Dynamické mapování lidského kortikálního vývoje během dětství v rané dospělosti (2004)

Proc Natl Acad Sci USA A. 2004 může 25; 101 (21): 8174 – 8179.

Publikováno online 2004 May 17. doi:  10.1073 / pnas.0402680101

PMCID: PMC419576

Neurovědy

Tento článek byl citováno další články v PMC.

Přejít na:

Abstraktní

Uvádíme dynamickou anatomickou sekvenci vývoje lidské kortikální šedé hmoty mezi věkem 4 – 21 let pomocí kvantitativních čtyřrozměrných map a časosběrných sekvencí. Bylo studováno třináct zdravých dětí, u kterých byly každých 2 roky, po dobu 8 – 10, získány anatomické skenování MRI mozku. Použitím modelů kortikálních povrchových a sulikálních orientačních bodů a statistického modelu hustoty šedé hmoty bylo možné vizualizovat lidský kortikální vývoj napříč věkovým rozsahem v prostorově časově podrobné časové sekvenci. Výsledné časosběrné „filmy“ ukazují, že (i) asociační kortice vyššího řádu zrají teprve po somatosenzorických a vizuálních kortexech nižšího řádu, jejichž funkce se integrují, jsou vyvinuty a (ii) fylogeneticky starší oblasti mozku dozrávají dříve než novější. Přímé srovnání s normálním kortikálním vývojem může pomoci porozumět některým neurodevelopmentálním poruchám, jako je schizofrenie nebo autismus.

Vývoj lidského mozku je strukturálně a funkčně nelineární proces (1-3) a porozumění normální maturaci mozku je nezbytné pro pochopení neurodevelopmentálních poruch (4, 5). Heteromodální povaha kognitivního vývoje mozku je zřejmá ze studií neurokognitivního výkonu (6, 7), funkční zobrazování (funkční MRI nebo pozitronová emisní tomografie) (8-10) a studie koherence elektroencefalogramu (1, 2, 10). Předchozí zobrazovací studie ukazují regionální nelineární změny hustoty šedé hmoty (GM) v dětství a adolescenci s prepubertálním nárůstem a následnou postpubertální ztrátou (11-14). GM hustota na MRI je nepřímým měřítkem složité architektury glií, vaskulatury a neuronů s dendritickými a synaptickými procesy. Studie genetického dozrávání GM ukazují na ztrátu kortikální genetické hustoty v průběhu času (15, 16), která dočasně koreluje s postmortemovými nálezy zvýšeného synaptického prořezávání během dospívání a rané dospělosti (17-19). Tady předkládáme studii vývoje kortikálního GM u dětí a dospívajících pomocí techniky mapování mozku a prospektivně studovaného vzorku zdravých dětí 13 (4 – 21 let), které byly skenovány s MRI každých 2 po 8 – 10 let . Protože skenování bylo získáváno opakovaně u stejných subjektů v průběhu času, statistická extrapolace bodů mezi skenováním umožnila konstrukci animované časosběrné sekvence („film“) vývoje mozku u dětí. Předpokládali jsme, že vývoj GM v dětství od raného dospělosti by byl nelineární, jak bylo popsáno dříve, a postupoval by lokalizovaným regionálně specifickým způsobem, který se časově shoduje s funkční maturací. Předpovídali jsme také, že regiony spojené s více primárními funkcemi (např. Primární motorická kůra) se budou vyvíjet dříve ve srovnání s regiony, které se zabývají složitějšími a integračními úkoly (např. Temporální lalok).

Výsledkem je dynamická mapa GM maturace v pre- a postpubertálním období. Naše výsledky, zatímco zdůrazňují pozoruhodnou heterogenitu, ukazují, že vývoj kortikálního GM se jeví jako sled sledu funkční maturační sekvence, přičemž primární senzimotorické kortice spolu s frontálními a týlními póly zrají nejdříve a zbytek kortexu se vyvíjí v parietálním směru k čelní (zadní-přední) směr. Poslední dočasná kůra, která obsahuje asociační oblasti, které integrují informace z několika senzorických modalit, dozrála jako poslední. Kromě toho se zdálo, že zrání kůry také sleduje vývojovou sekvenci, ve které byly tyto oblasti vytvořeny.

Metody

Předměty. Ukázky demografických údajů jsou uvedeny v Tabulka 1. Všechny subjekty byly získány z komunity pro probíhající studii vývoje lidského mozku v Národním ústavu duševního zdraví (20). Stručně, každému subjektu byl poskytnut strukturovaný diagnostický rozhovor, aby se při každé návštěvě vyloučily jakékoli psychiatrické diagnózy. Subjekty se vracely každé 2 roky na kontrolní MRI spolu s psychiatrickým a neurokognitivním přehodnocením. Do této studie byla vybrána podskupina všech dětí, které měly tři nebo více použitelných MRI a byly ve věku od 4 do 21 let. Studie byla schválena institucionální kontrolní komisí Národního ústavu duševního zdraví a byl získán informovaný souhlas od subjektů starších 18 let nebo od rodičů nezletilých subjektů a od každého nezletilého subjektu byl získán další písemný souhlas.

