Крупномасштабная мозговая сеть

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Крупномасштабные сети мозга (также известные как внутренние сети мозга) представляют собой наборы широко распространённых областей мозга, демонстрирующих функциональную связность с помощью статистического анализа сигнала ФМРТ BOLD[1][2], ПЭТ[3] и МЭГ[4]. Новая парадигма в нейронауке заключается в том, что когнитивные задачи выполняются не отдельными областями мозга, работающими изолированно, а сетями, состоящими из нескольких дискретных областей мозга, которые, как говорят, «функционально связаны». Сети функциональной связности могут быть найдены с использованием таких алгоритмов, как кластерный анализ, пространственный анализ независимых компонентов (АНК), начальный анализ и другие[5]. Синхронизированные области мозга также можно идентифицировать с помощью дальней синхронизации ЭЭГ, МЭГ или других динамических сигналов мозга[6].

Набор идентифицированных областей мозга, которые связаны друг с другом в крупномасштабную сеть, варьируется в зависимости от когнитивной функции[7]. Когда когнитивное состояние не является явным (то есть субъект находится в состоянии «покоя»), крупномасштабная сеть мозга является сетью состояния покоя (ССП). Как физическая система с графоподобными свойствами[2], крупномасштабная мозговая сеть имеет как узлы, так и ребра и не может быть идентифицирована просто по совместной активации областей мозга[6], теории графов и динамических систем.

Крупномасштабные сети мозга идентифицируются по их функциям и обеспечивают согласованную основу для понимания познания, предлагая нейронную модель того, как возникают различные когнитивные функции, когда разные наборы областей мозга объединяются в самоорганизующиеся коалиции. Количество и состав коалиций будут варьироваться в зависимости от алгоритма и параметров, используемых для их идентификации[8][9]. В одной модели есть только сеть режима по умолчанию и сеть с положительной задачей, но большинство текущих анализов показывают несколько сетей, от небольшой горстки до 17[8]. Ниже перечислены наиболее распространённые и стабильные сети. Области, участвующие в функциональной сети, могут быть динамически реконфигурированы[5][10].

Нарушения активности в различных сетях связаны с нейропсихиатрическими расстройствами, такими как депрессия, болезнь Альцгеймера, расстройства аутистического спектра, шизофрения, СДВГ[11] и биполярное расстройство[12].

Базовые сети

[править | править код]
Пример, который идентифицировал 10 крупномасштабных сетей мозга по активности ФМРТ в состоянии покоя с помощью независимого компонентного анализа.

[[Файл:Heine2012x3010.png|мини| Пример, который идентифицировал 10 крупномасштабных сетей мозга по активности фМРТ в состоянии покоя посредством анализа независимых компонентов .[13] Поскольку сети мозга могут быть идентифицированы с различным разрешением и с различными нейробиологическими свойствами, в настоящее время не существует универсального атласа сетей мозга, подходящего для всех обстоятельств.[14] Организация картирования человеческого мозга имеет рабочую группу по согласованной таксономии сетей для достижения консенсуса в отношении номенклатуры сетей.[15] В то время как работа продолжается, Уддин, Йео и Спренг предложили в 2019 году[16]определить следующие шесть сетей как основные сети на основе сходящихся данных из нескольких исследований[17][18][19] для облегчения общения между исследователями.

Режим по умолчанию (Медиальный фронтальный лоб)

[править | править код]
  • Сеть режима по умолчанию активна, когда человек бодрствует и находится в состоянии покоя. Он преимущественно активируется, когда люди сосредотачиваются на внутренне ориентированных задачах, таких как мечтания, видение будущего, извлечение воспоминаний и теория разума . Это отрицательно связано с мозговой системой, которая фокусируется на внешних визуальных сигналах. Это наиболее изученная сеть.[6][10][20][21][22][23][13][18][24]

