Метка: fmri

Бродман умер, да здравствует Бродман

Эта неделя ознаменовалась выходом нового детального атласа коры головного мозга человека, основанного на данных Human Connectome Project.

Можно долго спорить о том, ведет ли все более подробная детализация к лучшему пониманию собственно работы мозга (spoiler alert -- по большому счету, не ведет), но уточнение карт -- это несомненно большой шаг в сторону более прицельных гипотез и осмысленных выводов из когнитивных нейронаучных исследований, не говоря уже о более прикладном использовании, например, в нейрохирургии.
Карта, созданная под руководством Мэтью Глассера и Дэвида ван Эссена, основана на комбинации структурных и функциональных снимков мозга 210 испытуемых, и проверена на еще 210. В анализе использовался новый алгоритм выравнивания (alignment) индивидуальных изображений и полуавтоматизированный алгоритм разделения коры по границам, присутствующим в более чем одной метрике (например, миелинизация + фМРТ состояния покоя). В результате каждое полушарие оказалось разделено на 180 зон.

Широкое обсуждение этих данных также возбудило интерес к другому атласу, опубликованному этой весной китайским проектом Brainnetome (не самое лучшее название, но работа очень интересная). В отличие от Глассера и коллег, команда Лижона Фанга создала карту на основе диффузионной МРТ (техники, измеряющей геометрическое строение пучков нервных волокон) и алгоритмов вероятностной трактографии. На их карте коры получилось 210 зон, часть из которых совпадает с картой Глассера, но часть -- особенно во фронтальной коре -- представляют более мелкое деление. Теперь, безусловно, интересно, что получится, если совместить данные фМРТ и данные трактографии в одной модели (если такие совмещенные данные существуют).

Конечно, с улучшением качества данных и алгоритмов анализа число стабильно и достоверно выделяемых зон коры будет возрастать. Осталось только понять, что в них происходит;)

А для тех, кто хочет попробовать разделить усредненный мозг на новые зоны в среде FreeSurfer, есть инструкция здесь

МРТ в 3D

Подробная инструкция по созданию объемных визуализаций данных МРТ от Криса Мадана (Boston College) опубликована на ресурсе F1000 Research.

Инструкция основана на свободно распространяемых программах ITK-SNAP и ParaView, но для первичной обработки данных также понадобится стандартная фМРТ-среда типа SPM, FSN или NiFTI. Конечно, объемные визуализации в целом передают меньше информации, чем 2D-срезы, и и х сложнее интерпретировать, но в некоторых случаях они могут помочь показать общую картину активаций, в дополнение к классическим изображениям.

Ссылка на статью: f1000research.com/articles/4−466/v1

Ну, а если #горячаяюнаякогнитивная душа требует нейропраздника с подарками, объемную модель мозга (структурную, для начала) можно напечатать на 3D-принтере и всегда носить с собой. Довольно короткий путь описан здесь vincentadam87.wordpress.com/2014/12/21/3d-print-your-own-brain/, но по сети бродит еще несколько описаний процесса, на любой вкус и софт.

Всем доступных визуализаций!

Первая статья проекта MyConnectome

Прошлая неделя выдалась продуктивной для исследователей коннектома человека. Во-первых, в Neuron вышла удивительная статья от группы Рассела Полдрака по результатам проекта MyConnectome (http://myconnectome.org/).
На протяжении 76 недель (!), три раза в неделю (!) сам Рассел Полдрак проводил время в сканере, собирая данные о своем мозге (фМРТ с классическими задачами и в состоянии покоя). В результате в распоряжении исследователей оказалось огромное количество данных об одном-единственном мозге. С помощью этих бесценных данных стало возможным в том числе проанализировать, насколько парцелляция на основе состояния покоя соответствует активациям, полученным у того же испытуемого при выполнении задаы, а также проверить, насколько стабильны результаты от сессии к сессии у одного и того же испытуемого. Подробнее об исследовании можно прочесть в статье, или посмотреть в замечательном видео-абстракте, но основные результаты показали, что в целом возможно восстановить стабильную и подробную картину функциональной структуры индивидуального мозга, и эта картина в чем-то будет отличаться от групповой (почему -- отдельный вопрос), но для составления такого «портрета» необходимо гораздо больше данных, чем принято записывать в классических фМРТ-парадигмах. Кроме того, отмечено, что источники изменчивости в данных различаются при внутрииндивидуальном и межиндивидуальном анализе.

Ссылка на статью (и видео-абстракт!): T. Laumann et al. (2015) Functional System and Areal Organization of a Highly Sampled Individual Human Brain.
http://www.cell.com/neuron/abstract/S0896−6273(15)00600−5

И десерт. Вышел совершенно чудесный тулбокс для анализа связей мозга (connectivity). Он называется Multimodal Imaging Brain Connectivity Analysis toolbox (MIBCA) и позволяет проводить анализ мультимодальных данных в одной среде от начала и до конца, что раньше было практически невозможно. Тулбокс и подробности можно найти здесь: www.mibca.com/, а статью с описанием методов -- здесь: peerj.com/articles/1078/

Приятных вам связей, #горячиеюныекогнитивные!

Лекции по фМРТ

Национальный Институт Здоровья США (NIH) проводит открытый летний курс по функциональной магнитно-резонансной томографии.

Помимо основ сбора, хранения и обработки данных (AFNI/SUMA), темы включают в себя фМРТ состояния покоя, фМРТ аффективных расстройств, фМРТ обезьян и крыс и много других. Cписок тем, записи всех лекций и слайды можно найти по ссылке: fmrif.nimh.nih.gov/public/fmri-course/index_html

Ортогонализация регрессоров в данных фМРТ

В Plos ONE вышла статья, очень понятно объясняющая принципы и правила ортогонализации регрессоров для фМРТ.

Статья будет полезна для прочтения всем, кто проводит или планирует фМРТ-исследования, особенно тем, кто пользуется программой SPM. Процедура ортогонализации часто используется без понимания ее влияния на интерпретацию результатов, а в некоторых случаях вообще применяется автоматически, что приводит к ошибкам в трактовке данных. В статье рассказывается о том, как в фМРТ появляется коллинеарность моделей, когда эта коллинеарность опасна, как работает ортогонализация и как проводить ее в SPM и FSL. Must read.

journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.126 255

В качестве бонуса — видео человека, поющего «If I Only Had a Brain», сделанное при помощи новейшей техники скоростной томографии.

Зеркальные нейроны

В Сurrent Biology вышел замечательный короткий обзор по зеркальным нейронам (открытый доступ!).

В центре внимания -- отделение экспериментально подтвержденных фактов от мифов и спекуляций. Отдельно стоит отметить несложную математику: всего по ключевым словам «mirror neuron (s)» в PubMed зарегистирировано более 800 статей. Из них действительно точно о зеркальных нейронах (т.е. электрофизиологические исследования) -- 25. Большая же часть статей -- это исследования людей, в основном с помощью фМРТ. И здесь важно помнить, что наличие у людей зеркальных нейронов еще нужно доказать.

Несмотря на то, что вроде бы зоны активации, полученные в фМРТ исследованиях мозга людей, пересекаются с аналогичными зонами, в которых были найдены зеркальные нейроны у макак, нельзя забывать, что фМРТ показывает результаты на уровне популяции, а электрофизиология -- на уровне клетки. Вполне возможно, что статистически значимая активация популяции включает в себя нейроны, сами по себе значимо не модулирующие. Кроме того, не стоит забывать, что в в большей части фМРТ-исследований не проводится контроль с самостоятельным движением (совершается только наблюдение за действием, но не его исполнение), что также может привносить активацию не-зеркальных нейронов в полученные результаты.

