведения более заметно связаны с лобными областями, за которыми следуют височные и подкорковые области. Наконец, преобладание вовлечения в патологический процесс лобных областей является очевидным почти для всех психических расстройств, особенно в связи с познанием; ассоциативные волокна белого вещества также связаны с познанием и психопатологическими симптомами. Однако, не удалось выявить четкой связи между конкретными моделями функциональной связности и поведением. Что касается микроструктуры белого вещества, состояние когнитивной сферы в основном связано с фракционной анизотропией в верхнем продольном пучке, сагиттальном слое и своде. Среди широкого спектра характеристик поведения такие переменные, как индекс массы тела, употребление наркотиков и физическая активность, имели самые высокие нагрузки по модальностям мозга, а именно морфологии, микроструктуре белого вещества и функциональной активности, а также по областям мозга.
2.
Какие структурно-функциональные изменения мозга связаны с синдромом дефицита внимания и повышенной активностью?
Результаты исследований синдрома дефицита внимания и гиперактивности показали одну значимую латентную переменную, в которой более низкая гирификация в префронтальной, островковой, поясной, височной и теменной коре, которая была связана с большей лицевой дисморфией и гиперактивностью/импульсивностью, а также с более низким IQ и регуляцией поведения. Таким образом, при данном синдроме когнитивные нарушения и психопатологические симптомы в основном связаны с режимом по умолчанию и лобно-теменными сетями и ассоциативными волокнами белого вещества (Kilpatrick L,et.al., 2021). Исследователи обнаружили один значительный канонический режим, в котором более высокая гиперактивность/импульсивность и более низкая когнитивная функция были связаны с более высокой связностью преимущественно между режимом по умолчанию, лобно-теменной, цингуло-оперкулярной (например, островком и таламусом) и подкорковыми (например, бледным шаром и скорлупой) сетями (Lin H., et.al., 2018).
С какими изменения мозга связаны расстройства аутистического спектра?
В большой выборке из 325 участников исследователи обнаружили один значимый канонический режим, в котором трудности в социальной коммуникации и стереотипного поведения были связаны с более высокими весами объема серого вещества в боковой затылочной и верхней теменной долях, правой прецентральной извилине, миндалевидном теле, гиппокампе и парагиппокампальной извилине и положительно с объемом серого вещества в таламусе и скорлупе. авторы этого исследования расширили эти результаты, объединив объем серого вещества и микроструктуру белого вещества в качестве входных характеристик вместе с основными симптомами аутизма. Единственная значимая каноническая мода доминировала за счет характеристик белого вещества в нижнем и верхнем продольном пучке, нижнем лобно-затылочном пучке, кортикоспинальном тракте и таламической радиации, что было связано с повторяющимся и стереотипным поведением. Таким образом, можно сказать, что при аутизме симптомы в основном связаны с морфологией лобных и подкорковых областей, а также ассоциативными волокнами белого вещества (Mei T, et.al., 2020). Похожие тракты, включая нижние продольные и крючковидные пучки, мозолистое тело, кортикоспинальный и лобный косые тракты, таламическую радиацию и поясную извилину, также были связаны с нарушениями аффективной, когнитивной сферами и поведением (Ni H et.al., 2020). Другое исследование попыталось проанализировать гетерогенность поведения мозга и обнаружило четыре подтипа, в которых социальные трудности в основном коррелировали с лобно-теменными областями, стволом мозга, височно-затылочными или лобно-подкорковыми областями (Zhang J, et.al., 2023). Что касается функциональной связанности, повторяющееся и стереотипное поведение, а также социальные трудности были связаны в основном со зрительной сетью (Ilioska I, et.al., 2023)
Какие структурно-функциональные нарушения выявлены при большом депрессивном расстройстве?
Два клинических профиля — ангедония и психомоторная заторможенность и тревога и бессонница — связаны с различными функциональными сетями связности. Первый профиль в основном связан с подкорковыми структурами, а также с режимом по умолчанию и сетями заметности, тогда как последний - почти исключительно с подкорковыми областями, особенно лимбическими структурами (Drysdale A., et.al., 2017). При исследовании связи тех же особенностей поведения с морфологией мозга тревожное состояние было отрицательно связано с объемом серого вещества в нескольких корковых и подкорковых структурах, включая среднюю поясную и лобную извилины, лобный полюс, двустороннюю миндалину, правый гиппокамп и верхнюю лобную извилины (Yu M, et.al., 2021). Таким образом, депрессивные симптомы при большом депрессивном расстройстве связаны в основном с лобными областями, но также с лимбическими областями и поясной корой. Наоборот, положительные черты личности были положительно связаны с объемом серого вещества в центральной покрышке, задней и средней поясной извилине, гиппокампе и миндалевидном теле, тогда как детская травма была отрицательно связана с объемом серого вещества в энторинальной коре и левой гиппокампальной извилине. Наконец, соматизация была связана с функциональной связностью в обширной группе областей мозга, включая затылочную, височную и лобную доли, а также мозжечок.
