자발적인 활동의 주요 기본 모드는 휴식 중인 인간 두뇌의 개별 기능 연결 조직을 구동합니다.

Apr 14, 2024

커뮤니케이션 생물학 6권, 기사 번호: 892(2023) 이 기사 인용

측정항목 세부정보

인간 두뇌의 자발적인 활동은 기능적 조직의 본질적인 원리를 탐구할 수 있는 창을 제공합니다. 그러나 대부분의 연구는 지역 간 기능적 연결에 중점을 두었습니다. 순간적인 활동의 풍부한 레퍼토리에 깔려 있는 원리는 아직 거의 알려져 있지 않습니다. 우리는 최근 제안된 고유 미세 상태 분석을 세 가지 휴식 상태 기능적 MRI 데이터 세트에 적용하여 시간이 지남에 따라 공존하는 기본 활동 패턴을 나타내는 기본 모드를 식별합니다. 우리는 활동 변동을 지배하는 5가지 주요 기본 모드를 식별합니다. 각 모드는 고유한 기능적 시스템 종속 공동 활성화 패턴을 나타내며 특정 인지 프로필에 해당합니다. 특히, 첫 번째 선행 기반 모드의 공간 패턴은 기본 모드와 기본 및 주의 영역 간의 활동 분리를 보여줍니다. 이론적 모델링을 기반으로 우리는 이러한 주요 기본 모드에 해당하는 동시 활성화 패턴의 가중 중첩으로 개별 기능 연결을 재구성합니다. 또한 이러한 주요 기본 모드는 주로 기본 모드 및 작업 양성 영역과 관련된 뇌 활동 및 영역 간 연결의 수면 부족으로 인한 변화를 포착합니다. 우리의 연구 결과는 다중화된 지역 간 조정을 반영하고 기존의 기능적 연결성을 유도하는 자발적인 활동의 기본 모드의 지배적인 세트를 밝혀 자발적인 뇌 활동의 기능적 중요성에 대한 이해를 심화시킵니다.

휴식 중인 인간 두뇌의 자발적인 활동은 잘 조직된 시공간적 패턴을 나타내어 본질적인 기능적 조직을 이해할 수 있는 창을 제공합니다1,2. 휴식 상태 기능적 자기 공명 영상(R-fMRI)을 사용하여 수많은 연구에서 혈액 산소화 수준 의존(bold) 신호의 저주파 자발적 변동을 측정하여 대규모 기능적 연결(FC) 네트워크를 밝혀냈습니다3,4, 5. 기능적 네트워크는 기능적으로 구체적이지만 상호 작용하는 모듈6,7,8과 같은 사소하지 않은 속성을 나타내며, 이는 뇌9,10,11 전반에 걸쳐 효율적인 기능적 분리 및 통합을 촉진합니다. 또한 기능적 네트워크 아키텍처는 개인에 따라 다르며 작업 중 기능적 활성화 패턴을 형성하고 개인의 인지 성능과 관련되며 정신 상태에 의해 조절됩니다.

기능적 네트워크 분석의 성공에도 불구하고 관련 통찰력은 시간이 지남에 따라 요약된 연결 패턴으로 제한됩니다. 축적된 증거는 지역 간 기능적 상호 작용이 시간에 따라 변하는 패턴24,25,26에 따라 매우 역동적이라는 것을 시사합니다. 혁신적인 접근 방식은 뇌 활동의 단일 프레임을 조사하여 더 짧은 시간 규모(예: 초)에서 일시적인 조정을 드러내는 것입니다. 전체 뇌 활동 패턴은 서로 다른 공동 활성화 패턴을 갖는 여러 재발성 뇌 상태로 분류되었습니다. 이러한 뇌 상태 사이의 시간적 전환은 계층적 구조를 따르며 작업30,32,33, 의식 상태34,35 및 정신 장애36,37에 걸친 변경을 보여줍니다. 그룹 수준 분석 외에도 최근 연구에서는 개별화된 뇌 동시 활성화 상태가 확인되었으며, 그 발생률은 작업 상태, 손재주, 성별에 따라 달라지며 뇌졸중 후 회복의 종단적 변화를 보여줍니다. 이러한 연구는 시간에 따라 변하는 기능적 조직에 대한 귀중한 통찰력을 제공하지만 일반적으로 각 시점의 순간 활동 패턴을 단일 뇌 상태에 할당합니다. 여러 시점에 걸쳐 공유되는 공통점은 과소평가되었습니다. 보다 자연스러운 견해는 잠재적인 인지 반응을 지원하기 위해 각 시점에서 선택적으로 결합되는 시간 해결 활동 전반에 걸쳐 여러 기본 모드가 공존할 수 있다는 것입니다. 이러한 기본 모드를 식별하면 본질적인 활동의 구성 요소를 풀 수 있고 정지된 지역 간 관계의 다양성을 탐색할 수 있는 방법을 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 기본 활동 모드의 공간적 패턴과 잠재적인 기능적 중요성은 아직 많이 알려져 있지 않습니다.

0.78)./p> 0.05, 10,000 permutations)./p> 0.96, Supplementary Fig. 8). The presence of five leading basic modes was replicated with high spatial similarity in most of the other cases (all rs > 0.85, Supplementary Figs. 9, 11, and 12), except for the case of without global signal regression (Supplementary Fig. 10). Notably, the total weight explained by the leading basic modes increased with the decreasing spatial resolution (Supplementary Fig. 13), with weights of 37% and 44% for the 400-node and 200-node parcellations, respectively. For the strategy without global signal regression, the number of leading basic modes was reduced to three (Supplementary Fig. 10). The reduced number might be biased by the presence of an additional basic mode, which ranked ahead of the five typical basic modes. This additional basic mode showed all positive amplitudes across the brain and accounted for a large portion of activity variance (i.e., 23%). All these results suggest that the five leading basic modes were robust and reproducible./p>2 mm or 2° in any direction or mean FD > 0.2 mm) to further reduce the influence of head motion. (iii) Global signal regression. In the main analysis, the global signal was regressed to better reduce the influence of head motion and non-neural signals89,99. To assess the potential influence of the global signal, we re-preprocessed the R-fMRI data in the HCP dataset without global signal regression. (iv) Brain parcellation. To assess the influence of spatial resolution, we extracted regional time courses from the HCP dataset by using the same type of functional parcellations with different spatial resolutions (i.e., comprising 200 and 400 cortical regions)52. The leading basic modes obtained from different spatial resolutions were compared at the functional system level53 and the voxel-wise level. In the latter case, the voxels within the same nodal regions were assigned the same amplitude values for each basic mode, regardless of the spatial resolution. In cases (i)–(iv), the validation analysis was performed based on REST1 of the HCP dataset. (v) Reproducibility across datasets. We identified the leading basic modes from another independent dataset, i.e., the Beijing Zang dataset51, and compared them with those in the HCP dataset./p>

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