FcMRI

Материал из BrainstormWiki
Перейти к: навигация, поиск

fcMRI и Default Mode Network

Если в целом мозг относительно стабилен в своих энергетических потребностях, то локально, в отдельных своих регионах картина может меняться достаточно, чтобы это можно было измерить. На этом основано все фМРТ — активные участки мозга спустя некоторое время начинают снабжаться кровью больше, чем в среднем, и мозг из этой крови забирает меньше кислорода (да, такой парадокс), и этот избыток кислорода в гемоглобине видно на МРТ. Называется BOLD сигнал. Также, как и попытки писать кровоток Анжело Моссо без малого 150 лет назад, это сигнал страшно шумный, и в нем мало понятного. Для того, чтобы получить знаменитые карты “активности” коры, BOLD сигнал многих сессий и многих испытуемых усредняется. Только так можно получить хоть что-то, что кажется осмысленным. Естественно, к точности таких карт надо относиться с некоторым скепсисом — именно в силу усреднения. И надо помнить, что раз в основе лежит измерение кровотока — гемодинамики — то временная точность там на уровне 10 секунд примерно. Краткие активации и единичные вспышки активности, если они есть, этот метод не поймает в принципе.

Functional Connectivity MRI

FcMRI networks.jpg

Однако полтора десятка лет назад был отработан другой способ статистически обрабатывать BOLD сигнал. С 90-х годов отмечалось, что часть этих “шумов” у одного человека не очень независимы. Некоторые участки мозга (иногда довольно далекие друг от друга) активируются вместе (помним про временную точность, впрочем). Возникает соблазн предположить, что они функционально связаны, и составляют единую “сеть”, которая активируется и деактивируется более-менее синхронно.

Functionalcorrelation.png

Этому соблазну поддался Маркус Райкле, и выпустил фундаментальную сейчас статью, давшую начало fcMRI (то есть картам функциональной связаности, functional connectivity), и заодно default mode network — первой из таких сетей, построенной Райкле, сети, активной когда мозг “ничего не делает”. (он сам потом удивлялся, как прижился и расцвел этот термин — default mode network). Таких сетей сейчас принято выделять 6-7, смотри иллюстрацию Здесь сразу же заметно, что сети “вытесняют друг друга”. Активна одна — неактивна другая. Напрашивается “энергетическое” объяснение — держать активными несколько сетей сразу может быть метаболически дорого. Мы эту идею обязательно исследуем позже, хотя она и не единственное возможное объяснение. Интересно, что картируемые методом fcMRI сети не обязательно имеют явную анатомическую основу — там может не быть соответствующих транскортикальных пучков белого вещества и т.п. Хотя часть связей в этих сетях сидит на известных анатомам моно- и поли-синаптических связях, но половина — нет; Что же еще их связывает?

В первом приближении — да что угодно. Таламус. Гиппокамп. Стриатум, мозжечок, да и даже движение и физическая активность через сенсомоторную обратную связь — и все это одновременно (мозг вообще “любит” параллельные механизмы). Нам здесь важно то, что можно понять о механизмах такой связи и каких ресурсов требуют различные эти механизмы.

Вот ради картины разных метаболических стоимостей механизмов связи нам fcMRI и их результаты и нужны

О недостатках метода fcMRI

В первую очередь надо понимать, что "сети" выявленные таким методом, не являются сетями в анатомическом смысле. Можно сказать, что термин "functional connectivity" не самый удачный — правильнее было бы сказать "functional synchrony" наверное.

Во вторую — это метод, требующий очень точной и аккуратной работы с данными, потому как он требует огромного усреднения по сотням и тысячам людей. Для такого усреднения нужно как-то приводить к одной карте естественные различия между разными мозгами — и при этом не выбросить с водой ребенка. Подробности можно смотреть в статьях группы Buckner [6] и особенно Petersen [7] - последние сделали очень интригующую работу по развитию fcMRI сетей в онтогенезе, по мере взросления детей — а потом, увы, пришли к выводу, что то, что они измеряли — это артефакт движения головой, которые меняются с возрастом)

fcMRI — это очень ловкий метод извлечь полезные данные из средней температуры по больнице. Из-за того, что на этапе усреднения уже можно наворотить лишнего, вообще не стоит принимать их выводы как имеющие самостоятельную ценность — только если они подтверждаются другими методами.

В качестве примера — первая картинка в этой статье, с шестью сетями, взята из более поздней работы Букнера [6]. Там он ее приводит, ссылаясь на свою же работу 2011 года [5], но там у него было семь (!) сетей (см. ниже) в грубом разделении и 17 сетей в тонком. Обращаем внимание, насколько изменились и определения сетей — в 2011 году была лимбическая сеть, а в 2013 году она исчезла. В 2011 году Букнер проводил тонкие выводы о подразделах зрительных сетей на центральные и периферические, а затем про это молчок

FcMRI7network.png Fcmri7networklegend.png

Литература

  1. E. Raichle et al: A default mode of brain function 2001 Это первая статья по Default Mode Network
  2. E. Raichle The Brain's Default Mode Network 2015 Современный обзор
  3. Buckner et al: The organization of the human cerebellum estimated by intrinsic functional connectivity 2011 Ряд статей Букнера по оценке сетей в коре, мозжечке и базальных ядрах
  4. Buckner et al:The organization of the human striatum estimated by intrinsic functional connectivity 2012
  5. Yeo et al: The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity 2011
  6. Buckner et al: Opportunities and limitations of intrinsic functional connectivity MRI 2013 Об ограничениях и недостатках метода
  7. Power & Petersen. Spurious but systematic correlations in functional connectivity MRI networks arise from subject motion 2011 Статья группы с разочаровывающими но честными результатами их попытки анализа развития fcMRI сетей в онтогенезе (((
Метаболические аномалии в аутизме
Энергетический бюджетfcMRIБазовые знания по энергетическим системамМышечная энергетикаОтделение аутизма и митохондриальных болезней