Skip to main content
Oficjalna strona internetowa Unii EuropejskiejOficjalna strona internetowa UE
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
Zawartość zarchiwizowana w dniu 2024-06-18
Dynamic effective connectivity of the Virtual Brain

Article Category

Article available in the following languages:

Virtual Brain, czyli mapa połączeń czynnościowych

Połączenia między różnymi obszarami mózgu dynamicznie zmieniają się w odpowiedzi na zadania w danym momencie. Europejscy naukowcy stworzyli model wyjaśniający szybkość, z jaką możemy zmieniać obiekt koncentracji dzięki selektywności uwagi.

Uczestnicy projektu DYNVIB (Dynamic effective connectivity of the virtual brain) badali plastyczność szybko zmieniającego się obiektu skupienia uwagi pod wpływem odpowiednich sygnałów wysyłanych do wyżej uorganizowanych obszarów mózgu. Konsorcjum wykorzystało Virtual Brain, platformę neuroinformatyczną typu open-source opracowaną do analizy tej nowo poznanej dynamiki według różnych parametrów. U podstaw badania leży założenie, że chronektom, czyli zbiór wszystkich zależnych od czasu stanów układu, stanowi widzialny przejaw dynomu. Dynom to zbiór wszystkich dynamicznych aspektów obwodów neuronalnych, które może wygenerować konektom, będący z kolei sumą wszystkich połączeń synaptycznych. Uczestnicy projektu DYNVIB po raz pierwszy wygenerowali całomózgowy model średniego pola. Bazując na konektomie, rekonstruowanym za pomocą dostrajanego obrazowania tensora dyfuzji, zwiększono szczegółowość dynomu w modelu "Virtual Brain". Naukowcy badali również "Virtual Region", w którym średnioskalowy konektom reguluje koordynację wieloczęstotliwościowej komunikacji między różnymi obszarami kory. Wybór bazuje na częstotliwości oddolnej i odgórnej. Naukowcy ulepszyli również metodologię analizowania dynamicznych połączeń czynnościowych (FCD). Dane wejściowe z obrazowania oraz nagrania neuronalne z wprowadzeniem biomarkerów dały metryki o różnej skali, do oceny reorganizacji FCD wraz ze starzeniem. W przypadku sieci bardziej mikroskopowych, z zewnętrznych źródeł zebrano algorytmy uczące się maszynowo. Uczestnicy projektu poczynili znaczące postępy we wprowadzeniu modeli obliczeniowych do analizy dynamiki połączeń czynnościowych w całym ludzkim mózgu. Bezpośrednie korzyści z badania obejmują zwiększoną wiedzę na temat plastyczności poznawczej oraz jej pogorszenia i polepszania. Może to przyczynić się do postępów medycyny prewencyjnej, predykcyjnej i spersonalizowanej w dziedzinie chorób neurodegeneracyjnych oraz ogólnego polepszenia funkcji poznawczych.

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania