Метод картирования мозга позволяет глубже понять высшие функции мозга
Новый способ картирования активности и связей между различными областями мозга открыл новые возможности для понимания того, как организованы функции более высокого порядка, такие как язык, мышление и внимание.
Традиционные модели активности человеческого мозга представляют парные взаимодействия между двумя различными областями мозга. Это связано с тем, что методы моделирования недостаточно развиты для описания более сложных взаимодействий между несколькими областями.
Новый подход, разработанный исследователями из Бирмингемского университета, позволяет брать сигналы, измеренные с помощью нейровизуализации, и создавать на их основе точные модели, чтобы показать, как различные области мозга вносят вклад в определенные функции и поведение. Результаты опубликованы в Nature Communications .
Ведущий исследователь, доктор Энрико Амико, сказал: «Сложные системы, такие как мозг, зависят от взаимодействия между группами регионов, а не только между парами регионов. Хотя мы знаем — теоретически — что это так, до сих пор у нас не было вычислительной мощности, необходимой для моделирования этого».
В исследовании группа использовала данные сканирования фМРТ, полученные в рамках проекта Human Connectome. Этот крупномасштабный исследовательский консорциум был создан для картирования человеческого мозга, связывая его структуру с функциями и поведением.
Однако эти сканирования могут предоставить лишь «шумные» оценки нейронной активности, поэтому необходимы статистические методы для очистки данных и составления точных оценок взаимодействий на основе сигналов нейровизуализации.
Взяв 100 не связанных между собой субъектов из банка данных проекта, команда создала подробные модели взаимодействий более высокого порядка. Они протестировали их в трех ключевых областях, разработанных для проверки полезности подхода.
В первом случае они смогли показать, что можно определить, какую задачу человек мог выполнять, находясь в сканере фМРТ. Во втором направлении исследований команда показала, что можно идентифицировать конкретного человека по сигналам его мозга, используя сигналы как своего рода уникальный отпечаток мозга для этого человека. А в третьем направлении исследователи продемонстрировали, как сигналы мозга более высокого порядка человека могут быть отделены от сигналов более низкого порядка и как их можно связать с поведенческими особенностями каждого человека.
Доктор Андреа Санторо из Института CENTAI в Италии является первым автором статьи. Он сказал: «Наш подход, подтвержденный с использованием данных здоровых людей, демонстрирует существенные преимущества, которые этот метод может предложить для исследований в области нейронауки. В будущем этот метод также может быть использован для моделирования взаимодействий у людей с нейродегенеративными заболеваниями , такими как болезнь Альцгеймера, где они могли бы дать ценную информацию о том, как функция мозга меняется с течением времени, или даже для выявления доклинических симптомов этих состояний».