Projekt Human Connectome - Human Connectome Project

The Projekt Human Connectome (HCP) je pětiletý projekt sponzorovaný šestnácti složkami Národní institut zdraví, rozdělené mezi dvě konsorcia výzkumných institucí. Projekt byl zahájen v červenci 2009[1] jako první ze tří velkých výzev plánu NIH pro výzkum neurověd.[2] Dne 15. září 2010 NIH oznámila, že udělí dva granty: 30 milionů $ na pět let konsorciu vedenému Washingtonská univerzita v Saint Louis a University of Minnesota, se silnými příspěvky Oxfordské univerzity (FMRIB) a 8,5 milionu $ během tří let konsorciu vedenému společností Harvardská Univerzita, Massachusetts General Hospital a Kalifornská univerzita v Los Angeles.[3]

Cílem projektu Human Connectome je vybudovat „síťovou mapu“ (konektom ), které osvětlí anatomickou a funkční konektivitu u zdravých lidský mozek, jakož i k vytvoření souboru údajů, které usnadní výzkum mozkové poruchy jako dyslexie, autismus, Alzheimerova choroba, a schizofrenie.[4][5]

Konsorcium WU-Minn-Oxford

Konsorcium WU-Minn-Oxford vyvinulo vylepšené metody MRI, získávání a analýzy obrazu pro mapování konektivity v lidském mozku v prostorovém rozlišení výrazně lépe, než bylo dříve k dispozici; pomocí těchto metod shromáždilo konsorcium WU-Minn-Oxford velké množství údajů o MRI a chování u 1 200 zdravých dospělých - dvojčat a jejich sourozenců ze 300 rodin - pomocí speciálního MRI nástroje 3 Tesla. Kromě toho skenovalo 184 subjektů z tohoto fondu při 7 Tesla s vyšším prostorovým rozlišením. Data jsou analyzována tak, aby ukazovala anatomická a funkční spojení mezi částmi mozku u každého jedince, a budou se vztahovat k datům testu chování. Porovnávání konektomy a genetická data geneticky identická dvojčata s bratrskými dvojčaty odhalí relativní příspěvky genů a prostředí při utváření obvodů mozku a přesně určí genetická variace. Mapy také osvětlí, jak jsou mozkové sítě organizovány.

Pomocí kombinace neinvazivní zobrazovací technologie, počítaje v to klidový stav fMRI a podle úkolů funkční MRI, MEG a EEG, a difúzní MRI bude mapováno WU-Minn konektomy v makro měřítku - mapování velkých mozkových systémů které lze rozdělit na anatomicky a funkčně odlišné oblasti, spíše než na mapování jednotlivců neurony.

Do tohoto projektu přispěly desítky vyšetřovatelů a výzkumných pracovníků z devíti institucí. Mezi výzkumné instituce patří: Washingtonská univerzita v Saint Louis, Centrum pro výzkum magnetické rezonance při University of Minnesota, Oxfordská univerzita, Univerzita v Saint Louis, Indiana University, D'Annunzio University of Chieti – Pescara, Ernst Strungmann Institute, Warwick University, Advanced MRI Technologies a Kalifornská univerzita v Berkeley.[6]

Data, která jsou výsledkem tohoto výzkumu, jsou veřejně dostupná na platformě neuroinformatiky s otevřeným zdrojovým kódem.[7][8]

Konsorcium MGH / Harvard-UCLA

Konsorcium MGH / Harvard-UCLA se zaměří na optimalizaci technologie MRI pro zobrazování strukturních spojení mozku pomocí difúzní MRI s cílem zvýšit prostorové rozlišení, kvalita a rychlost. Difuzní MRI, použitá v obou projektech, mapuje vláknité dálkové spoje mozku sledováním pohybu vody. Voda difúze vzory v různých typech buněk umožňují detekci různých typů tkání. Pomocí této zobrazovací metody se volaly dlouhé extenze neuronů bílá hmota, lze vidět v ostré úlevě.[9][10]