Tabulka 1. 

Demografie vzorku studie

Zpracování a analýza obrazu. Snímky MRI byly získány v Národním ústavu duševního zdraví na stejném elektrickém skeneru 1.5-T General Electric. Sekvence MRI byla během studie konzistentní. Obrazy vážené T1 s přilehlými řezy 1.5-mm v axiální rovině a řezy 2.0-mm v koronální rovině byly získány použitím ozvěny s rozmazaným gradientem 3D v ustáleném stavu. Zobrazovací parametry byly: echo time, 5 ms; doba opakování, 24 ms; úhel překlopení, 45 °; akviziční matice, 256 × 192; počet excitací, 1; a zorné pole, 24 cm. S každou hlavní aktualizací softwaru / hardwaru byla testována spolehlivost dat před a po aktualizaci skenováním souboru subjektů před a po aktualizaci (20). Stručně, pro každé skenování byl použit algoritmus korekce vysokofrekvenčního zkreslení pole. Základní obrázky byly normalizovány a transformovány do standardního stereotaxického prostoru 3D (21). Následné skenování pak bylo zarovnáno k základnímu skenování od stejného subjektu a vzájemně registrované skenování pro každý subjekt byly lineárně mapovány do prostoru International Consortium for Brain Mapping (ICBM) (22). Rozsáhle ověřený klasifikátor tkání vygeneroval podrobné mapy GM, bílé hmoty a mozkomíšního moku pomocí Gaussovy distribuce směsí k vytvoření maxima a posteriori segmentace dat (23, 24) a povrchový model kortexu byl poté automaticky extrahován pro každý subjekt a časový bod, jak je popsáno (25).

Technika analýzy obrazu známá jako shoda kortikálních vzorů (25-27) byla použita k lepší lokalizaci kortikálních rozdílů v čase a ke zvýšení schopnosti detekovat systematické změny (25). Tento přístup co nejvíce odpovídá gyrálním rysům anatomie kortikálního povrchu napříč subjekty před provedením srovnání mezi subjekty, průměrů skupin a statistických map. Protože tato technika eliminuje některé matoucí anatomické rozptyly, existuje zvýšená statistická síla pro detekci statistických účinků na kortikální míry a také zvýšená schopnost lokalizovat tyto účinky ve vztahu k hlavním sulcalským a gyrálním orientačním bodům. V kroku kortikální párování se vypočítají sekundární deformace, které odpovídají gyrálním vzorcům ve všech časových bodech a ve všech subjektech, což umožňuje průměrování a porovnání dat napříč odpovídajícími kortikálními oblastmi. Sada 34 sulcal orientačních bodů na mozek omezuje mapování jedné kůry na druhou pomocí odpovídajících kortikálních oblastí napříč subjekty. Obrazový analytik slepý k identitě subjektu, pohlaví a věku sledoval každý z 17 sulci v každé laterální polokouli na povrchovém vykreslení každého mozku. Tyto sulci zahrnovaly Sylvian fissure, centrální, precentrální a postcentrální sulci, hlavní tělo nadřazeného časného sulku (STS), STS vzestupnou větev, STS zadní větev, primární a sekundární střední sulci a nižší časovou, lepší a nižší frontální, intraparietální, příčné týlní, čichové, okcipitotemporální a kolaterální sulci. Kromě konturování hlavních sulci byla na každé polokouli nastíněna sada šesti křivek středové linie hraničních podél podélné trhliny, aby se stanovily hemisférické gyrální limity. Orientační body byly definovány podle podrobného anatomického protokolu. Tento protokol je k dispozici na internetu (www.loni.ucla.edu/∼khayashi/Public/medial_surface) a má známou inter- a intrarateriální spolehlivost, jak je uvedeno (25).

Časově závislý průměrný kortikální model 3D pro skupinu byl vytvořen sloučením všech sulcal / gyral orientačních bodů do roviny 2D spolu s kortikálním modelem přiřazením barevného kódu pro uchování informací o tvaru 3D. Jakmile byla data v tomto plochém prostoru, byly sulcalské rysy zarovnány mezi subjekty k průměrné sadě sulcal křivek. Pokřivené kortikální mapy byly matematicky znovu převedeny na 3D a vytvořily ostrý průměrný kortikální model s gyrálními rysy v jejich průměrných anatomických polohách (28).

