Met behulp Informatieve Connectiviteit om de Synchrone opkomst van fMRI Multi-voxel Informatie Across Time Meet
1 juli 2014
Informationele connectiviteit meet de overeenstemming tussen tijdsverlopen van multi-voxel informatie tussen verschillende hersengebieden. Multi-voxel patroondiscriminerbaarheid tijdreeksen worden uit regio's geëxtraheerd en vergeleken, waardoor netwerken worden onthuld die niet worden geïdentificeerd in een typische functionele connectiviteitsbenadering.
Het algemene doel van deze procedure is om de connectiviteit tussen hersengebieden te meten op basis van veranderingen in hun verdeelde activiteitspatronen in de tijd. Dit wordt bereikt door eerst een zaadrigio te selecteren. Vervolgens wordt de discriminabiliteit van het multi-voxelpatroon berekend voor elk tijdstip voor de zaadrigio en elke zoeklicht of regio van interesse.
De laatste stap is om de discriminabiliteitstijdreeks van de zaadrigio te correleren met elke zoeklicht. Uiteindelijk wordt informationele connectiviteit gebruikt om connectiviteit te onthullen tussen regio's die informatie bevatten over patronen van voxels. Welnu, het grote voordeel van deze techniek ten opzichte van andere zoals functionele connectiviteit is dat het connectiviteit kan detecteren met behulp van omstandigheden die niet verschillen in immuunrespons, maar wel een uniek multivariabel signaal hebben.
Welnu, ik kreeg eerst het idee voor deze methode nadat ik me realiseerde dat veel connectiviteitstechnieken informatie negeren die alleen in multi-voxel activiteitspatronen wordt gehouden. Net zoals we nu weten dat de univariate benaderingen volledig blind zijn voor informatie die in multi-voxel activiteitspatronen wordt gehouden. Om deze procedure te beginnen, verwijder de beweging en gemiddelde witte-stofsignalen uit de tijdreeks van voorverwerkte FMRI-gegevens door een regressiemodel te maken met voorspellers voor bewegingsparameters en gemiddeld witte-stofsignaal. Voer vervolgens de volgende analyse uit op de resulterende restwaarden.
Importeer de gegenereerde restwaarden in een analysepakket zoals MATLAB of Python, bijvoorbeeld met behulp van de open source informationele connectiviteit MATLAB toolbox. Transformeer vervolgens elke voxels tijdreeks naar zco. Scheid de tijdpunten van de datasets in onafhankelijke sets, zoals verschillende scannerruns.
Maak vervolgens een record van de voorwaardenlabels die zijn gekoppeld aan tijdpunten door een vector van voorwaardenlabels te genereren. Dat wil zeggen, het einde van de tijdpunten, verplaats de voorwaardenlabels in elke run een aantal keren vooruit naar een herhaling die gelijk is aan vijf seconden om rekening te houden met de hemodynamische vertraging tussen gebeurtenissen en geregistreerde FMRI-signalen. Om een zaadrigio te selecteren, isoleer een anatomisch gebied door voxels te selecteren in uw favoriete software of met een gelabelde atlas die een regio functioneel lokaliseert of door een toppresterende informatieve hersenmapping zoeklicht te selecteren.
Vergelijk vervolgens de MVP van elke tijd. Punt met een prototypische MVP voor elke voorwaarde. Gebruik de open source informationele connectiviteit MATLAB toolbox.
Bereken een prototypische MVP voor elke voorwaarde door de tijdpunten van elke voorwaarde in alle maar één vouw te gemiddelen. Correleer vervolgens elke tijds-MVP met de gemiddelde MVP van elke voorwaarde uit de trainingsgegevens. Dit geeft elke keer een correlatiewaarde van 0,1 voor elke voorwaarde.
Merk op dat de voorwaarde met de hoogste correlatie hier de voorspelling zou zijn van de populaire correlatie-gebaseerde MVPA-classificator. Kwantificeer vervolgens de MVP-DISCRIMINABELHEID voor elke tijd door eerst de correlatie te identificeren die de voorwaarde van dat tijdstip vertegenwoordigt. Trek vervolgens de hoogste van de resterende correlaties af.