Nový skener postavený na MGH Centrum Martinos pro tento projekt je „4 až 8krát výkonnější než běžné systémy, což umožňuje zobrazování člověka neuroanatomie s větší citlivostí, než bylo dříve možné. “[3] Skener má maximální sílu gradientu 300 mT / m a rychlost přeběhu 200 T / m / s, s hodnotami b testovanými až do 20 000. Pro srovnání je standardní gradient 45 mT / m, s hodnotou b 700.[11][12][13]

Testování a měření chování

Abychom lépe porozuměli vztahu mezi propojením mozku a chováním, použije projekt Human Connectome spolehlivý a dobře ověřený soubor opatření, která hodnotí širokou škálu lidských funkcí. Jádrem jeho baterie jsou nástroje a metody vyvinuté společností Sada nástrojů NIH pro hodnocení neurologické a behaviorální funkce.[14]

Výzkum

Projekt Human Connectome se rozrostl do velké skupiny výzkumných týmů. Tyto týmy využívají styl mozkového skenování vyvinutý projektem.[15] Studie obvykle zahrnují použití velkých skupin účastníků, skenování mnoha úhlů mozků účastníků a pečlivé dokumentování umístění struktur v mozku každého účastníka.[16] Studie přidružené k projektu Human Connectome jsou v současné době katalogizovány koordinačním zařízením Connectome. Studie spadají do tří kategorií: Zdraví dospělí Connectomes, Data o životnosti Connectome a Connectomes týkající se lidské nemoci. V každé z těchto kategorií jsou výzkumné skupiny, které pracují na konkrétních otázkách.

Zdravé dospělé Connectomes

[17] Studie Human Connectome Project Young Adult poskytla vědecké komunitě údaje o mozkových spojeních 1100 zdravých mladých dospělých.[18] Vědci použili údaje ze studie na podporu teorií o tom, které oblasti mozku spolu komunikují.[19] Například jedna studie použila data z projektu k prokázání, že amygdala, část mozku nezbytná pro emoční zpracování, je spojena s částmi mozku, které přijímají informace ze smyslů a plánují pohyb.[20] Další studie ukázala, že zdraví jedinci, kteří měli vysokou tendenci k úzkosti nebo depresivní náladě, měli méně spojení mezi amygdalou a řadou oblastí mozku souvisejících s pozorností.

Celoživotní data Connectome

V současné době existují čtyři výzkumné skupiny, které shromažďují údaje o souvislostech v mozku jiných populací než mladých dospělých. Účelem těchto skupin je určit obyčejnou mozkovou konektivitu během dětství, dětství, dospívání a stárnutí. Vědci použijí data z těchto výzkumných skupin stejným způsobem, jakým použili data ze studie Human Connectome Project Young Adult.[21]

Connectomy související s lidskou nemocí

Čtrnáct výzkumných skupin zkoumá, jak se v průběhu konkrétní nemoci mění spojení v mozku. Čtyři ze skupin se zaměřují na Alzheimerova choroba nebo demence. Alzheimerova choroba a demence jsou onemocnění, která začínají během stárnutí. Ztráta paměti a kognitivní poruchy označují progresi těchto onemocnění. Zatímco vědci považují Alzheimerovu chorobu za onemocnění se specifickou příčinou, demence ve skutečnosti popisuje příznaky, které lze přičíst řadě příčin. Dvě další výzkumné skupiny zkoumají, jak nemoci, které narušují vidění, mění propojení v mozku. Další čtyři výzkumné skupiny se zaměřují na úzkostné poruchy a velká depresivní porucha psychologické poruchy, které vedou k abnormální emoční regulaci. Další dvě výzkumné skupiny se zaměřují na účinky psychóza, příznak některých psychologických poruch, při nichž jedinec vnímá realitu jinak než ostatní. Jeden z týmů zkoumá epilepsie, onemocnění charakterizované záchvaty. A konečně, jeden výzkumný tým dokumentuje mozkové vazby Amish lidé, náboženská a etnická skupina, která má u některých vysokou míru psychologické poruchy.[22]

Ačkoli byly předloženy teorie o tom, jak se mozkové souvislosti mění u zkoumaných nemocí, mnoho z těchto teorií bylo podpořeno údaji ze zdravých populací.[20] Například analýza mozku zdravých jedinců podpořila teorii, že jedinci s úzkostnými poruchami a depresí mají menší propojení mezi svými emočními centry a oblastmi, které řídí pozornost. Vědci doufají, že získáním konkrétních údajů od jedinců s těmito chorobami získají jistější představu o tom, jak se mozkové vazby u těchto jedinců časem mění.