Pro kvantifikaci místního GM jsme použili opatření nazvané „hustota GM“, používané v mnoha předchozích studiích, které měří podíl GM v malé oblasti s pevným poloměrem (15 mm) kolem každého kortikálního bodu (15, 25, 26, 28). Měření hustoty GM průměruje informace o objemech GM v malém sousedství (jádro 15-mm použité v této zprávě), poskytuje zvýšený poměr signál-šum a průměruje část šumu spojeného s řešením kortikálního GM hranice v MRI. Pokud se však použije hustota GM, ztrácí se určitá lokalizační síla a přístup může průměrovat data z protichůdných sulcal bank. Toto opatření může také indexovat změny GM vyplývající z rozdílů v povrchovém zakřivení kortikálu, při kterých zvýšené zakřivení může způsobit, že bude odebráno méně vzorků GM v jádru pevného poloměru. Naše práce však ukazuje, že hustota a tloušťka GM jsou velmi korelované (K. Narr, RM Bilder, AW Toga, RP Woods, DE Rex, P. Szeszko, D. Robinson, Y. Wang, H. DeLuca, D. Asuncion a PM Thompson, nepublikovaná data), a proto pravděpodobně indexují podobné maturační procesy.

Abychom určili, zda existuje dostatek energie k dosažení statistické významnosti v každém povrchovém bodu na kůře, jsme použili model změny GM a odhadli násobný regresní koeficient (R2) v každém bodě, který se mění v rozmezí 0 až 1. Z nulové distribuce R2, upravený podle počtu stupňů volnosti ve statistickém modelu, je možné určit, zda existuje dostatečná síla pro odmítnutí nulové hypotézy (R2 = 0) v každém kortikálním bodě. Význam přizpůsobení modelu, p(R2), pak byl vynesen do grafu v každém kortikálním bodě (data nejsou zobrazena). Výsledná mapa naznačila, že R2 není nula téměř v každém kortikálním bodě, což naznačuje, že pozorované změny byly velmi vysoce významné.

Statistické grafy byly vygenerovány pomocí regresní analýzy smíšeného modelu (11, 30) pro objemy GM v každém z bodů 65,536 na celém kortikálním povrchu, jakož i jednotlivé objemy lobarů a také v několika konkrétních zajímavých bodech nad povrchem. Protože byl použit nelineární smíšený model, byly intersubjektové rozdíly v hustotě GM modelovány odděleně od intraindividuálních rychlostí kortikální změny, což dalo další sílu k vyřešení podélných změn v každém kortikálním bodě. Testy hypotéz pro stavbu modelu byly založeny na F statistiky s α = 0.05. Konkrétně F testy byly použity k určení, zda pořadí vývojového modelu růstu bylo kubické, kvadratické nebo lineární. Pokud kubický model nebyl významný, byl testován kvadratický model; pokud kvadratický model nebyl významný, byl testován lineární model. Model růstu byl tedy polynomiální / nelineární, pokud k regresní rovnici významně přispěl kubický nebo kvadratický termín. Vzhledem k tomu, že každá hypotéza byla testována pouze jednou, nebyla nutná korekce statistik pro vícenásobná srovnání.

Následující oblasti byly vybrány pro analýzy v každé polokouli: precentrální gyrus, primární motorická kůra (Obr. 1A), vynikající frontální gyrus, zadní limit blízko centrálního sulku (Obr. 1B), dolní frontální gyrus, zadní limit (Obr. 1C), dolní frontální sulcus, přední limit (Obr. 1D), nižší frontální sulcus v dorsolaterální prefrontální kůře (Obr. 1E), přední konec nadřazeného čelního sulku (Obr. 1F), čelní pól (Obr. 1G), primární smyslová kůra v postcentrálním gyru (Obr. 1H), supramarginální gyrus (oblast 40) (Obr. 1I), úhlový gyrus (oblast 39) (Obr. 1J), týlní pól (Obr. 1K), přední, střední a zadní části nadřazeného světského gyru (STG) (Obr. 1 L – N), dolní mezní časový gyrus, jakož i přední a zadní meze (Obr. 1 O – Q) a na spodním povrchu přední a zadní konce čichového sulku (Obr. 2 R a S) a přední a zadní konce kolaterálního sulku (Obr. 2 T a U). Odpovídající body byly vybrány na obou polokoulích pomocí stejných sulcal orientačních bodů.

Obr. 1. 

Regrese smíšeného modelu se vykresluje v oblastech zájmu nad kortikální povrch. Pro analýzu v každé polokouli byly vybrány následující oblasti: A, precentrální gyrus a primární motorická kůra; B, vynikající frontální gyrus, zadní konec blízko centrálního sulku; ...
Obr. 2. 

