Функциональная магнитно- резонансная томография покоя: новые возможности изучения физиологии и патологии мозга


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В последнее время с целью изучения основных сенсорных, эмоциональных и когнитивных процессов в норме и при патологии был предложен новый метод – функциональная магнитно-резонансная томография в состоянии покоя (фМРТп). Он позволяет оценить степень спонтанной коактивации различных центров ЦНС в покое на основе сходства временных характеристик нейрональной активности, выявляемой для анатомически удаленных друг от друга участков головного мозга. При фМРТп-исследованиях показано существование стабильных функционально связанных «сетей покоя» головного мозга, изучение которых перспективно в контексте анализа фундаментальных механизмов развития неврологических заболеваний. Нами впервые в России было проведено фМРТп-исследование в группе из 10 здоровых субъектов и выявлен отчетливый паттерн сети пассивного режима работы головного мозга, согласующийся по своему характеру с данными зарубежных исследований. Исследование с помощью фМРТп интегративной системы функционально взаимодействующих участков головного мозга человека может помочь по-новому взглянуть на широкие нейрональные взаимосвязи в рамках центральной нервной системы.

Об авторах

E. В. Селиверстова

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: doctor.goody@gmail.com
Россия, Москва

Юрий Александрович Селивёрстов

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Автор, ответственный за переписку.
Email: doctor.goody@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6400-6378

к.м.н., с.н.с. Научно-консультативного отделения

Россия, Москва

Родион Николаевич Коновалов

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: doctor.goody@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5539-245X

к.м.н., с.н.с. отд. лучевой диагностики

Россия, 125367, Москва, Волоколамское шоссе, д. 80

Сергей Николаевич Иллариошкин

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: doctor.goody@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2704-6282

д.м.н., проф., член-корр. РАН, зам. директора по научной работе, рук. отдела исследований мозга