Postavení

Projekt musí být ještě oficiálně prohlášen za dokončený.

Užitečné odkazy

HCP wiki - Human Connectome Project wiki

ICA-FIX - Dokumentace k algoritmu ICA-FIX použitému pro data fMRI v klidovém stavu[23][24][25]

Viz také

Reference

  1. ^ NIH zahajuje projekt Human Connectome, aby odhalil spojení mozku, Národní institut zdraví, 2009-07-15, vyvoláno 2013-02-16
  2. ^ „Projekt Human Connectome“, Plán NIH pro výzkum neurovědy, Národní institut zdraví, vyvoláno 2013-02-16
  3. ^ A b 40 milionů dolarů uděleno za sledování spojení lidského mozku, Národní institut zdraví, 2010-09-15, vyvoláno 2013-02-16, Upravené skenery pro odhalení složitých obvodů ve vysokém rozlišení
  4. ^ Ghosh, Pallab; Van Wedeen, M.D. (2013-02-16). "Uvnitř vedení mozku" (video). Boston: BBC News Online. Citováno 2013-02-16.
  5. ^ Geddes, Linda (2016). "Lidský mozek mapován v bezprecedentních detailech". Příroda. doi:10.1038 / příroda.2016.20285.
  6. ^ „40 milionů dolarů uděleno za sledování spojení lidského mozku“. NIMH. 15. září 2010. Archivováno od originál 10. ledna 2012. Citováno 12. března 2018.
  7. ^ „Connectome - domovská stránka“.
  8. ^ „ConnectomeDB“.
  9. ^ „Ukázka difuzního MRI obrazu mozku“, Laboratoř zobrazování neuro, UCLA, archivovány z originál dne 2012-03-05, vyvoláno 2013-02-16
  10. ^ Fan, Qiuyun; Witzel, Thomas; Nummenmaa, Aapo; Van Dijk, Koene R. A .; Van Horn, John D .; Drews, Michelle K .; Somerville, Leah H .; Sheridan, Margaret A .; Santillana, Rosario M. (01.01.2016). „Datové sady projektu Human Connectome projektu MGH-USC s ultra vysokou difúzí MR s hodnotou b“. NeuroImage. 124 (Pt B): 1108–1114. doi:10.1016 / j.neuroimage.2015.08.075. ISSN  1095-9572. PMC  4651764. PMID  26364861.
  11. ^ Zlepšení SNR při difuzním zobrazování s vysokou hodnotou b pomocí Gmax = 300 mT / m lidské přechody, Proc. Mezinárodní Soc. Mag. Reson. Med. 20 (2012) 2738
  12. ^ „O centru“. 22. března 2019.
  13. ^ Fan, Qiuyun; Nummenmaa, Aapo; Witzel, Thomas; Zanzonico, Roberta; Keil, Boris; Cauley, Stephen; Polimeni, Jonathan R .; Tisdall, Dylan; Van Dijk, Koene R. A. (2014-11-21). „Zkoumání schopnosti řešit složité struktury bílé hmoty pomocí difúzní magnetické rezonance s vysokou hodnotou b na skeneru MGH-USC Connectom“. Připojení k mozku. 4 (9): 718–726. doi:10.1089 / brain.2014.0305. ISSN  2158-0022. PMC  4238244. PMID  25287963.
  14. ^ http://humanconnectome.org/about/project/behavioral-testing.html Citováno 2013-03-08
  15. ^ Glasser, Matthew F; Smith, Stephen M; Marcus, Daniel S; Andersson, Jesper L R; Auerbach, Edward J; Behrens, Timothy E. J.; Coalson, Timothy S; Harms, Michael P; Jenkinson, Mark; Moeller, Steen; Robinson, Emma C; Sotiropoulos, Stamatios N; Xu, Junqian; Yacoub, Essa; Ugurbil, Kamil; Van Essen, David C (2016). „Přístup neuroimagingu projektu Human Connectome Project“. Přírodní neurovědy. 19 (9): 1175–87. doi:10.1038 / č. 4361. PMC  6172654. PMID  27571196.