Het resultaat is de MVP-discriminabiliteit van elk tijdstip. Om een zoeklichtanalyse uit te voeren, plaats een driedimensionale cluster rond elke vle. Herhaal vervolgens de vorige stap voor elk zoeklicht, zodat elk zoeklicht een tijdreeks van MVP-discriminabiliteitswaarden heeft.
Correleerd de MVP-DISCRIMINABELHEID tijdreeks van de zaad met de DISCRIMINABELHEID tijdreeks van elk zoeklicht. Met behulp van de rangcorrelatie van Spearman is de resulterende RS-waarde de IC tussen het zaad en het zoeklicht. Wijs vervolgens elke IC-waarde van elk zoeklicht toe aan de centrale voxel van het zoeklicht en schrijf de resulterende hersenmap van het individu uit.
Als de gegevens nog niet in gestandaardiseerd ruimte zijn, transformeer de IC-kaarten van de deelnemers naar dezelfde ruimte. Optioneel kan de zoeklichtkaarten van het individu worden gladgemaakt. Deze figuur toont de voorbeelden van MVP-DISCRIMINABELHEID in twee regio's met synchrone MVP-Discriminabiliteit zonder synchrone gemiddelde activering.
Deze gegevenspunten werden verzameld terwijl het subject visuele presentaties van door mensen gemaakte objecten bekeek, die onderscheidbaar zijn door multi-voxelpatronen, maar niet door gemiddelde reacties. En hier is een voorbeeld van de IC- en FC-waarden tussen een zaad in de linker weergave van de gyrus van de vorm en zoeklichten door de hersenen. De informationele en functionele connectiviteitssterktes worden aangegeven op de Z-as met betrekking tot het gemiddelde antwoord van elk zoeklicht op de X-as en MVPA-classificatie nauwkeurigheid op de Y-as, de linkerbovenhoek van de IC-grafiek toont informationeel verbonden zoeklichten met hoge classificatieprestaties, maar lage gemiddelde responsniveaus.
De opening in de linkerbovenhoek van de FC-grafiek laat zien dat deze verbonden zoeklichten niet worden gedetecteerd in een typische FC-benadering. Hier is een voorbeeld van de connectiviteitskaarten. Elke rij toont de regio's die significant verbonden zijn met een zaad. De significantie wordt bepaald door een Groeps-T-test met minimale clustergrootte uit permutatietesten.
De IC-resultaten worden hier weergegeven met behulp van een acne op oppervlaktekaarten geproduceerd met free surfer Volgend op deze procedure. Andere analyses zoals functionele connectiviteit kunnen worden uitgevoerd om aanvullende vragen te stellen, zoals of voorwaarden uniek verbonden zijn door multi-voxelpatronen of dat ze ook synchrone zijn in hun gemiddelde reacties. Dus na het bekijken van deze video, zou u een goed begrip moeten hebben van hoe u de connectiviteit tussen regio's kunt meten op basis van hun multi-patronen.
Bedankt voor het bekijken.
Overzicht
Dit artikel bespreekt een methode voor het meten van de informationele connectiviteit tussen hersengebieden op basis van multi-voxel activiteitspatronen over tijd. Er wordt ingegaan op de voordelen van deze benadering ten opzichte van traditionele methoden voor functionele connectiviteit.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschappelijk vakgebied
- Neurowetenschappen
- Hersenconnectiviteit
- fMRI-analyse
Achtergrond
- Informationele connectiviteit beoordeelt de relatie tussen tijdscorsen van multi-voxel informatie over verschillende hersengebieden.
- Traditionele methoden voor functionele connectiviteit kunnen significante multi-voxel activiteitspatronen over het hoofd zien.
- Deze methode kan connectiviteit identificeren onder condities die niet verschillen in immuunrespons, maar wel unieke multivariate signaturen hebben.
- Het begrijpen van deze connectiviteitspatronen kan de inzichten in hersenfuncties en stoornissen verbeteren.
Doel van de studie
- Om de connectiviteit tussen hersengebieden te meten op basis van veranderingen in gedistribueerde activiteitspatronen.
- Om de effectiviteit van informationele connectiviteit aan te tonen bij het onthullen van netwerken die niet door functionele connectiviteit zijn geïdentificeerd.