Pohled zdola na mozek zobrazující časné a pozdní časosběrné obrázky. Body odpovídají předním a zadním koncům čichového sulku (R a S) a vedlejšího sulku (T a U) a smíšené modelové grafy odpovídající regionům zájmu na ...

výsledky

Celkově bylo zjištěno, že celkový objem GM vzrostl v dřívějších věcích, následovala trvalá ztráta začínající kolem puberty. Jak je však vidět v časosběrné sekvenci (Obr. (Obr. 22 a A3), 3), proces ztráty GM (zrání) začíná nejprve v dorzálních parietálních kortexech, zejména v primárních senzorimotorických oblastech v blízkosti interhemisferického okraje, a poté se rozkládá rostrálně přes frontální kůru a caudally a laterálně přes parietální, týlní a nakonec temporální kůru . (Tato sekvence je k dispozici ve filmech 1 – 4, které jsou publikovány jako podpůrné informace na webových stránkách PNAS.) Čelní a týlní póly ztrácejí GM brzy a ve frontálním laloku GM zrání nakonec zahrnuje dorsolaterální prefrontální kůru, která ztrácí GM pouze na konci dospívání.

Obr. 3. 

Pravý boční a horní pohled na dynamickou sekvenci zrání GM přes kortikální povrch. Boční lišta zobrazuje barevné znázornění v jednotkách objemu GM. Počáteční rámečky znázorňují oblasti zájmu v kůře, jak je popsáno pro Obr. 1, Tento ...

Abychom dále prozkoumali maturační vzorce v jednotlivých kortikálních podoblastech, použili jsme smíšené modelové regresní analýzy ke konstrukci grafů lineárních i nelineárních (kvadratických nebo kubických) věkových efektů na objemy GM v bodech zájmu podél kortikálních povrchů pomocí hlavních sulcal orientačních bodů aby se zajistilo, že odpovídající anatomie byla správně korelována napříč časem a subjekty. Když jsme porovnali střední objemy lobarů v tomto vzorku s naším větším průřezovým vzorkem (n = 149), trendy celkového a objemového objemu GM byly shodné v obou skupinách (data nejsou zobrazena) (11). U jednotlivých podoblastí napříč kůrou však GM zrání vykazuje variabilní vzor zrání.

V čelní kůře je precentrální gyrus (Obr. (Obr.1A1A a A 3) 3) zraje brzy. Ztráta GM postupuje lineárně v raném věku, zatímco více rostrální oblasti čelního laloku (podél nadřazeného a dolního čelního gyri; Obr. Figs.11 a 3, B – G) postupně dozrávají v přední progresi, což také naznačuje postupné pozdější vrcholy nelineární ztráty GM (Obr. 1 B – D), přičemž prefrontální kůra zraje naposledy (Obr. 1, D a E, a A3) .3). V parietálním laloku začíná ztráta GM v postcentrálním gyru (Obr. (Obr.1H1H a A3; 3; s nelineárním časným vrcholem) postupujícím laterálně do úhlového gyru (oblast 40; obr. Figs.1I1I a A3), 3) a supramarginální gyrus (oblast 39; Obr. Figs.1J1J a A3) .3). Čelní a týlní póly, podobné pre- a postcentrálním gyriím, jsou zralé brzy (obr. 1 G a K a A33).

Pozdější zrání. Na druhé straně části spánkového laloku vykazují charakteristický vzor pozdního zrání. Časový lalok dozrává s výjimkou dočasného pólu, který ukazuje ztrátu GM kolem stejného času jako přední a týlní póly (Obr. (Obr.1O1O a A3) .3). Naproti tomu vyšší a nižší dočasný gyri (STG a nižší dočasný gyrus) nevykazují stejný stupeň ztráty GM v tomto věkovém rozmezí. To je také znázorněno plochými grafy pro věkové efekty (Obr. 1 L a M a A3) .3). V rámci STG zadní část vykazuje zřetelnou lineární trajektorii (Obr. 1N).

Na spodním povrchu mozku se střední aspekty dolního spánkového laloku (presumptivní entorhinal cortex, medial to rhinal sulcus, mezi předním koncem kolaterálního sulcus a zadním koncem čichového sulcus) zrají brzy a nemění se moc poté , jak je patrné z plochých grafů pro věkové efekty (Obr. 2T). Podobný maturační vzorec se vyskytuje v kaudálních a středních částech dolního čelního laloku (Obr. 2S, předpokládaná piriformní kůra). Jiné části ventrálního spánkového laloku vykazují laterálně-mediální vzor zrání, zatímco orbitofrontální oblasti pokračovaly dozrávat až do nejstaršího věku, který jsme studovali (Obr. 2).

