Overview
Fonte: Laboratórios de Jonas T. Kaplan e Sarah I. Gimbel - Universidade do Sul da Califórnia
A experiência molda o cérebro. É bem entendido que nossos cérebros são diferentes como resultado do aprendizado. Embora muitas mudanças relacionadas à experiência se manifestem no nível microscópico, por exemplo, por ajustes neuroquímicos no comportamento de neurônios individuais, também podemos examinar alterações anatômicas na estrutura do cérebro em um nível macroscópico. Um exemplo famoso desse tipo de mudança vem do caso dos taxistas londrinos, que, juntamente com o aprendizado das rotas complexas da cidade, mostram maior volume no hipocampo, uma estrutura cerebral conhecida por desempenhar um papel na memória navegacional. 1
Muitos métodos tradicionais de examinar a anatomia cerebral requerem um rastreamento minucioso de regiões anatômicas de interesse, a fim de medir seu tamanho. No entanto, usando técnicas modernas de neuroimagem, agora podemos comparar a anatomia dos cérebros entre grupos de pessoas usando algoritmos automatizados. Embora essas técnicas não se apequem do conhecimento sofisticado que os neuroanatomistas humanos podem trazer para a tarefa, elas são rápidas e sensíveis a diferenças muito pequenas na anatomia. Em uma imagem de ressonância magnética estrutural do cérebro, a intensidade de cada pixel volutrico, ou voxel, relaciona-se com a densidade da matéria cinzenta naquela região. Por exemplo, em uma ressonância magnética ponderada por T1, voxels muito brilhantes são encontrados em locais onde há feixes de fibra de matéria branca, enquanto voxels mais escuros correspondem à matéria cinzenta, onde os corpos celulares dos neurônios residem. A técnica de quantificar e comparar a estrutura cerebral em uma base voxel-por-voxel é chamada de morfometria baseada em voxel, ou VBM. 2 No VBM, primeiro registramos todos os cérebros em um espaço comum, suavizando quaisquer diferenças grosseiras na anatomia. Em seguida, comparamos os valores de intensidade dos voxels para identificar diferenças localizadas em pequena escala na densidade da matéria cinzenta.
Neste experimento, demonstraremos a técnica VBM comparando os cérebros dos músicos com os de não músicos. Os músicos praticam treinamento motorizado intenso, visual e acústico. Há evidências de múltiplas fontes de que os cérebros de pessoas que passaram por treinamento musical são funcionais e estruturais diferentes daqueles que não passaram. Aqui, seguimos Gaser e Shlaug3 e Bermudez et al. 4 no uso do VBM para identificar essas diferenças estruturais no cérebro dos músicos.
Procedure
1. Recrute 40 músicos e 40 não músicos.
- Os músicos devem ter pelo menos 10 anos de treinamento musical formal. Treinar com qualquer instrumento musical é aceitável. Os músicos também devem estar praticando ativamente seu instrumento por pelo menos uma hora/dia.
- Os sujeitos de controle devem ter pouco a treinamento formal em tocar um instrumento musical.
- Todos os participantes devem ser destros.
- Todos os participantes não devem ter histórico de distúrbios neurológicos, psiquiátricos ou cardíacos.
- Todos os participantes não devem ter metal em seus corpos que não possam remover para garantir que estejam seguros para ressonância magnética.
2. Procedimentos de pré-digitalização
- Preencha a papelada pré-digitalizada.
- Quando os participantes vierem para a varredura de ressonância magnética, faça-os primeiro preencher um formulário de tela metálica para garantir que eles não tenham contraindicações para ressonância magnética, um formulário de achados incidentais que dá consentimento para que seu exame seja examinado por um radiologista e um formulário de consentimento detalhando os riscos e benefícios do estudo.
- Prepare os participantes para ir ao scanner removendo todo o metal de seu corpo, incluindo cintos, carteiras, telefones, grampos de cabelo, moedas e todas as joias.
3. Coloque o participante no scanner.
- Dê aos participantes protetores de ouvido para proteger seus ouvidos do ruído do scanner e dos fones de ouvido para que eles possam ouvir o experimentador durante a varredura, e tê-los deitados na cama com a cabeça na bobina.
- Dê ao participante a bola de aperto de emergência e instrua-os a espremê-la em caso de emergência durante a varredura.
- Use almofadas de espuma para fixar a cabeça dos participantes na bobina para evitar o excesso de movimento durante a varredura, e lembre ao participante que é muito importante ficar o mais quieto possível durante a varredura, pois até mesmo os menores movimentos desfocam as imagens.
4. Coleta de dados
- Colete uma varredura anatômica de alta resolução de todo o cérebro. Esta varredura deve ser uma sequência ponderada T1, como um Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo (MP-RAGE) com voxels isotrópicos de 1 mm.