- Om een gedetailleerde methodologie te bieden zodat onderzoekers deze techniek in hun studies kunnen toepassen.
Gebruikte methoden
- Voorbewerking van fMRI-gegevens om beweging en gemiddelde signalen uit de witte stof te verwijderen.
- Berekening van de onderscheidbaarheid van multi-voxel patronen voor seed-regio's en searchlights.
- Correlatie van tijdreeksen van onderscheidbaarheid tussen seed-regio's en searchlights.
- Gebruik van statistische methoden om connectiviteitsresultaten te kwantificeren en te visualiseren.
Belangrijkste resultaten
- Identificatie van hersengebieden die informatieel verbonden zijn, maar niet door traditionele methoden worden gedetecteerd.
- Demonstratie van hoge classificatieprestaties bij het identificeren van connectiviteitspatronen.
- Visuele weergave van connectiviteitskaarten die significante verbindingen tonen.
- Inzichten in de relatie tussen multi-voxelpatronen en gemiddelde responsen over verschillende condities.
Conclusies
- Informationele connectiviteit biedt een krachtig instrument voor het begrijpen van hersennetwerken.
- Deze methode kan complexe connectiviteitspatronen onthullen die traditionele methoden mogelijk over het hoofd zien.
- Toekomstige studies kunnen voortbouwen op deze methodologie om diverse aspecten van de connectiviteit van de hersenen te onderzoeken.
Veelgestelde vragen
Industriële relevantie voor directie
Informationele connectiviteit (IC) vult een kritisch gat in het neurowetenschappelijk onderzoek door hersennetwerkinteracties te detecteren die onzichtbaar zijn voor traditionele functionele connectiviteit (FC) wanneer condities geen univariaate verschillen vertonen, maar wel duidelijke multi-voxel patronen laten zien. Deze mogelijkheid verbetert de validatie van targets bij de ontdekking van neuropsychiatrische geneesmiddelen door mechanistische pathways te onthullen die gekoppeld zijn aan cognitieve of gedragsmatige fenotypes die ziektefenotypes aansturen. Door connectiviteit te isoleren op basis van gedistribueerde informatiedynamiek in plaats van gemiddelde activatie, ondersteunt IC het voorspellende vertrouwen in target-engagement en pathwaymodulatie in een vroeg stadium van de ontdekking.
Strategische toepassingen in biofarmaceutisch R&D
Vroege Ontdekking & Targetvalidatie
- Wetenschappelijke waarde: Maakt het toetsen van therapeutische hypothesen mogelijk door hersengebieden te identificeren waarvan de informatieverwerking synchroon over tijd verandert, wat inzicht geeft in de activering van pathways.
- Operationele waarde: Ondersteunt biologische risicoreductie door functionele targets te valideren via connectiviteitspatronen die correleren met cognitieve fenotypes, onafhankelijk van gemiddelde activatieniveaus.
- Voorspellende waarde: Verhoogt het vertrouwen in targetselectie door netwerken te onthullen die conditie-specifieke informatie verwerken, wat helpt bij de prioritering van portfolio's voor CNS-therapeutica.
Screening & Assayontwikkeling
- Klaarheid van de assay: Bereidt gevalideerde biologische systemen voor (bijv. fMRI-gebaseerde read-outs) voor downstream screening door reproduceerbare, kwantitatieve maten van informatiegebaseerde connectiviteit vast te stellen.
- Standaardisatie: Bevordert de robuustheid van de assay via gestandaardiseerde preprocessing (verwijdering van beweging en signaal uit de witte stof) en z-scoring van voxel-tijdreeksen, waardoor de betrouwbaarheid tussen laboratoria wordt verhoogd.
- Schaalbaarheid: Maakt hergebruik van het platform mogelijk via searchlight- of ROI-gebaseerde ontwerpen, wat schaalbare screening van effecten van verbindingen op informatieverwerkingsnetwerken mogelijk maakt.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Translationele continuïteit: Verbindt bevindingen uit de ontdekkingsfase van IC met preklinische validatie door multi-voxel informatiepatronen te koppelen aan cognitieve of gedragsmatige eindpunten die relevant zijn voor de ziekte.