Россия, Москва

Список литературы

  1. Селиверстов Ю.А., Селиверстова Е.В., Коновалов Р.Н., Иллариошкин С.Н. Первый опыт применения функциональной МРТ покоя в России. В сб.: Невский радиологический форум 2013: СПб, 2013: 217.
  2. Aertsen A.M., Gerstein G.L., Habib M.K., Palm G. Dynamics of neuronal firing correlation: modulation of “effective connectivity”. J. Neurophysiol. 1989; 61 (5), 900–917.
  3. Andrews-Hanna J.R., Snyder A.Z., Vincent J.L. et al. Disruption of large-scale brain systems in advanced aging. Neuron 2007; 56 (5), 924–935.
  4. Beckmann C.F., DeLuca M., Devlin J.T., Smith S.M. Investigations into resting-state connectivity using independent component analysis. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. 2005; 360 (1457), 1001–1013.
  5. Birn R.M., Diamond J.B., Smith M.A., Bandettini P.A. Separating respiratory-variation-related fluctuations from neuronal-activity-related fluctuations in fMRI. Neuroimage. 2006; 31 (4), 1536–1548.
  6. Birn R.M., Smith M.A., Jones T.B., Bandettini P.A. The respiration response function: the temporal dynamics of fMRI signal fluctuations related to changes in respiration. Neuroimage. 2008; 40 (2), 644–654.
  7. Biswal B., Yetkin F.Z., Haughton V.M., Hyde J.S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magn. Reson. Med. 1995; 34 (4), 537–541.
  8. Biswal B.B., Van Kylen J., Hyde J.S. Simultaneous assessment of flow and BOLD signals in resting-state functional connectivity maps. NMR Biomed. 1997; 10 (4–5), 165–170.
  9. Buckner R.L., Vincent J.L. Unrest at rest: default activity and spontaneous net-work correlations. Neuroimage. 2007; 37 (4), 1091–1096.
  10. Bullmore E., Sporns O. Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems. Nat. Rev. Neurosci. 2009;10 (3), 186–198.
  11. Calhoun V.D., Adali T., Pearlson G.D., Pekar J.J. A method for making group inferences from functional MRI data using independent component analysis. Hum. Brain Mapp. 2001; 14 (3), 140–151.
  12. Chang C., Cunningham J.P., Glover G.H. Influence of heart rate on the BOLD signal: the cardiac response function. Neuroimage. 2009; 44 (3), 857–869.
  13. Cordes D., Haughton V., Carew J.D. et al. Hierarchical clustering to measure connectivity in fMRI resting-state data. Magn. Reson. Imaging. 2002; 20 (4), 305–317.
  14. Cordes D., Haughton V.M., Arfanakis K. et al. Frequencies contributing to functional connectivity in the cerebral cortex in “restingstate” data. AJNR Am. J. Neuroradiol. 2001; 22 (7), 1326–1333.
  15. Cordes D., Haughton V.M., Arfanakis K. et al. Mapping functionally related regions of brain with functional connectivity MR imaging. AJNR Am. J. Neuroradiol. 2000; 21 (9), 1636–1644.
  16. Damoiseaux J.S., Rombouts S.A., Barkhof F. et al. Consistent resting-state networks across healthy subjects. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2006; 103 (37), 13,848–13,853.
  17. De Luca M., Beckmann C.F., De Stefano N. et al. fMRI resting state networks define distinct modes of long-distance interactions in the human brain. Neuroimage. 2006; 29 (4), 1359–1367.
  18. Filippi M. fMRI techniques and protocols. Humana press, 2009: 25.
  19. Fox M.D., Raichle M.E. Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging. Nat. Rev. Neurosci. 2007; 8 (9), 700–711.
  20. Fox M.D., Snyder A.Z., Vincent J.L. et al. The human brain is intrinsically organized into dynamic, anticorrelated functional networks. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2005; 102 (27), 9673–9678.
  21. Fransson P. Spontaneous low-frequency BOLD signal fluctuations: an fMRI in-vestigation of the resting-state default mode of brain function hypothesis. Hum. Brain Mapp. 2005; 26 (1), 15–29.
  22. Fransson P. Spontaneous low-frequency BOLD signal fluctuations: an fMRI in-vestigation of the resting-state default mode of brain function hypothesis. Hum. Brain Mapp. 2005; 26 (1), 15–29.
  23. Friston K.J., Frith C.D., Liddle P.F., Frackowiak R.S. Functional connectivity: the principal-component analysis of large (PET) data sets. J. Cereb. Blood Flow Metab. 1993; 13 (1), 5–14.
  24. Greicius M.D., Flores B.H., Menon V. et al. Resting-state functional connectivity in major depression: abnormally increased contributions from subgenual cingulate cortex and thalamus. Biol. Psychiatry. 2007; 62, 429–437.
  25. Greicius M.D., Krasnow B., Reis A.L., Menon V. Functional connectivity in the resting brain: a network analysis of the default mode hypothesis. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2003; 100 (1), 253–258.
  26. Greicius M.D., Srivastava G., Reiss A.L., Menon V. Default-mode network activity distinguishes Alzheimer’s disease from healthy aging: evidence from functional MRI. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2004; 101 (13), 4637–4642.
  27. Greicius M.D., Supekar K., Menon V., Dougherty R.F. Resting-state functional connectivity reflects structural connectivity in the default mode network. Cereb. Cortex. 2008; 19 (1), 72–78 (Epub 2008 Apr 9).
