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Nov 27, 2023Nov 27, 2023

Biologia delle comunicazioni volume 5, numero articolo: 1056 (2022) Citare questo articolo

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I connettomi del cervello umano includono insiemi di regioni hub densamente connesse. Tuttavia, la coerenza e la riproducibilità degli hub connettomi funzionali non sono state stabilite fino ad oggi e le firme genetiche alla base degli hub robusti rimangono sconosciute. Qui, conduciamo un'analisi meta-connettomica armonizzata a livello mondiale mettendo in comune i dati MRI funzionali a riposo di 5212 giovani adulti sani in 61 coorti indipendenti. Identifichiamo hub connettomi altamente coerenti e riproducibili nelle regioni eteromodali e unimodali sia tra coorti che tra individui, con i maggiori effetti osservati nella corteccia parietale laterale. Questi hub mostrano profili di connettività eterogenei e sono fondamentali per le comunicazioni sia intra che inter-rete. Utilizzando set di dati del trascrittoma post mortem, mostriamo che rispetto ai non-hub, gli hub connettomi hanno un modello trascrittomico spazio-temporalmente distintivo dominato da geni coinvolti nella via di segnalazione dei neuropeptidi, nei processi di sviluppo neurologico e nei processi metabolici. Questi risultati evidenziano la robustezza degli hub del connettoma macroscopici e le loro potenziali basi cellulari e molecolari, il che migliora notevolmente la nostra comprensione di come gli hub del connettoma emergono nello sviluppo, supportano la cognizione complessa in salute e sono coinvolti nella malattia.

Studi di mappatura del connettoma funzionale hanno identificato insiemi di regioni densamente connesse in reti cerebrali umane su larga scala, note come hub1. Gli hub connettomi svolgono un ruolo cruciale nella comunicazione cerebrale globale1,2 e supportano un'ampia gamma di processi cognitivi, come la memoria di lavoro3 e l'elaborazione semantica4. Prove crescenti suggeriscono che questi centri cerebrali altamente connessi sono presi di mira preferenzialmente da molti disturbi neuropsichiatrici5,6,7,8, il che fornisce indizi critici per comprendere i meccanismi biologici dei disturbi e stabilire biomarcatori per la diagnosi della malattia8,9 e la valutazione del trattamento10 (rif. 1, 2,11,12 per le revisioni).

Nonostante tale importanza, esiste una notevole incoerenza nelle posizioni anatomiche dei centri connettomi funzionali tra gli studi esistenti. Ad esempio, i componenti della rete in modalità predefinita (DMN) sono stati spesso segnalati come hub connettomi, ma il modello spaziale è molto variabile tra gli studi. In particolare, diversi studi hanno mostrato hub altamente connessi nelle regioni parietali laterali del DMN7,8,13,14, mentre altri hanno riportato strutture della linea mediana del DMN15,16,17,18,19. Diversi lavori hanno identificato le regioni sensomotorie e visive primarie come hub del connettoma13,14,16,17,18,19, ma altri non hanno replicato questi risultati7,8,15. Anche le regioni sottocorticali, come il talamo e l'amigdala, sono state segnalate in modo incoerente come hub8,15,16,18 e non hub7,13,14,17,19. Pertanto, la coerenza e la riproducibilità degli hub funzionali del connettoma sono stati difficili da stabilire fino ad oggi, il che può essere attribuito a dimensioni inadeguate del campione e differenze nello scanner di imaging, nel protocollo di imaging, nell'elaborazione dei dati e nelle strategie di analisi del connettoma. Qui, miravamo a stabilire un modello di meta-analisi armonizzato per identificare robusti hub funzionali del connettoma in giovani adulti sani combinando più coorti con protocolli uniformi per la garanzia della qualità dei dati, l'elaborazione delle immagini e l'analisi del connettoma.

Una volta identificati i robusti hub del connettoma, esamineremo ulteriormente le loro firme genetiche. È stato ben dimostrato che l’architettura connettoma del cervello umano è ereditabile, come la connettività funzionale del DMN20 e l’ottimizzazione dell’efficienza in termini di costi21. Inoltre, i connettomi funzionali possono essere regolati dalla variazione genotipica sia durante il riposo22 che nei compiti cognitivi23, coinvolgendo in particolare il DMN22,23 e la rete frontoparietale (FPN)23. Prove crescenti suggeriscono anche una corrispondenza spaziale tra profili trascrittomici e architetture connettoma24,25,26 (rif. 27 per la revisione). Pertanto, abbiamo ritenuto che i robusti hub del connettoma macroscopico potessero essere associati a firme genetiche microscopiche. Chiarire queste firme genetiche gioverà sostanzialmente alla nostra comprensione di come gli hub connettomi emergono nello sviluppo, funzionano nella cognizione complessa e sono coinvolti nella malattia.

 200 mm3) higher than the global mean (i.e., zero) using a voxelwise Z value map computed by dividing the FCS map by the SE map. To determine the statistical significances of these observed Z values, a nonparametric permutation test28 with 10,000 iterations was performed. Finally, we estimated voxelwise effect sizes using Cohen's d metric computed by dividing the Z value map by the square root of the cohort number (Fig. 1c). According to prior brain network parcellations29,30, these identified hub voxels (15,461 voxels) were spatially distributed in multiple brain networks, including the DMN (27.5%), dorsal attention network (DAN) (16.5%), FPN (15.9%), ventral attention network (VAN) (15.6%), somatomotor network (SMN) (14.4%), and visual network (VIS) (9.9%) (Fig. 1d). Using a local maxima localization procedure, we identified 35 robust brain hubs across 61 cohorts (Fig. 1c and Table 1), involving various heteromodal and unimodal areas. Specifically, the most robust findings resided in several lateral parietal regions, including the bilateral ventral postcentral gyrus, supramarginal gyrus, and angular gyrus./p> 200 mm3). White spheres represent hub peaks. a–c a.u. arbitrary unit. d Hub voxels’ distribution in eight large-scale brain networks. Insets depicts the seven large-scale cortical networks29. SUB subcortical network, LIMB limbic network./p>

3.0.CO;2-Z" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1002%2F%28SICI%291096-9861%2819971020%29387%3A2%3C167%3A%3AAID-CNE1%3E3.0.CO%3B2-Z" aria-label="Article reference 44" data-doi="10.1002/(SICI)1096-9861(19971020)387:23.0.CO;2-Z"Article CAS PubMed Google Scholar /p>