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Il nostro cervello è modellato dalle esperienze, con conseguenti cambiamenti nel volume corticale.
Ad esempio, è stato dimostrato che alcune competenze, come l'apprendimento e la padronanza di una seconda lingua, aumentano la densità della materia grigia, dove risiedono i corpi cellulari, in particolare in strutture come il lobo frontale.
Prima dei progressi moderni, per misurare le dimensioni di una particolare area, gli scienziati avrebbero dovuto tracciare scrupolosamente la regione di interesse, un compito molto noioso. Ora, esistono tecniche di neuroimaging più sensibili, note come morfometria basata su voxel, VBM, per catturare piccole differenze volumetriche in neuroanatomia.
Sulla base di precedenti lavori di Gaser e Shlaug, così come di Bermudez e colleghi, questo video dimostra come raccogliere immagini di risonanza magnetica strutturale e utilizzare VBM per identificare i valori di intensità dei voxel nel cervello di individui con esperienze diverse – musicisti esperti rispetto a quelli con una formazione molto limitata – così come in altri casi di competenza, come giocare a scacchi.
In questo esperimento, a due gruppi di partecipanti – musicisti formalmente addestrati e controlli senza tale formazione – viene chiesto di sdraiarsi in uno scanner MRI mentre vengono raccolte immagini strutturali dei loro cervelli.
Particolari regioni possono quindi essere definite utilizzando un approccio automatizzato, basato sull'intensità dei pixel volumetrici, chiamati voxel. Ad esempio, i cluster molto luminosi indicano la posizione dei fasci di fibre della sostanza bianca, mentre i voxel più scuri corrispondono ad aree con materia grigia densa.
A seguito di questa segmentazione per ogni cervello, le immagini vengono trasformate in un atlante standard, che è uno spazio comune per consentire confronti tra i soggetti.
Spesso, questo processo di registrazione può allungare un'immagine, il che fa sembrare che alcune strutture abbiano più materia grigia di quanta ne abbiano in realtà.
Pertanto, il modello deve essere moltiplicato per una misura di quanta deformazione è stata fatta, chiamata determinante jacobiano, per compensare l'allungamento ripetuto, e quindi tutte le differenze grossolane nell'anatomia vengono appianate.
Dopo che le trasformazioni sono state applicate, la variabile dipendente viene calcolata come le differenze nella densità della materia grigia tra i musicisti? cervelli rispetto ai controlli non musicisti.
A causa dell'aumento dell'uso di elaborazioni uditive complesse in musicisti abili, si prevede che questo gruppo mostrerà una maggiore densità di materia grigia nelle regioni uditive del cervello, come il lobo temporale superiore e il giro di Heschl, rispetto al gruppo di controllo.
Prima dell'esperimento, recluta 40 musicisti che praticano attivamente qualsiasi strumento 1 ora al giorno e hanno almeno 10 anni di formazione musicale formale, oltre a 40 controlli non musicisti che hanno poca o nessuna formazione adeguata.
Il giorno della scansione, salutare ogni partecipante in laboratorio e verificare che soddisfi i requisiti di sicurezza mentre compila i moduli di consenso necessari.
Si prega di fare riferimento a un altro progetto fMRI in questa raccolta per maggiori dettagli su come preparare le persone ad entrare nella sala di scansione e nel foro dello scanner.
Ora, istruisci il partecipante a sdraiarsi fermo nello scanner e inizia a scansionare l'intero cervello raccogliendo una sequenza anatomica ad alta risoluzione, pesata in T1, come Magnetization Prepared-Rapid Gradient Echo con voxel isotropi da 1 mm.
Seguendo il protocollo di raccolta delle immagini, congeda il partecipante e avvia l'analisi.
Per iniziare la pre-elaborazione, isolare il cervello dal cranio per ogni scansione e controllare la qualità dello stripping.
Per questo studio, creare un modello specifico di materia grigia segmentando prima il cervello di ciascun soggetto in materia bianca e grigia e liquido cerebrospinale cerebrale, CSF, in base all'intensità di ciascun voxel. Si noti che il software distingue automaticamente i voxel luminosi come materia bianca, i voxel scuri come materia grigia e le aree all'interno dei ventricoli come CSF.
Eseguire una trasformazione affine lineare con 12? di libertà, di registrare il cervello di ogni soggetto in uno spazio standard dell'atlante. Deforma l'immagine della materia grigia di ogni soggetto in questo spazio e fai la media di tutti insieme.
Quindi, specchia questo da sinistra a destra e, ancora una volta, fai la media delle immagini per produrre il modello iniziale di materia grigia.
Quindi, eseguire una trasformazione non lineare per registrare nuovamente il cervello di ciascun soggetto alla figura della materia grigia e fare la media di questi insieme. Crea una copia speculare di questa nuova immagine e ancora una volta fai la media delle due per produrre un modello finale di materia grigia specifico per lo studio.
Ora registra il cervello di ogni soggetto fino all'ultima figura di materia grigia usando una trasformazione non lineare, e moltiplica per una misura jacobiana di quanta deformazione è stata fatta per compensare la quantità di ogni struttura cerebrale che è stata allungata per adattarsi allo spazio modello.
Successivamente, levigare i dati utilizzando un kernel gaussiano con un massimo di metà larghezza intera di 10 mm per aumentare la sovrapposizione di voxel cerebrali simili in tutti i soggetti.
Una volta completata la pre-elaborazione, modellare ogni gruppo di cervelli con un regressore separato. Calcola un contrasto che confronta i due gruppi per generare mappe statistiche che quantificano la probabilità di differenze in ogni voxel.
Infine, eseguire una tecnica di correzione dei confronti multipli, come un tasso di false scoperte con un valore q di 0,01, per controllare le migliaia di test statistici simultanei eseguiti. Questo valore stimerà il tasso di falsi positivi al di sopra di una soglia dell'1%.
Qui, l'analisi VBM ha rivelato significativi aumenti bilaterali della densità della materia grigia nel lobo temporale superiore dei musicisti? cervelli rispetto ai controlli. La differenza maggiore è stata mostrata sul lato destro, e questo includeva la porzione posteriore del giro di Heschl, la posizione della corteccia uditiva primaria.
Ora che hai familiarità con come utilizzare VBM per studiare la neuroanatomia, diamo un'occhiata a come i ricercatori utilizzano questa tecnica per studiare le differenze strutturali in altre popolazioni.
Mentre molti compiti che richiedono un allenamento intenso e l'esperienza sono associati ad un aumento del volume della materia grigia, questo allargamento non è sempre il caso per tutti i tipi di abilità apprese, come nel cervello di un giocatore di scacchi esperto.
Rispetto ai controlli, il volume della materia grigia era ridotto nella giunzione occipito-temporale, un'area importante per il riconoscimento degli oggetti. Tali risultati si traducono in un'interessante anomalia che può aiutare gli scienziati a capire ulteriormente come il volume corticale sia correlato alle prestazioni in compiti impegnativi.
Gli individui che sono ciechi dalla nascita hanno spesso un volume di materia grigia inferiore nella corteccia visiva rispetto ai controlli. È interessante notare che, attraverso l'uso del VBM, i ricercatori hanno scoperto un significativo allargamento nelle aree del cervello non responsabili della visione, come la corteccia uditiva, che era il doppio delle dimensioni riscontrate nei controlli vedenti.
Queste differenze strutturali possono servire come base anatomica per spiegare perché gli altri sensi sono intensificati negli individui ciechi.
Inoltre, la risonanza magnetica strutturale e l'analisi VBM su pazienti na?ve ai farmaci con disturbo depressivo maggiore indicano anche differenze nei volumi di materia grigia rispetto ai controlli.
Gli scienziati hanno scoperto che questi pazienti avevano una diminuzione del volume della materia grigia nella corteccia frontale e nell'insula, il che potrebbe spiegare perché i pazienti depressi hanno difficoltà con il controllo cognitivo sui sentimenti negativi verso se stessi e gli altri.
Hai appena visto il video di JoVE sulla morfometria basata sui voxel. Ora dovresti avere una buona comprensione di come raccogliere immagini anatomiche utilizzando la risonanza magnetica e di come analizzare e interpretare le differenze nell'intensità della materia grigia nelle regioni della corteccia uditiva. Dovresti anche aver imparato che non tutte le aree di competenza portano ad un aumento della densità corticale.
Grazie per l'attenzione!