  28. Gusnard D.A., Raichle M.E., Raichle M.E. Searching for a baseline: functional imaging and the resting human brain. Nat. Rev. Neurosci. 2001; 2 (10), 685–694.
  29. Larson-Prior L.J., Zempel J.M., Nolan T.S. et al. Cortical network functional connectivity in the descent to sleep. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2009; 106 (11), 4489–4494.
  30. Liu Y., Liang M., Zhou Y. et al. Disrupted small-world networks in schizophrenia. Brain. 2008; 131 (4), 945.
  31. Lowe M.J., Dzemidzic M., Lurito J.T. et al. Correlations in low-frequency BOLD fluctuations reflect cortico–cortical connections. Neuroimage 2000; 12 (5), 582–587.
  32. Mason M.F., Norton M.I., Van Horn J.D. Wandering minds: the default network and stimulus-independent thought. Science. 2007; 315 (5810), 393–395.
  33. Nir Y., Mukamel R., Dinstein I. et al. Interhemispheric correlations of slow spontaneous neuronal fluctuations revealed in human sensory cortex. Nat. Neurosci. 2008; 11 (9), 8.
  34. Raichle M.E., MacLeod A.M., Snyder A.Z. et al. A default mode of brain function. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2001; 98 (2), 676–682.
  35. Raichle M.E., Snyder A.Z. A default mode of brain function: a brief history of an evolving idea. Neuroimage. 2007; 37 (4), 1083–1090.
  36. Rombouts S.A., Barkhof F., Goekoop R. et al. Altered resting state networks in mild cognitive impairment and mild Alzheimer’s disease: an fMRI study. Hum. Brain Mapp. 2005; 26 (4), 231–239.
  37. Rombouts S.A., Damoiseaux J.S., Goekoop R. et al. Model-free group analysis shows altered BOLD FMRI networks in dementia. Hum. Brain Mapp. 2009; 30 (1), 256–266.
  38. Salvador R., Suckling J., Coleman M.R. et al. Neurophysiological architecture of functional magnetic resonance images of human brain. Cereb. Cortex. 2005a; 15 (9), 1332–1342.
  39. Shmuel A., Leopold D.A. Neuronal correlates of spontaneous fluctuations in fMRI signals in monkey visual cortex: implications for functional connectivity at rest. Hum. Brain Mapp. 2008; 29 (7), 751–761.
  40. Shmuel A., Yacoub E., Pfeuffer J. et al. Sustained negative BOLD, blood flow and oxygen consumption re-sponse and its coupling to the positive response in the human brain. Neuron. 2002; 36 (6), 1195–1210.
  41. Shmueli K., van Gelderen P., de Zwart J.A. et al. Low-frequency fluctuations in the cardiac rate as a source of variance in the resting-state fMRI BOLD signal. Neuroimage 2007; 38 (2), 306–320.
  42. Song M., Zhou Y., Li J. et al. Brain spontaneous functional connectivity and intelligence. Neuroimage 2008; 41 (3), 1168–1176.
  43. Thirion B., Dodel S., Poline J.B. Detection of signal synchronizations in resting-state fMRI datasets. Neuroimage. 2006; 29 (1), 321–327.
  44. van Buuren M., Gladwin T.E., Zandbelt B.B. et al. Cardiorespiratory effects on default-mode network activity as measured with fMRI. Hum. Brain Mapp. 2009; 30 (9), 3031–3042.
  45. van de Ven V.G., Formisano E., Prvulovic D. et al. Functional connectivity as revealed by spatial independent component analysis of fMRI measurements during rest. Hum. Brain Mapp. 2004; 22 (3), 165–178.
  46. Van den Heuvel M.P., Hulshoff Pol H.E. Specific somatotopic organization of functional connections of the primary motor network during resting-state. Hum. Brain Mapp. 2010a; 31 (4), 631–644.
  47. Van den Heuvel M.P., Hulshoff Pol H.E. Exploring the brain network: A review on resting-state fMRI functional connectivity. European Neuropsychopharm. 2010b; 20, 519-534.
  48. Van den Heuvel M.P., Mandl R.C., Hulshoff Pol H.E. Normalized group clustering of resting-state fMRI data. PLoS ONE. 2008a; 3 (4), e2001.
  49. Van den Heuvel M.P., Mandl R.C., Luigjes J., Hulshoff Pol H.E. Microstructural organization of the cingulum tract and the level of default mode functional connectivity. J. Neurosci. 2008b; 43 (28), 7.
  50. Van den Heuvel M.P., Stam C.J., Boersma M., Hulshoff Pol H.E. Small-world and scale-free organization of voxel based resting-state functional connectivity in the human brain. Neuro-image. 2008c; 43 (3), 11.
  51. Weissenbacher A., Kasess C., Gerstl F. et al. Correlations and anticorrelations in resting-state functional connectivity MRI: a quantitative comparison of preprocessing strategies. Neuroimage. 2009; 47 (4), 1408–1416.
  52. Whitfield-Gabrieli S., Thermenos H.W., Milanovic S. et al. Hyperactivity and hyperconnectivity of the default network in schizophrenia and in first-degree relatives of persons with schizophrenia. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2009; 106 (4), 1279–1284.
  53. Wise R.G., Ide K., Poulin M.J., Tracey I. Resting fluctuations in arterial carbon dioxide induce significant low frequency variations in BOLD signal. Neuroimage. 2004; 21 (4), 1652–1664.
  54. Xiong J., Ma L., Wang B. et al. Long-term motor training induced changes in regional cerebral blood flow in both task and resting states. Neuroimage. 2008; 45 (1), 75–82.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Seliverstova E.V., Seliverstov Y.A., Konovalov R.N., Illarioshkin S.N., 2013

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».