Diskuse

Zde zobrazujeme vizualizaci dynamického vývoje lidského kortikálního vývoje mozku v prospektivní longitudinální studii zdravých dětí a dospívajících. Dřívější zprávy byly buď průřezové (tj. Skenování MRI je získáno pouze jednou na subjekt), nebo použité metody, které poskytují průměrné globální objemy namísto porovnání bod po bodu, které je možné pomocí mapovacích metod (11, 15). Průřezové konstrukce jsou ovlivňovány interindividuálními rozptyly a kohortovými efekty, zatímco metody, které poskytují průměrné globální objemy, neposkytují žádné prostorově podrobné detaily. Překonali jsme tato omezení studiem podélně získaného pre- a postpubertálního vzorku, ve kterém byly stejné děti prospektivně znovu vyšetřovány po dobu 10-let. Naše výsledky, zatímco zdůrazňují heterochronitu vývoje lidské kortiky, naznačují, že jednotlivé podoblasti sledují časově odlišné maturační trajektorie, ve kterých asociační oblasti vyššího řádu dozrávají až poté, co dozrají senzorimotorické regiony nižšího řádu, jejichž funkce se integrují. Navíc se zdá, že fylogeneticky starší kortikální oblasti dozrávají dříve než novější kortikální regiony.

Zrání frontálních laloků postupovalo směrem dozadu, začalo v primární motorické kůře (precentrální gyrus) a šířilo se předně přes nadřazené a spodní frontální gyri, přičemž prefrontální kůra byla poslední. Naopak čelní pól dozrával přibližně ve stejném věku jako primární motorická kůra. V zadní polovině mozku začalo zrání v primární smyslové oblasti a šířilo se laterálně přes zbytek parietálního laloku. Podobně jako u čelního pólu, týlní tyč dozrála brzy. Poslední dozrávající laloky byly poslední zrající.

Sekvence, ve které kůra dozrála, tedy souhlasí s regionálně relevantními milníky v kognitivním a funkčním vývoji. Části mozku spojené s více základními funkcemi dozrávaly brzy: motorické a smyslové mozkové oblasti dozrávaly jako první, poté následovaly oblasti zapojené do prostorové orientace, řeči a vývoje jazyka a pozornost (horní a dolní parietální laloky). Později byly dospělé oblasti zapojené do výkonné funkce, pozornosti a motorické koordinace (frontální laloky). Přední pól, který se podílí na zpracování chuti a vůně, a týlní pól, který obsahuje primární vizuální kůru, také podle očekávání brzy vyzrál. Tato maturační sekvence se také odrazila ve vrcholovém věku pro maximální hodnoty GM, které se zvyšovaly s vývojem vpřed (Obr. 1 A – D a H – J). Vizuálně prefrontální kůra a spodní parietální kůra na levé straně dozrávaly dříve než odpovídající regiony na pravé straně, což může být způsobeno skutečností, že většina dětí v tomto vzorku je pravák, s levou dominantou polokoule, která zraje brzy.

Časový lalok sledoval zřetelný vzor zrání. Časné póly dozrávaly brzy. Většina zbývajících spánkových laloků dozrála během věkového rozmezí tohoto vzorku, s výjimkou malé oblasti v zadní části STG, která vypadala jako poslední. U lidí je časná kůra, zejména zadní strana nadřazeného časného sulku, nadčasového gyru a středního temporálního gyru, považována za heteromodální asociační místo (spolu s prefrontálními a nižšími parietálními kůry) a je zapojena do integrace paměti, audiovizuální asociace a funkce rozpoznávání objektů (31-34). Časová kůra tak nadále zraje i poté, co jsou ostatní oblasti asociace, funkce, které integruje, relativně rozvinuté.

Fylogeneticky některé z nejstarších kortikálních oblastí leží na spodním povrchu mozku ve středním aspektu spánkového laloku (například zadní část piriformní kůry a entorhinální kůry) nebo na spodním a středním aspektu čelního laloku v blízkosti kaudální konec čichového sulku (přední piriformní kůra a orbitální periallocortex) (35-37). Zdá se, že proces zrání v okolí těchto oblastí začal brzy (ontogeneticky) již ve věku 4 let, jak je vidět na lineárních nebo plochých grafech (Obr. 2 S a T). Z těchto oblastí dozrávání pomalu postupuje laterálně. V dolní čelní kůře dozrávaly střední a zadní aspekty čichových kortiků brzy, zatímco orbitofrontální kortice dozrávaly později. Ve zbytku spodního spánkového laloku se zrání objevilo později a poněkud laterálně-středovým směrem. U savců jsou spodní temporální kůra, spolu s částmi STG, zadní parietální kůry a prefrontální kůry, asociačními oblastmi vysokého řádu, které jsou také nejnovější evoluční (38, 39). Naše pozorování těchto oblastí, které se objevují později, může naznačovat, že kortikální vývoj do jisté míry sleduje vývojovou sekvenci.

