Команда обнаружила, что конвергенция структурных и функциональных сетей обратно пропорциональна функциональной сложности. Моторные, сенсорные, визуальные и функциональные сети выровнены с отдельными структурными сетями.
Это уникальное представление о созревании мозга может открыть новые возможности для будущих исследований многих психических расстройств, которые могут начаться в этом возрасте. Команда из Медицинской школы Перельмана при Пенсильванском университете публикует результаты на этой неделе в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Ремоделирование мозга в подростковом возрасте поддерживает настройку поведения и когнитивных способностей, включая рассуждение, координацию, принятие решений, мотивацию и регулирование эмоций. Измерение этих параметров мозга во время развития полезно для понимания как нормального созревания мозга, так и аномалий, связанных с поведенческими проблемами и психическими расстройствами.
В отличие от небольших размеров выборки в предыдущем исследовании этой предметной области, эта когорта из 934 молодых людей в возрасте от 8 до 22 лет из Филадельфийской когорты нейроразвития, результат сотрудничества Penn Medicine и Детской больницы Филадельфии (во главе с доктором Ракель Э. Гур, PhD, профессор психиатрии) предлагает возможность оценить эти сложные закономерности развития мозга.Многие предыдущие исследования изучали структуру и функции мозга, но существует разрыв между исследованиями изображений мозга и биологическими процессами, которые стимулируют развитие мозговых сетей.
Эта команда взяла многомерные, сложные данные, которые иначе было бы трудно понять, и свела их к ограниченному числу развивающихся структурных сетей мозга (всего 18).«В эпоху больших и сложных данных иногда трудно увидеть, что происходит», — сказал Христос Даватцикос, доктор философии, профессор радиологии и старший автор статьи. "Итак, вы смотрите на эти данные и думаете, что могут быть какие-то связи, но наш мозг и визуальная интерпретация могут только зайти так далеко.
Теперь у нас есть мощные многомерные методы, которые могут собрать все данные вместе и глубже понять, что за ними стоит, и найти закономерности. никогда раньше не видел ".Чтобы глубже изучить эти паттерны развития мозга, команда использовала сложную технику, называемую неотрицательной матричной факторизацией, чтобы одновременно анализировать сложные паттерны структуры мозга и определять паттерны развития в подростковом возрасте. В отличие от предыдущих представлений мозга, которые основывались на образцах гребней и складок на поверхности мозга, называемых извилинами и бороздами, команда исследовала, как элементы изменяются вместе скоординированным образом.
Этот подход позволил выявить набор структурных сетей мозга, которые имеют четкое функциональное и эволюционное значение. Действительно, степень, в которой эти структурные сети изменяются в подростковом возрасте, связана со скоростью эволюции, измеряемой расширением корковых областей мозга обезьяны.
«Наиболее пластичные части мозга, которые изменяются в подростковом возрасте, также делают нас наиболее человечными», — сказал Теодор Д. Саттертуэйт, доктор медицины, доцент кафедры психиатрии и старший автор статьи. «Без этого метода мы не смогли бы увидеть эти скоординированные модели изменений».«Глядя на мозг на основе данных, мы видим систематические взаимосвязи между определенными регионами», — сказал Аристейдис Сотирас, доктор философии, научный сотрудник и первый автор статьи. «Это позволяет нам идентифицировать движущиеся части мозга, что открывает новые возможности для исследования индивидуального риска развития определенных заболеваний на основе понимания того, как эти части ломаются в подростковом возрасте».Подобно использованию диаграмм роста и веса в педиатрии, если посмотреть, какие области мозга значительно изменяются по сравнению с нормальным исходным уровнем развития, можно показать, насколько человек уязвим к определенному расстройству.
Отклонения процессов, которые стимулируют развитие и влияют на структурные сети, могут привести к психическим расстройствам. Затем команда надеется изучить связь между клиническими симптомами и конкретными паттернами мозга.