Какие структурно-функциональные изменения мозга можно выявить при первом эпизоде психоза?
При первом эпизоде психоза связь между несколькими особенностями поведения (например, тяжестью симптомов, приемом лекарств, образованием) и толщиной коры и белым веществом гиппокампа, причем, были выявлены две латентные переменные, специфичные для пола. У мужчин более выраженные нарушения вербальной памяти, меньшее количество лет обучения, больший прием антипсихотиков и позитивная/негативная симптоматика были связаны с уменьшенными объемами в лимбических структурах, уменьшенной толщиной в основном теменной и височной областях и более высокой толщиной в нескольких лобных областях и в предклинье. У женщин меньшее количество депрессивных/негативных симптомов и более ранний возраст начала были связаны с уменьшенными объемами лимбических структур, низкой толщиной в височных и лобных областях и в поясной коре, а также более высокой толщиной в теменных и затылочных областях. Когнитивные способности, включая скорость обработки, рабочую память и исполнительные функции, были в основном связаны с ассоциативными волокнами (свод и крючковидный пучок) и трактами ствола мозга (верхняя ножка мозжечка и медиальная петля) (Kristensen T., et.al., 2019). Также была обнаружена значимая связь между симптомами психоза и большим временем в состояниях, характеризующихся неактивным режимом по умолчанию и исполнительными сетями, а также с повышенной активностью в сенсомоторной сети.
3.
Какие базы данных представляют особую ценность для исследований, посвященных связям между мозгом и поведением?
Появление больших общедоступных наборов данных изображений с комплексными оценками поведения, такими как Adolescent Brain Cognitive Development , Human Connectome Project и UK BioBank облегчило исследование между мозгом и поведением (Modabbernia A, et.al., 2021).
Литература
Drysdale AT, Grosenick L, Downar J, Dunlop K, Mansouri F, Meng Y, et al. Resting-state connectivity biomarkers define neurophysiological subtypes of depression. Nat Med. 2017;23:28–38.
Ilioska I, Oldehinkel M, Llera A, Chopra S, Looden T, Chauvin R, et al. Robust Patterns of Atypical Functional Connectivity in Autism. Biol Psychiatry 2023;94:29–39
Kilpatrick LA, Joshi SH, O’Neill J, Kalender G, Dillon A, Best KM, et al. Cortical gyrification in children with attention deficit-hyperactivity disorder and prenatal alcohol exposure. Drug Alcohol Depend. 2021;225:108817.
Kristensen TD, Mandl RCW, Raghava JM, Jessen K, Jepsen JRM, Fagerlund B, et al. Widespread higher fractional anisotropy associates to better cognitive functions in individuals at ultra-high risk for psychosis. Hum Brain Mapp. 2019;40:5185–20
Lin HY, Cocchi L, Zalesky A, Lv J, Perry A, Tseng WYI, et al. Brain-behavior patterns define a dimensional biotype in medication-naïve adults with attention-deficit hyperactivity disorder. Psychol Med. 2018;48:2399–408.
Mei T, Llera A, Floris DL, Forde NJ, Tillmann J, Durston S, et al. Gray matter covariations and core symptoms of autism: the EU-AIMS Longitudinal European Autism Project. Mol Autism. 2020;11:1–13.
Modabbernia A, Reichenberg A, Ing A, Moser DA, Doucet GE, Artiges E, et al. Linked patterns of biological and environmental covariation with brain structure in adolescence: a population-based longitudinal study. 2021;26:4905–4918.
Ni HC, Lin HY, Tseng WYI, Gau SSF. Association of self-regulation with white matter correlates in boys with and without autism spectrum disorder. Sci Rep. 2020;10:1–12.
Yu M, Cullen N, Linn KA, Oathes DJ, Seok D, Cook PA, et al. Structural brain measures linked to clinical phenotypes in major depression replicate across clinical centres. Mol Psychiatry 2021;26:2764–75
Vieira, S., Bolton, T. A. W., Schöttner, M., Baecker, L., Marquand, A., Mechelli, A., & Hagmann, P. (2024). Multivariate brain-behaviour associations in psychiatric disorders. Translational psychiatry, 14(1), 231.
Zhang J, Fang S, Yao Y, Li F, Luo Q. Parsing the heterogeneity of brain-symptom associations in autism spectrum disorder via random forest with homogeneous canonical correlation. J Affect Disord. 2023;335:36–43.
Добавить комментарий