Přesný proces, z něhož vychází genetická ztráta, není znám. Mozková bílá hmota vzrůstá v prvních čtyřech dekádách kvůli axonální myelinaci (40) a může částečně vysvětlit pozorovanou ztrátu GM (41, 42). Ačkoli změny v sulcal a gyral skládacích vzorcích nebo jiných neatrických procesech, jako je dehydratace, by mohly ovlivnit GM hustotu, primární příčina ztráty GM hustoty není známa. Spekulujeme, že to může být řízeno alespoň částečně procesem synaptického prořezávání (43) spolu s trofickými gliálními a vaskulárními změnami a / nebo zmenšením buněk (44). Regionálně specifické rozdíly v genetickém dozrávání GM tedy mohou vyplývat z podkladového heterochronního synaptického prořezávání v kůře, jak bylo prokázáno u primátového a lidského mozkového kortikálního vývoje (18, 45-48). Je zajímavé, že ve frontální kůře zraje dorsolaterální prefrontální kůra zraje, která se časově shoduje s jejím pozdějším myelinizováním, což ukazuje, že prořezávací myelinizace může často nastat paralelně.

Tyto nálezy mohou mít klinické důsledky. Například, autismus, s nástupem před věkem 3 let, ukazuje globální cerebrální GM hyperplázii v prvních 2 letech života (49) a větší objemy frontálních a časových GM o 4 let, následované pomalejším tempem růstu v těchto regionech o 7 let (50, 51). Schizofrenie s nástupem v dětství, s průměrným věkem nástupu kolem věku 10 let, je spojena s výraznou parietální ztrátou GM, která postupuje dopředu během adolescence zády k přední straně (52), zatímco schizofrenie začínající dospělým (typičtější forma) je silněji spojena s deficity v pozdějších zrajících časných a frontálních oblastech (53-55) a je spojena se selektivními abnormalitami heteromodálních oblastí (29). Tedy, změny ve stupni nebo načasování základního maturačního vzoru mohou být alespoň částečně základem těchto neurodevelopmentálních poruch.

Rozsah změn v některých kortikálních regionech je velmi významný a je v souladu s mírou růstu a ztrát pozorovanými v našich předchozích longitudinálních studiích. V dřívější zprávě (28), vyvinuli jsme přístup pomocí tenzorového mapování k měření rychlosti lokálního růstu a míry ztráty tkáně na místní úrovni v anatomii caudate a corpus callosum. Ve velmi malých regionech těchto struktur překročila míra místního růstu 40% ročně a míry ztráty místních tkání dosáhly 40% ročně v malých regionech bazálních ganglií. Vzhledem ke zvýšenému prostorovému rozlišení jsou maximální lokální rychlosti změny získané přístupy anatomického mapování často větší než rychlosti získané v objemových studiích anatomicky parcellovaných mozkových struktur. Posouzení objemu lobarů může například vést k průměrnému růstu nebo ztrátám tkáně na velké struktuře a maximální rychlosti volumetrické změny se odpovídajícím způsobem sníží. Buněčný substrát pro tyto kortikální změny může být kombinací myelinizace, dendritického prořezávání a změn v hustotě výplně neuronálních, gliových, vaskulárních a neuritů v různých kortikálních vrstvách. Mohou také existovat změny v relaxometrických vlastnostech signálu MRI, které je založeno na základním obsahu vody. Složka myelinizace může mít za následek velmi velké čisté procentuální změny kortikálních objemů v průběhu několika let, zejména pokud jsou hodnocené objemy relativně malé.

Tato studie má několik omezení. Tyto analýzy jsou založeny na skenech 52, ve kterých byly vytvořeny anatomické modely 1,976, které poskytují dostatečnou sílu ke sledování změn, ale pocházejí pouze od dětí 13. Kromě toho se jedná o nereprezentativní populaci s průměrným IQ 125, což odráží zkreslení doporučení Národní studie duševního zdraví. Nebyli jsme schopni zachytit prepubertální zisk v časosběrné filmové sekvenci, ačkoli to bylo snadno vizualizováno v grafech se smíšeným modelem. Podobně nebylo možné prozkoumat genderové rozdíly ve zrání mozku, protože ve vzorku je pouze šest mužů a sedm žen. Naše zjištění však odhaluje klíčové informace o maturační sekvenci raného vývoje mozku a jeho vztahu k funkčním a evolučním milníkům.

Doplňkový materiál

Poděkování

Děkujeme Drs. Steven Wise (Národní ústavy zdraví) a Alex Martin (Národní ústavy zdraví) za cenné příspěvky a komentáře. Tato práce byla podpořena Národním institutem duševního zdraví Intramurální financování; výzkumné granty od Národního institutu pro biomedicínské zobrazování a bioinženýrství (EB 001561) a Národního centra pro výzkumné zdroje (P41 RR13642 a R21 RR19771); a grant na projekt Human Brain pro Mezinárodní konsorcium pro mapování mozku, financovaný společně Národním institutem duševního zdraví a Národním institutem pro zneužívání drog (P20 MH / DA52176).