Сеть определения значимости

[править | править код]
  • Сеть значимости состоит из нескольких структур, включая переднюю (двустороннюю) островковую долю, дорсальную переднюю поясную кору и три подкорковые структуры, которые являются вентральным стриатумом, субстанцией негра/вентральной тегментальной областью[25][26] Он играет ключевую роль в мониторинге значимости внешних входных данных и внутренних событий мозга.[21][6][10][22][13][18][24] В частности, он помогает направлять внимание, определяя важные биологические и когнитивные события.[26][27]
  • Эта сеть включает вентральную сеть внимания, которая в первую очередь включает височно-теменное соединение и вентральную лобную кору правого полушария.[28][29] Эти области реагируют, когда неожиданно возникают поведенческие стимулы.[29] Вентральная сеть внимания подавляется во время сфокусированного внимания, при котором используется нисходящая обработка, например, при визуальном поиске чего-либо. Эта реакция может предотвратить отвлечение целеустремленного внимания посторонними стимулами. Он снова становится активным, когда цель или соответствующая информация о цели найдены.[29][30]

Внимание (Спинной лобно-теменной)

[править | править код]
  • Эта сеть участвует в добровольном развертывании внимания сверху- вниз.[21][22][23][18][24][29][31] Внутри дорсальной сети внимания интратеменная борозда и лобные поля глаза влияют на зрительные области мозга. Эти влияющие факторы позволяют ориентировать внимание.[32][29][27]

Контрольная (боковая лобно-теменная)

[править | править код]
  • Эта сеть инициирует и модулирует когнитивный контроль и включает 18 подобластей мозга.[33] Существует сильная корреляция между подвижным интеллектом и вовлечением лобно-теменной сети в другие сети.[34]
  • Версии этой сети также назывались сетью центрального исполнительного (или исполнительного контроля) и сетью когнитивного контроля.[28]

Сенсомоторный или соматомоторный (перицентральный)

[править | править код]
  • Эта сеть обрабатывает соматосенсорную информацию и координирует движение.[13][18][24][10][22] Может быть включена слуховая кора .[28][8]

Зрительный (затылочный)

[править | править код]
  • Эта сеть обрабатывает визуальную информацию.[35]


Другие сети

[править | править код]

Различные методы и данные выявили несколько других сетей мозга, многие из которых сильно перекрываются или являются подмножествами более хорошо охарактеризованных основных сетей.[28]