5. Análise de dados
- Remova o crânio de cada escaneamento cerebral anatômico usando software automatizado. Verifique se há qualidade na descascamento do crânio.
- Crie um modelo de matéria cinzenta específica do estudo usando um processo iterativo de registro linear e não linear(Figura 1).
- Use software automatizado para segmentar o cérebro de cada sujeito em matéria branca, matéria cinzenta e CSF com base na intensidade em cada voxel.
- Realize uma transformação linear com 12 graus de liberdade para registrar o cérebro de cada sujeito em um espaço atlas padrão, como o atlas MNI152.
- Deforme a imagem de matéria cinzenta de cada sujeito neste espaço, e a media-os todos juntos.
- Espelhar esta imagem da esquerda para a direita e, em seguida, a média das imagens do espelho juntos para produzir o cérebro modelo de matéria cinza.
- Registre o cérebro de cada sujeito neste modelo usando uma transformação não linear.
- Em média, todos os cérebros recém-transformados juntos.
- Faça uma imagem espelhada deste novo modelo, e faça uma média das duas imagens espelhadas juntas para produzir um modelo final de matéria cinza para este estudo.
Figura 1: Criação de modelo de matéria cinzenta específica do estudo. Usando transformações lineares e não lineares iterativas, cada cérebro é registrado em um espaço comum e mediado para criar um cérebro de modelo de matéria cinzenta específico para o estudo.
- Registre a imagem de matéria cinzenta de cada sujeito no modelo e no pré-processo.
- Use uma transformação não linear para registrar o cérebro de cada sujeito no modelo específico do estudo.
- Para compensar a quantidade que cada estrutura cerebral foi esticada para se encaixar no espaço do modelo, multiplique por uma medida de quanta deformagem foi feita. Esta medida é chamada de Jacobiana do campo de dobra. Este passo é explicar o fato de que as estruturas podem parecer ter mais matéria cinzenta simplesmente porque foram mais esticadas pelo processo de registro não linear.
- Suavize os dados usando um kernel gaussiano com uma Meia Máxima de Largura Completa (FWHM) de 10 mm.
- Esses cérebros alinhados e suavizadas servirão como os dados finais para análise baseada em voxel.
- Use o Modelo Linear Geral para analisar a diferença entre os grupos em cada voxel.
- Modele cada grupo de cérebros com um regressor separado, e calcule um contraste que compara os dois grupos, gerando mapas estatísticos que quantificam a probabilidade de diferenças em cada voxel.
- Limiar os mapas estatísticos para identificar aglomerados estatisticamente significativos.
- Empregue uma técnica de correção de múltiplas comparações, como a False Discovery Rate (FDR) para controlar o fato de que estão fazendo milhares de testes estatísticos simultâneos. Com o FDR, um q valor de 0,01 estimará a taxa de falsos positivos acima do limiar para 1%.
Nossos cérebros são moldados por experiências, resultando em mudanças no volume cortical.
Por exemplo, certas proficiências, como aprender e dominar uma segunda língua, têm sido demonstradas para aumentar a densidade da matéria cinzenta, onde os corpos celulares residem, particularmente em estruturas como o lobo frontal.
Antes dos avanços modernos, para medir o tamanho de uma determinada área, os cientistas teriam que traçar meticulosamente a região de interesse — uma tarefa muito tediosa. Agora, técnicas de neuroimagem mais sensíveis — conhecidas como morfometria baseada em voxel, VBM — existem para capturar pequenas diferenças volutivas na neuronatomia.
Baseado em trabalhos anteriores de Gaser e Shlaug, bem como Bermudez e colegas, este vídeo demonstra como coletar imagens de ressonância magnética estrutural e usar vbm para identificar os valores de intensidade dos voxels nos cérebros de indivíduos com diferentes experiências — músicos especialistas em comparação com aqueles com treinamento muito limitado — bem como em outros casos de especialização, como jogar xadrez.
Neste experimento, dois grupos de participantes — músicos formalmente treinados e controles sem tal treinamento — são convidados a mentir em um scanner de ressonância magnética enquanto imagens estruturais de seus cérebros são coletadas.
Regiões específicas podem então ser definidas usando uma abordagem automatizada, baseada na intensidade dos pixels volumosos, chamados voxels. Por exemplo, aglomerados muito brilhantes indicam a localização de feixes de fibra de matéria branca, enquanto voxels mais escuros correspondem a áreas com matéria cinzenta densa.
Após essa segmentação para cada cérebro, as imagens são transformadas — registradas em um atlas padrão, que é um espaço comum para permitir comparações entre os sujeitos.