Poznámky

Zkratky: GM, šedá hmota; STG, vynikající dočasný gyrus.

Reference

1. Thatcher, RW (1992) mozkový kognit. 20, 24-50. [PubMed]
2. Thatcher, RW, Walker, RA & Giudice, S. (1987) Science 236, 1110-1113. [PubMed]
3. Johnson, MH (2001) Nat. Neurosci. 2, 475-483. [PubMed]
4. Stiles, J. (2000) Dev. Neuropsychol. 18, 237-272. [PubMed]
5. Schlaggar, BL, Brown, TT, Lugar, HM, Visscher, KM, Miezin, FM & Petersen, SE (2002) Science 296, 1476-1479. [PubMed]
6. Cepeda, NJ, Kramer, AF & Gonzalez de Sather, JC (2001) Dev. Psychol. 37, 715-730. [PubMed]
7. Tamm, L., Menon, V. & Reiss, AL (2002) J. Am. Acad. Dítě. Adolesc. Psychiatrie 41, 1231-1238. [PubMed]
8. Luna, B., Thulborn, KR, Munoz, DP, Merriam, EP, Garver, KE, Minshew, NJ, Keshavan, MS, Genovese, CR, Eddy, WF & Sweeney, JA (2001) Neuroimage 13, 786-793. [PubMed]
9. Chugani, HT, Phelps, ME & Mazziotta, JC (1987) Ann. Neurol. 22, 487-497. [PubMed]
10. Meyer-Lindenberg, A. (1996) Electroencephalogr. Clin. Neurofyziol. 99, 405-411. [PubMed]
11. Giedd, JN, Blumenthal, J., Jeffries, NO, Castellanos, FX, Liu, H., Zijdenbos, A., Paus, T., Evans, AC & Rapoport, JL (1999) Nat. Neurosci. 2, 861-863. [PubMed]
12. Sowell, ER, Thompson, PM, Tessner, KD & Toga, AW (2001) J. Neurosci. 21, 8819-8829. [PubMed]
13. Jernigan, TL, Trauner, DA, Hesselink, JR & Tallal, PA (1991) Brain 114, 2037-2049. [PubMed]
14. Jernigan, TL & Tallal, P. (1990) Dev. Med. Dítě Neurol. 32, 379-385. [PubMed]
15. Sowell, ER, Peterson, BS, Thompson, PM, Welcome, SE, Henkenius, AL & Toga, AW (2003) Nat. Neurosci. 6, 309-315. [PubMed]
16. Sowell, ER, Thompson, PM, Holmes, CJ, Jernigan, TL & Toga, AW (1999) Nat. Neurosci. 2, 859-861. [PubMed]
17. Huttenlocher, PR (1994) in Human Behavior and the Developing Brain, eds. Dawson, G. & Fischer, K. (Guilford, New York), s. 137–152.
18. Bourgeois, JP, Goldman-Rakic, PS & Rakic, P. (1994) Cereb. Cortex 4, 78-96. [PubMed]
19. Rakic, P. (1996) v Child and Adolescent Psychiatry, ed. Lewis, M. (Williams a Wilkins, Baltimore), s. 9 – 30.
20. Giedd, JN, Snell, JW, Lange, N., Rajapakse, JC, Casey, BJ, Kozuch, PL, Vaituzis, AC, Vauss, YC, Hamburger, SD, Kaysen, D., et al. (1996) Cereb. Cortex 6, 551-560. [PubMed]
21. Sled, JG, Zijdenbos, AP & Evans, AC (1998) IEEE Trans. Med. Zobrazování 17, 87-97. [PubMed]
22. Collins, DL, Neelin, P., Peters, TM & Evans, AC (1994) J. Comput. Pomozte. Tomogr. 18, 192-205. [PubMed]
23. Shattuck, DW & Leahy, RM (2001) IEEE Trans. Med. Zobrazování 20, 1167-1177. [PubMed]
24. Zijdenbos, AP & Dawant, BM (1994) Crit. Biomed. Eng. 22, 401-465. [PubMed]
25. Thompson, PM, Hayashi, KM, de Zubicaray, G., Janke, AL, Rose, SE, Semple, J., Herman, D., Hong, MS, Dittmer, SS, Doddrell, DM, et al. (2003) J. Neurosci. 23, 994-1005. [PubMed]
26. Thompson, PM, Mega, MS, Vidal, C., Rapoport, JL & Toga, A. (2001) Detection Disease-Specific Patterns of Brain Structure using Cortical Pattern Matching and a Population-Based Probabilistic Brain Atlas, IEEE Conference on Zpracování informací v lékařském zobrazování (IPMI), UC Davis 2001 (Springer, Berlín). [PMC bezplatný článek] [PubMed]