Использованная литература

[править | править код]
  1. или других методов записи, таких как ЭЭГ
  2. Foster, Brett L. (2012-03-01). "Resting oscillations and cross-frequency coupling in the human posteromedial cortex". NeuroImage. 60 (1): 384—391. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.12.019. ISSN 1053-8119. PMID 22227048.
  3. Buckner, Randy L. (2008). "The Brain's Default Network". Annals of the New York Academy of Sciences (англ.). 1124 (1): 1—38. Bibcode:2008NYASA1124....1B. doi:10.1196/annals.1440.011. ISSN 1749-6632. PMID 18400922.
  4. Morris, Peter G. (2011-10-04). "Investigating the electrophysiological basis of resting state networks using magnetoencephalography". Proceedings of the National Academy of Sciences (англ.). 108 (40): 16783—16788. Bibcode:2011PNAS..10816783B. doi:10.1073/pnas.1112685108. ISSN 0027-8424. PMID 21930901.
  5. 1 2 Petersen, Steven (October 2015). "Brain Networks and Cognitive Architectures". Neuron. 88 (1): 207—219. doi:10.1016/j.neuron.2015.09.027. PMID 26447582.
  6. 1 2 3 4 5 6 Bressler, Steven L. (June 2010). "Large scale brain networks in cognition: emerging methods and principles". Trends in Cognitive Sciences. 14 (6): 233—290. doi:10.1016/j.tics.2010.04.004. PMID 20493761. Архивировано 6 мая 2016. Дата обращения: 24 января 2016.
  7. Bressler, Steven L. (2008). "Neurocognitive networks". Scholarpedia. 3 (2): 1567. Bibcode:2008SchpJ...3.1567B. doi:10.4249/scholarpedia.1567.{{cite journal}}: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) (ссылка)
  8. 1 2 3 4 Yeo, B. T. Thomas (2011-09-01). "The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity". Journal of Neurophysiology. 106 (3): 1125—1165. Bibcode:2011NatSD...2E0031H. doi:10.1152/jn.00338.2011. PMID 21653723.
  9. Abou Elseoud, Ahmed (2011-06-03). "Group-ICA Model Order Highlights Patterns of Functional Brain Connectivity". Frontiers in Systems Neuroscience. 5: 37. doi:10.3389/fnsys.2011.00037. PMID 21687724.{{cite journal}}: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) (ссылка)
  10. 1 2 3 4 5 Bassett, Daniella (July 2019). "How Matter Becomes Mind". Scientific American. 321 (1). Архивировано 18 мая 2020. Дата обращения: 23 июня 2019.
  11. Griffiths, Kristi R. (2 March 2021). "Structural brain network topology underpinning ADHD and response to methylphenidate treatment". Translational Psychiatry. 11 (1). doi:10.1038/s41398-021-01278-x. PMID 33654073.
  12. Menon, Vinod (2011-09-09). "Large-scale brain networks and psychopathology: A unifying triple network model". Trends in Cognitive Sciences. 15 (10): 483—506. doi:10.1016/j.tics.2011.08.003. PMID 21908230. Архивировано 20 мая 2020. Дата обращения: 22 января 2023.
  13. 1 2 3 4 5 6 7 8 Heine, Lizette (2012). "Resting state networks and consciousness. Alterations of multiple resting state network connectivity in physiological, pharmacological and pathological consciousness states". Frontiers in Psychology. 3: 295. doi:10.3389/fpsyg.2012.00295. PMID 22969735.{{cite journal}}: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) (ссылка)]]
  14. Eickhoff, SB (November 2018). "Imaging-based parcellations of the human brain" (PDF). Nature Reviews. Neuroscience. 19 (11): 672—686. doi:10.1038/s41583-018-0071-7. PMID 30305712. Архивировано (PDF) 22 января 2023. Дата обращения: 22 января 2023.
  15. Uddin, Lucina (2022-10-10). "A Brain Network by Any Other Name". Journal of Cognitive Neuroscience. 2022 (10): 1—2. doi:10.1162/jocn_a_01925.
  16. name="Uddin2019">Uddin, LQ (November 2019). "Towards a Universal Taxonomy of Macro-scale Functional Human Brain Networks". Brain Topography. 32 (6): 926—942. doi:10.1007/s10548-019-00744-6. PMID 31707621.
  17. Doucet, GE (2019-10-15). "Evaluation of the spatial variability in the major resting-state networks across human brain functional atlases". Human Brain Mapping. 40 (15): 4577—4587. doi:10.1002/hbm.24722. PMID 31322303.
  18. 1 2 3 4 5 6 Yeo, B. T. Thomas (2011-09-01). "The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity". Journal of Neurophysiology. 106 (3): 1125—1165. Bibcode:2011NatSD...2E0031H. doi:10.1152/jn.00338.2011. PMID 21653723.