Muitas vezes, esse processo de registro pode esticar uma imagem, o que faz com que algumas estruturas pareçam ter mais matéria cinzenta do que realmente têm.
Portanto, o modelo deve ser multiplicado por uma medida de quanta deformação foi feita, chamada de determinante jacobiano, para compensar o alongamento repetido, e então todas as diferenças grosseiras na anatomia são suavizadas.
Após a aplicação das transformações, a variável dependente é calculada como as diferenças na densidade da matéria cinzenta entre os cérebros dos músicos em comparação com os controles não-músicos.
Devido ao aumento do uso de processamento auditivo complexo em músicos habilidosos, espera-se que este grupo mostre maior densidade de matéria cinzenta em regiões cerebrais auditivas, como o lobo temporal superior e o giro de Heschl, em comparação com o grupo controle.
Antes do experimento, recrute 40 músicos que praticam ativamente qualquer instrumento 1 hora por dia e têm pelo menos 10 anos de treinamento musical formal, além de 40 controles não músicos que têm pouco ou nenhum treinamento adequado.
No dia da varredura, cumprindo os formulários de consentimento necessários, cumprindo os requisitos de segurança à medida que completam os formulários de consentimento necessários.
Consulte outro projeto de ressonância magnética nesta coleção para obter mais detalhes sobre como preparar indivíduos para entrar na sala de digitalização e no furo do scanner.
Agora, instrua o participante a ficar parado no scanner, e começar a escanear todo o cérebro coletando uma sequência anatômica de alta resolução, ponderada por T1, como magnetização preparado-gradiente rápido gradiente Echo com voxels isotrópicos de 1 mm.
Seguindo o protocolo de coleta de imagens, desasidee o participante e inicie a análise.
Para começar o pré-processamento, isole o cérebro do crânio para cada varredura e verifique a qualidade da desmontagem.
Para este estudo, crie um modelo específico de matéria cinzenta, segmentando primeiro o cérebro de cada sujeito em matéria branca e cinza e fluido espinhal cerebral, CSF, baseado na intensidade de cada voxel. Note que o software distingue automaticamente voxels brilhantes como matéria branca, voxels escuros como matéria cinzenta e áreas dentro dos ventrículos como CSF.
Realize uma transformação linear de afinidade com 12° de liberdade, para registrar o cérebro de cada sujeito em um espaço padrão atlas. Deforme a imagem de matéria cinzenta de cada sujeito neste espaço, e a media-os todos juntos.
Em seguida, espelhar esta esquerda para a direita, e mais uma vez, média das imagens juntas para produzir o modelo inicial de matéria cinza.
Então, realize uma transformação não linear para recadastrar o cérebro de cada sujeito na figura da matéria cinzenta, e faça a média deles juntos. Crie uma cópia espelhada desta nova imagem, e mais uma vez a média dos dois juntos para produzir um modelo final, específico de matéria cinzenta e específica do estudo.
Agora registre o cérebro de cada sujeito para a última figura de matéria cinzenta usando uma transformação não linear, e multiplique por uma medida jacobiana de quanta deformagem foi feita para compensar a quantidade que cada estrutura cerebral foi esticada para se encaixar no espaço do modelo.
Posteriormente, suavize os dados usando um kernel gaussiano com um máximo de meia de largura total de 10 mm para aumentar a sobreposição de voxels cerebrais semelhantes em todos os sujeitos.
Com o pré-processamento concluído, modele cada grupo de cérebros com um regressor separado. Compute um contraste que compara os dois grupos para gerar mapas estatísticos que quantificam a probabilidade de diferenças em cada voxel.
Por fim, realize uma técnica de correção de múltiplas comparações, como uma Taxa de Descoberta Falsa com valor q de 0,01, para controlar os milhares de testes estatísticos simultâneos realizados. Esse valor estimará a taxa de falsos positivos acima de um limite de 1%.
Aqui, a análise VBM revelou aumentos bilaterais significativos na densidade da matéria cinzenta no lobo temporal superior do cérebro dos músicos em comparação com os controles. A maior diferença foi mostrada no lado direito, e isso incluiu a parte posterior do giro de Heschl, a localização do córtex auditivo primário.
Agora que você está familiarizado com como usar o VBM para estudar neuro anatomia, vamos ver como os pesquisadores usam essa técnica para estudar diferenças estruturais em outras populações.
Embora muitas tarefas envolvendo treinamento intenso e experiência estejam associadas ao aumento do volume de matéria cinzenta, esse alargamento nem sempre é o caso de todos os tipos de habilidades aprendidas, como no cérebro de um jogador de xadrez experiente.