27. Ashburner, J., Csernansky, JG, Davatzikos, C., Fox, NC, Frisoni, GB & Thompson, PM (2003) Lancet Neurol. 2, 79-88. [PubMed]
28. Thompson, PM, Giedd, JN, Woods, RP, MacDonald, D., Evans, AC & Toga, AW (2000) Nature 404, 190-193. [PubMed]
29. Buchanan, RW, Francis, A., Arango, C., Miller, K., Lefkowitz, DM, McMahon, RP, Barta, PE & Pearlson, GD (2004) Am. J. Psychiatrie 161, 322-331. [PubMed]
30. Giedd, JN, Jeffries, NO, Blumenthal, J., Castellanos, FX, Vaituzis, AC, Fernandez, T., Hamburger, SD, Liu, H., Nelson, J., Bedwell, J., et al. (1999) Biol. Psychiatrie 46, 892-898. [PubMed]
31. Mesulam, MM (1998) Mozek 121, 1013-1052. [PubMed]
32. Calvert, GA (2001) Cereb. Cortex 11, 1110-1123. [PubMed]
33. Martin, A. & Chao, LL (2001) Curr. Opin. Neurobiol. 11, 194-201. [PubMed]
34. Mesulam, M. (2000) Principy behaviorální a kognitivní neurologie (Oxford Univ. Press, New York).
35. Puelles, L. (2001) Philos. Trans. R. Soc. London B 356, 1583-1598. [PMC bezplatný článek] [PubMed]
36. Puelles, L. & Rubenstein, JL (2003) Trends Neurosci. 26, 469-476. [PubMed]
37. Rubenstein, JL, Martinez, S., Shimamura, K. & Puelles, L. (1994) Science 266, 578-580. [PubMed]
38. Allman, J., Hakeem, A. & Watson, K. (2002) Neuroscientist 8, 335-346. [PubMed]
39. Fuster, JM (2002) J. Neurocytol. 31, 373-385. [PubMed]
40. Bartzokis, G., Beckson, M., Lu, PH, Nuechterlein, KH, Edwards, N. & Mintz, J. (2001) Arch. Gen. psychiatrie 58, 461-465. [PubMed]
41. Benes, FM (1989) Schizofr. Býk. 15, 585-593. [PubMed]
42. Benes, FM, Turtle, M., Khan, Y. & Farol, P. (1994) Arch. Gen. psychiatrie 51, 477-484. [PubMed]
43. Huttenlocher, PR (1979) Brain Res. 163, 195-205. [PubMed]
44. Morrison, JH & Hof, PR (1997) Science 278, 412-419. [PubMed]
45. Rakic, P., Bourgeois, JP & Goldman-Rakic, PS (1994) Prog. Brain Res. 102, 227-243. [PubMed]
46. Bourgeois, JP (1997) Acta. Pediatr. Suppl. 422, 27-33. [PubMed]
47. Zecevic, N., Bourgeois, JP & Rakic, P. (1989) Brain Res. Dev. Brain Res. 50, 11-32. [PubMed]
48. Huttenlocher, PR & Dabholkar, AS (1997) J. Comp. Neurol. 387, 167-178. [PubMed]
49. Courchesne, E., Carper, R. & Akshoomoff, N. (2003) J. Am. Med. Doc. 290, 337-344. [PubMed]
50. Saitoh, O. & Courchesne, E. (1998) Psychiatry Clin. Neurosci. 52 Suppl, S219 – S222. [PubMed]
51. Carper, RA, Moses, P., Tigue, ZD & Courchesne, E. (2002) Neuroimage 16, 1038-1051. [PubMed]
52. Thompson, PM, Vidal, C., Giedd, JN, Gochman, P., Blumenthal, J., Nicolson, R., Toga, AW & Rapoport, JL (2001) Proc. Natl. Acad. Sci. USA 98, 11650-11655. [PMC bezplatný článek] [PubMed]
53. Shenton, ME, Dickey, CC, Frumin, M. & McCarley, RW (2001) Schizophr. Res. 49, 1-52. [PMC bezplatný článek] [PubMed]
54. Gur, RE, Cowell, P., Turetsky, BI, Gallacher, F., Cannon, T., Bilker, W. & Gur, RC (1998) Arch. Gen. psychiatrie 55, 145-152. [PubMed]
55. DeLisi, LE, Stritzke, P., Riordan, H., Holan, V., Boccio, A., Kushner, M., McClelland, J., Van Eyl, O. & Anand, A. (1992) Biol . Psychiatrie 31, 241-254. [PubMed]