  19. Smith, SM (2009-08-04). "Correspondence of the brain's functional architecture during activation and rest". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 106 (31): 13040—5. Bibcode:2009PNAS..10613040S. doi:10.1073/pnas.0905267106. PMID 19620724.
  20. Buckner, Randy L. (2012-08-15). "The serendipitous discovery of the brain's default network". NeuroImage (англ.). 62 (2): 1137—1145. doi:10.1016/j.neuroimage.2011.10.035. ISSN 1053-8119. PMID 22037421.
  21. 1 2 3 4 Riedl, Valentin (January 12, 2016). "Metabolic connectivity mapping reveals effective connectivity in the resting human brain". PNAS. 113 (2): 428—433. Bibcode:2016PNAS..113..428R. doi:10.1073/pnas.1513752113. PMID 26712010.
  22. 1 2 3 4 5 6 7 Yuan, Rui (30 April 2015). "Functional topography of the thalamocortical system in human". Brain Structure and Function. 221 (4): 1971—1984. doi:10.1007/s00429-015-1018-7. PMID 25924563.
  23. 1 2 3 4 Bell, Peter T. (2015-11-09). "Estimating Large-Scale Network Convergence in the Human Functional Connectome". Brain Connectivity. 5 (9): 565—74. doi:10.1089/brain.2015.0348. PMID 26005099.
  24. 1 2 3 4 5 Shafiei, Golia (2018-10-01). "Dopamine Signaling Modulates the Stability and Integration of Intrinsic Brain Networks". Cerebral Cortex. 29 (1): 397—409. doi:10.1093/cercor/bhy264. PMID 30357316.
  25. Steimke, Rosa (2017-12-01). "Salience network dynamics underlying successful resistance of temptation". Social Cognitive and Affective Neuroscience (англ.). 12 (12): 1928—1939. doi:10.1093/scan/nsx123. ISSN 1749-5016. PMID 29048582.
  26. 1 2 , ISBN 978-0-12-397316-0 {{citation}}: |title= пропущен или пуст (справка)
  27. 1 2 3 Bailey, Stephen K. (13 December 2018). "Applying a network framework to the neurobiology of reading and dyslexia". Journal of Neurodevelopmental Disorders. 10 (1). doi:10.1186/s11689-018-9251-z. PMID 30541433.{{cite journal}}: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) (ссылка)
  28. 1 2 3 4 Uddin, LQ (November 2019). "Towards a Universal Taxonomy of Macro-scale Functional Human Brain Networks". Brain Topography. 32 (6): 926—942. doi:10.1007/s10548-019-00744-6. PMID 31707621.
  29. 1 2 3 4 5 Vossel, Simone (2014). "Dorsal and Ventral Attention Systems: Distinct Neural Circuits but Collaborative Roles". The Neuroscientist. 20 (2): 150—159. doi:10.1177/1073858413494269. PMID 23835449.
  30. Shulman, Gordon L. (2003-11-01). "Quantitative Analysis of Attention and Detection Signals During Visual Search". Journal of Neurophysiology. 90 (5): 3384—3397. doi:10.1152/jn.00343.2003. ISSN 0022-3077. PMID 12917383.
  31. 1 2 3 Hutton, John S. (1 September 2019). "Functional Connectivity of Attention, Visual, and Language Networks During Audio, Illustrated, and Animated Stories in Preschool-Age Children". Brain Connectivity. 9 (7): 580—592. doi:10.1089/brain.2019.0679. PMID 31144523.
  32. Fox, Michael D. (2006-06-27). "Spontaneous neuronal activity distinguishes human dorsal and ventral attention systems". Proceedings of the National Academy of Sciences (англ.). 103 (26): 10046—10051. Bibcode:2006PNAS..10310046F. doi:10.1073/pnas.0604187103. ISSN 0027-8424. PMID 16788060.
  33. Scolari, Miranda (2015-02-01). "Functions of the human frontoparietal attention network: Evidence from neuroimaging". Current Opinion in Behavioral Sciences. 1: 32—39. doi:10.1016/j.cobeha.2014.08.003. ISSN 2352-1546. PMID 27398396.
  34. Marek, Scott (June 2018). "The frontoparietal network: function, electrophysiology, and importance of individual precision mapping". Dialogues in Clinical Neuroscience. 20 (2): 133—140. doi:10.31887/DCNS.2018.20.2/smarek. ISSN 1294-8322. PMID 30250390.
  35. Yang, Yan-li (2015). "Brain functional network connectivity based on a visual task: visual information processing-related brain regions are significantly activated in the task state". Neural Regeneration Research. 10 (2): 298—307. doi:10.4103/1673-5374.152386. PMID 25883631.{{cite journal}}: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) (ссылка)