Quando comparado aos controles, o volume de matéria cinzenta foi reduzido na junção occipito-temporal, área importante para o reconhecimento de objetos. Tais descobertas resultam em uma anomalia interessante que pode ajudar os cientistas a entender melhor como o volume cortical se relaciona com o desempenho em tarefas exigentes.
Indivíduos cegos desde o nascimento geralmente têm menor volume de matéria cinzenta em seu córtex visual em comparação com os controles. Curiosamente, através do uso do VBM, pesquisadores descobriram um aumento significativo em áreas do cérebro não responsáveis pela visão, como o córtex auditivo, que era o dobro do tamanho encontrado em controles de visão.
Essas diferenças estruturais podem servir como uma base anatômica para explicar por que outros sentidos são aumentados em indivíduos cegos.
Além disso, a análise estrutural de ressonância magnética e VBM em pacientes ingênuos com transtorno depressivo grave também indicam diferenças nos volumes de matéria cinzenta em comparação com os controles.
Os cientistas descobriram que esses pacientes tinham diminuído o volume de matéria cinzenta no córtex frontal e na insula, o que pode explicar por que pacientes deprimidos têm dificuldade com o controle cognitivo sobre sentimentos negativos em relação a si mesmos e aos outros.
Você acabou de assistir o vídeo de JoVE sobre morfometria baseada em voxel. Agora você deve ter uma boa compreensão de como coletar imagens anatômicas usando ressonância magnética, bem como como analisar e interpretar diferenças na intensidade da matéria cinzenta em regiões do córtex auditivo. Você também deveria ter aprendido que nem todas as áreas de especialização levam a aumentos na densidade cortical.
Obrigado por assistir!
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Results
A análise do VBM revelou aumentos localizados significativos na densidade de matéria cinzenta no cérebro dos músicos em comparação com os controles não-músicos. Essas diferenças foram encontradas nos lobos temporais superiores de ambos os lados. O maior e mais significativo cluster foi no lado direito e inclui a parte posterior do giro de Heschl(Figura 2). O giro de Heschl é a localização do córtex auditivo primário, e os cortices circundantes estão envolvidos em um processamento auditivo complexo. Assim, esses resultados são consistentes com os achados prévios de diferenças morfológicas entre músicos e não músicos em regiões cerebrais auditivas.
Figura 2: Diferenças de matéria cinzenta entre grupos. Os músicos mostraram densidade de matéria cinzenta significativamente maior no lobo temporal superior de ambos os lados, com as maiores diferenças no lado direito. Esta região inclui parte do giro de Heschl, o córtex auditivo primário.
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Applications and Summary
A técnica VBM tem o potencial de demonstrar diferenças localizadas na matéria cinzenta entre grupos de pessoas, ou em associação com uma medida que varia entre um grupo de pessoas. Além de encontrar diferenças estruturais relacionadas a diferentes formas de treinamento, essa técnica pode revelar diferenças anatômicas que estão associadas a amplas condições neuropsicológicas, como depressão,5 dislexia,6 ou esquizofrenia. 7
É importante notar que existem múltiplas explicações para a existência de diferenças entre grupos na anatomia cerebral. Por exemplo, no caso dos músicos, pode haver um viés de auto-seleção. Podemos encontrar tais diferenças se pessoas com uma certa anatomia cerebral são mais propensas a se tornarem músicos. Para estabelecer que as diferenças estruturais entre grupos de pessoas são resultado da experiência, a maneira mais definitiva é empregar um estudo longitudinal que acompanha as pessoas ao longo do tempo.
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References
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- Ashburner, J. & Friston, K.J. Voxel-based morphometry--the methods. Neuroimage 11, 805-821 (2000).
- Gaser, C. & Schlaug, G. Brain structures differ between musicians and non-musicians. J Neurosci 23, 9240-9245 (2003).
- Bermudez, P., Lerch, J.P., Evans, A.C. & Zatorre, R.J. Neuroanatomical correlates of musicianship as revealed by cortical thickness and voxel-based morphometry. Cereb Cortex 19, 1583-1596 (2009).
- Bora, E., Fornito, A., Pantelis, C. & Yucel, M. Gray matter abnormalities in Major Depressive Disorder: a meta-analysis of voxel based morphometry studies. J Affect Disord 138, 9-18 (2012).
- Richlan, F., Kronbichler, M. & Wimmer, H. Structural abnormalities in the dyslexic brain: a meta-analysis of voxel-based morphometry studies. Hum Brain Mapp 34, 3055-3065 (2013).
- Zhang, T. & Davatzikos, C. Optimally-Discriminative Voxel-Based Morphometry significantly increases the ability to detect group differences in schizophrenia, mild cognitive impairment, and Alzheimer's disease. Neuroimage 79, 94-110 (2013).