  16. ^ Zapnutý a běžící. „Connectome - domovská stránka“. www.humanconnectome.org. Citováno 2017-11-28.
  17. ^ Zapnutý a běžící. „HCP Young Adult - Connectome - Publications“. www.humanconnectome.org. Citováno 2017-11-29.
  18. ^ „Archivovaná kopie“. Archivovány od originál dne 7. 5. 2017. Citováno 2016-03-03.CS1 maint: archivovaná kopie jako titul (odkaz)
  19. ^ Toschi, Nicola; Duggento, Andrea; Passamonti, Luca (2017). „Funkční konektivita v klidových a smyslových / (před) motorových sítích v klidu: Nové důkazy z projektu Human Connectome“. European Journal of Neuroscience. 45 (9): 1224–1229. doi:10.1111 / ejn.13544. PMID  28231395.
  20. ^ A b De Witte, Nele A. J; Mueller, Sven C (2016). „Integrita bílé hmoty v mozkových sítích souvisejících s úzkostí a depresí: důkazy z datové sady projektu lidského konektomu“. Zobrazování a chování mozku. 11 (6): 1604–1615. doi:10.1007 / s11682-016-9642-2. PMID  27744495.
  21. ^ Zapnutý a běžící. „Connectome - studie životnosti HCP“. www.humanconnectome.org. Citováno 2017-12-13.
  22. ^ Zapnutý a běžící. „Connectome - studie lidského konomeomu související s nemocí“. www.humanconnectome.org. Citováno 2017-12-13.
  23. ^ Smith, Stephen M; Beckmann, Christian F; Andersson, Jesper; Auerbach, Edward J; Bijsterbosch, Janine; Douaud, Gwenaëlle; Duff, Eugene; Feinberg, David A; Griffanti, Ludovica; Harms, Michael P; Kelly, Michael; Laumann, Timothy; Miller, Karla L; Moeller, Steen; Petersen, Steve; Moc, Jonathan; Salimi-Khorshidi, Gholamreza; Snyder, Abraham Z; Vu, An T; Woolrich, Mark W; Xu, Junqian; Yacoub, Essa; Uğurbil, Kamil; Van Essen, David C; Glasser, Matthew F (2013). „FMRI v klidovém stavu v projektu Human Connectome“. NeuroImage. 80: 144–68. doi:10.1016 / j.neuroimage.2013.05.039. PMC  3720828. PMID  23702415.
  24. ^ Griffanti, Ludovica; Douaud, Gwenaëlle; Bijsterbosch, Janine; Evangelisti, Stefania; Alfaro-Almagro, Fidel; Glasser, Matthew F; Duff, Eugene P; Fitzgibbon, Sean; Westphal, Robert; Carone, Davide; Beckmann, Christian F; Smith, Stephen M. (2017). "Ruční klasifikace šumových složek fMRI ICA". NeuroImage. 154: 188–205. doi:10.1016 / j.neuroimage.2016.12.036. PMC  5489418. PMID  27989777.
  25. ^ Salimi-Khorshidi, Gholamreza; Douaud, Gwenaëlle; Beckmann, Christian F; Glasser, Matthew F; Griffanti, Ludovica; Smith, Stephen M (2014). „Automatická deaktivace funkčních dat MRI: Kombinace analýzy nezávislých komponent a hierarchické fúze klasifikátorů“. NeuroImage. 90: 449–68. doi:10.1016 / j.neuroimage.2013.11.046. PMC  4019210. PMID  24389422.

externí odkazy

Související projekty Connectome
tiskové zprávy
Zprávy