Одна из устоявшихся техник для выделения в фМРТ отдельных нейронных популяций -- парадигма подавления повторения (repetition suppression). Мы знаем, что при повторном предъявлении стимула с определенной характеристикой интенсивность нейронного ответа (и -- скорее всего -- BOLD-ответа) снижается. Следовательно, если в коре есть популяции, снижающие BOLD-ответ как при наблюдении за действием с последующим его исполнением, так и при исполнении его с последующим наблюдением, это будут популяции зеркальных нейронов. Таких исследований существует 5, из них лишь 3 с положительным результатом. Правда, есть вероятность, что зеркальные нейроны не проявляют адаптации к повторению, но это еще тоже нужно исследовать.

Мораль проста: можно очень красиво разговаривать о том, что зеркальные нейроны способствовали развитию нашей культуры и вообще являются источником всего человеческого. Но нужно помнить, что найдены они в у обезьян, а в мозге человека мы только пытаемся их найти и разгадать.

Статья в Current Biology -- www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960982213013262

Нейроимиджинг: полезные ссылки

Два полезных материала по нейроимиджингу.

1. Видео и слайды докладов школы «Practical data analysis and modeling in cognitive and clinical neuroscience» в университете Гента. Много полезного об МРТ и ЭЭГ, а также интересное выступление Нейроскептика о типичных ошибках при анализе фМРТ-данных.

www.da.ugent.be/school2014/index.php?position=1x2x0#.VOxXBVXF9Mk

2. «Золотой стандарт» задач: cкрипты (увы, пока E-prime) и подробные описания семи классических задач для фМРТ. Если у вас возникают сомнения по поводу времени предъявления, контрастов, размеров стимулов -- это удобное место для консультации. Что еще полезнее, на сайте есть файлы с данными и скрипты для GLM-анализа в среде FEAT. Эти материалы можно применять для самостоятельного погружения в фМРТ-данные или для преподавания. Скрипты cкорее всего через некоторое время будут доступны и в Python. www.humanconnectome.org/documentation/Q1/task-fMRI-protocol-details.html

Ученые обнаружили корковый эквивалент запасной шины

Нейрофизиологи университета Ингберга в 2012 году обнаружили область мозга, которая не делает абсолютно ничего!

Результаты их работы, представленные на ежегодной встрече Общества нейронаук, показали, что небольшая область коры, расположенная рядом с задней частью поясной извилины не реагирует «ни на одно из наших 46 экспериментальных воздействий».

Др. Алквист сказал, что он был весьма удивлен этой находке. «Во время пилотного исследования мы обнаружили, что эта маленькая часть коры не показывала различий в активации ни в одном из экспериментальных условий. Из любопытства мы решили посмотреть, делает ли она вообще хоть что-то. В последующие месяцы мы проверили все тесты которые мы знаем более чем с 20 различными испытуемыми. Тесты IQ, задачи на память, вспышки света, разговоры, восприятие речи, жонглирование в воображении, не показали ровно никакого эффекта. Ничего. Мы начали отчаиваться и попробовали показывать картинки лиц, использовать транскраниальную магнитную стимуляцию, картинки кошек, изображения секса, изображения жестокости, и даже сексуальной жестокости, но ничего не обнаружилось! Даже понижения в активации. Никаких взаимосвязей ни с чем другим, даже никаких вуду-корреляций. 46 вокселей пространства абсолютно бесполезны. Я знавал мертвых лососей, которые были более реагирующими. Это эволюционный позор, вот что это!»

Некоторые нейроученые были весьма расстроены отсутствием какой-либо реакции в данной области мозга: «Вот именно такое поведение коры приводит к популярному заблуждению о том, что мы используем только 10% нашего мозга. Честно говоря, я в бешенстве от этого ленивого куска мозга. Это корковый эквивалент запасной шины. Если кто-то захочет сделать этому куску лоботомию, я с радостью достану орбитокласт и помогу. Тогда посмотрим, как он запоет.»

----

Примечание редакции. Вуду-корреляции — название для обнаруживаемых из-за некачественных исследований или неправильного анализа корреляций между поведением и активностью мозга. Орбитокласт — нож для лоботомии.

Оригинал заметки: http://collectivelyunconscious.wordpress.com/2012/11/02/brain-region-found-that-does-absolutely-nothing/