- Mechanische risicoreductie: Richt zich op de voorspellende waarde door connectiviteit te isoleren die wordt aangestuurd door gedistribueerde activiteitspatronen, waardoor de afhankelijkheid van univariate biomarkers, die mogelijk belangrijke pathofysiologie missen, wordt verminderd.
- Risico-gecorrigeerde voortgang: Informeert go/no-go-beslissingen door aan te tonen of een verbinding informatieverwerkingsnetwerken moduleert op een wijze die consistent is met de therapeutische hypothese.
Integratie van Pipeline & Workflow
Informationele connectiviteit past binnen het ontdekkingscontinuüm van hypothesetoetsing tot leadidentificatie, in het bijzonder bij de ontwikkeling van geneesmiddelen voor het centrale zenuwstelsel (CZS), waar inzicht in gedistribueerde neurale informatieverwerking cruciaal is voor targetvalidatie en mechanisch inzicht.
- Discovery Biology: Ondersteunt hypothesetoetsing en het verduidelijken van pathways door te meten hoe informatie synchroon over verschillende hersenregio's heen emergeert in de tijd, waardoor functionele netwerken worden onthuld die gekoppeld zijn aan specifieke cognitieve of gedragsmatige condities.
- Screening: Verbetert de assay-gereedheid door kwantitatieve, tijdopgeloste discriminabiliteitsmetrieken te genereren die een vergelijking mogelijk maken van de effecten van verbindingen op informatiegebaseerde connectiviteit.
- Analytics: Levert interpreteerbare outputs, zoals de Spearman-rangcorrelatie van discriminabiliteits-tijdreeksen, wat statistische vergelijking van de connectiviteitssterkte tussen condities of behandelgroepen mogelijk maakt.
- Translationeel Onderzoek: Sluit aan bij preklinisch werk door een biomarker-gelijnde readout (informatiesynchronie) te bieden die in diermodellen kan worden gespiegeld met behulp van vergelijkbare MVPA-geïnspireerde benaderingen.
- Enterprise Reuse: Functioneert als een herbruikbare platformcapaciteit in plaats van een eenmalige assay, toepasbaar op diverse taken, patiëntengroepen en therapeutische gebieden waarbij informatieverwerking betrokken is.
Operationele & Bedrijfsimpact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt de voorspellende betrouwbaarheid door connectiviteit te detecteren die is geworteld in multi-voxel informatiepatronen, waardoor mechanistische ambiguïteit bij doelwitvalidatie wordt verminderd.
- Operationele waarde: Bevordert standaardisatie en reproduceerbaarheid door vaste voorbewerkingsstappen en de implementatie van open-source toolboxes (bijv. MATLAB/Python).
- Strategische waarde: Verbetert de go/no-go besluitvorming door doelwitten te identificeren waarvan modulatie invloed heeft op informatieverwerkingsnetwerken, waardoor biologische risico's in een laat stadium bij CZS-programma's worden verminderd.
- Impact op portfolio: Maakt risico-gecorrigeerde prioritering mogelijk door doelwitten te highlighten met sterke mechanistische links naar cognitieve fenotypen via informatiegebaseerde netwerkmodulatie.
Overwegingen voor implementatie
- Vereist expertise in fMRI-preprocessing, multi-voxel patroonanalyse en statistische correlatiemethoden.
- Is afhankelijk van toegang tot neuro-imaging analyseomgevingen zoals MATLAB of Python met ondersteuning voor MVPA en toolboxes voor informatieve connectiviteit.
- vereist standaardisatie tussen de imaging-, computationele en biologische teams om een consistente toepassing van zaadselectie (seed selection), labelverschuiving en discriminabiliteitsberekeningen te garanderen.
- Houdt rekening met aanpassingen bij het toepassen van IC over verschillende soorten, hersengebieden of cognitieve taken, in het bijzonder bij het definiëren van passende conditielabels en correctie voor hemodynamische vertraging.
- Praktische beperkingen omvatten de noodzaak van een voldoende temporele resolutie en een ausreichend aantal trials om discriminabiliteitstijdreeksen betrouwbaar te schatten, zoals vermeld in de vereiste om conditielabels met vijf seconden te verschuiven om rekening te houden met de hemodynamische vertraging.
