In vivo jonli bachadon striatum (2015) ning nevrofizyolojik rivojlanishining dalillari

Muallif haqida ma'lumot

mavhum

KEYWORDS:

Yoshlik; Rivojlanish; Multivariate naqsh tahlil qilish; Nörofizyologiya; Striatum; T2 *

T2 * -sutirovkali ma'lumotlar alohida ishlarni ko'rib chiqish uchun mukofotni qayta ishlash jarayonining bir qismi sifatida to'plangan. Qisqacha aytganda, sub'ektlar mukofotni modifikatsiyalashgan antisakcade vazifasida ishtirok etdilar, unda ular periferik tarzda taqdim etilgan ogohlantirishlarning ko'zgu joylariga sajda qilishni buyurdilar. Har bir sud jarayoni boshlanishida sub'ektlar mukofot yoki yo'qotish yoki neytral belgilar bilan taqdim etilgan bo'lib, unda mukofotga ishlashga bog'liq bo'lish ehtimoli ko'rsatilgan. Ishlash ko'zdan tashqari kuzatuv yordamida baholandi va tinglovchilar to'g'ri va noto'g'ri ishlarni bajarish uchun tinglash uchun javob qaytarishdi.

2.3. Qolgan davlat ma'lumotlar to'plami

Shuningdek, yuzdan ortiq sub'ektlar dam olish holatini tekshirishda ishtirok etdilar. Harakat artefaktlari sababli o'n bitta tashqariga chiqarildi va shuning uchun 89 sub'ektlari ushbu tahlilga kiritildi (yosh 10-25, M = 16.2, SD = 3.77; 43 erkak). Yuqorida sanab o'tilgan bir xil skanerlash parametrlaridan foydalangan holda har bir mavzu uchun 5 minut (200 tom) dam olish holatini skanerlashni yig'dik. Dam olish holatida skanerlash paytida ishtirokchilardan ko'zlarini yumish, dam olish, lekin uxlamaslik talab qilindi.

2.4. T2 * -kartirovka ma'lumotlarini oldindan qayta ishlash

Barcha oldingi ishlov berish FMRIB Software Library (FSL; Smit va boshq., 2004) va Funktsional Neyro Tasvirlar (AFNI) dasturiy paketini tahlil qilish (Ko'p, 1996). Dastlabki ishlov berish bosqichlari an'anaviy FMRIda qo'llanilganiga o'xshashdir. T2 * vaznli ma'lumotlar dastlab o'chirildi va ketma-ket olinishini hisobga olish uchun tilim vaqti tuzatildi. Harakatni hal qilish uchun biz o'rtacha kvadrat (RMS) harakat o'lchovlarini hisoblash uchun rotatsion va translatsion bosh harakatlari hisob-kitoblarini qo'lladik va nisbiy RMS-ga ega bo'lgan ishtirokchilar 0.3 mm qattiq chegaradan kattaroq hajmlarning 15 foizidan ko'prog'ini olib tashladilar. tahlil. Qolgan sub'ektlar uchun biz vaqt seriyasidagi har bir jildni sotib olishning o'rtalarida olingan hajmga moslashtirish orqali harakatni to'g'rilashni qo'lladik. Har bir ishtirokchining T2 * vaznli ma'lumotlari MPRAGE-ga FSL-ning FLIRT yordam dasturi yordamida chiziqli ravishda ro'yxatdan o'tkazildi va keyinchalik MPRAGE tasviri FSL-ning FNIRT yordam dasturidan foydalangan holda MNI (Monreal Nevrologik Instituti) maydoniga chiziqli ravishda ro'yxatdan o'tkazildi. Keyinchalik EPI-dan MPRAGE-ga va MPRAGE-dan MNI maydoniga chiziqli bo'lmagan ro'yxatdan o'tishni birlashtirish har bir ishtirokchi uchun barcha EPI tasvirlariga qo'llanildi. Jildlar .008 Hz tezlikda filtrlangan. Keyingi MVPA tahlili uchun vokselga oid naqshlarni buzmaslik uchun ma'lumotlar tekislanmadi. Yumshatilish potentsial ravishda chiziqli qo'llab-quvvatlovchi vektorli mashinalarning ishlashiga ta'sir qilishi mumkin (Misaki va boshqalar, 2013). Dam olish holati va topshiriq bilan bog'liq ma'lumotlar bir xil protseduralar yordamida alohida ishlov berishdi.

2.4.1. Normallashtirish va o'rtacha

Odatda, T2 * -saytli EPI ma'lumotlari vaqt bo'yicha tahlil qilinadi va qonning kislorodga qaram bo'lgan (BOLD) javobiga bog'liq T2 * - vaznli signalining kichik dalgalanmalarini aniqlaydi. Ushbu tadqiqotda ushbu kichik BOLD dalgalanmalarına qiziqish yo'qligini ta'kidlamoqchiman. Aksincha, biz T2 * ning vaznli signalini vaqt bilan o'zgarmas va miya to'qimalarining doimiy neyrofizyolojik xususiyatlarini aks ettiruvchi xususiyatlariga qiziqishdamiz. Shunday qilib, dastlabki ishlash oqimi bu erda an'anaviy BOLD tahlilidan ajraladi. Bizning T2 * -kartirilgan tasvirlarni ishlash protseduralari yaqindan kuzatib borildi Vo va boshq. (2011). Dastlab har bir jild o'z o'rtacha qiymatiga moslashtirildi, so'ngra normalizatsiya qilingan signal, vazifani olishning to'rtala bosqichida (1208 jild) o'rtacha, voksel bo'yicha aniqlandi. Ushbu jarayon har bir ishtirokchi uchun bitta normallashtirilgan T2 * vaznli tasvirni keltirib chiqardi. Dam olish holati ma'lumotlari alohida tahlil qilindi va 200 min sotib olishdan boshlab 5 ta jild bo'yicha o'rtacha hisoblandi. Normallashtirish bosqichi zarur, chunki T2 * vaznli signal faqatgina MRI skanerlashlari orasidagi vaqt oralig'idagi yoki sub'ektlar orasidagi potentsial farqlarga sezgir bo'lib, bu T2 * vaznli signal intensivligining o'zgarishiga olib kelishi mumkin. Shunday qilib normallashtirish T2 * qiymatlarini ishtirokchilar o'rtasida taqqoslashga imkon beradi. T2 * signalini bitta tovushdan hisoblash mumkin bo'lsa-da, biz signallarni shovqin nisbatiga oshirish uchun o'rtacha hajmlar bo'yicha hisobladik.

2.5. Striatal hududlarni aniqlash

AFNI dasturiy ta'minot to'plamiga kiritilgan miya atlaslari bo'yicha biz putamen, kaudat va yadro akumbenslarini anatomik ravishda aniqladik. Miya orqa miya suyuqligi (CSF) bo'lishi mumkin bo'lgan har qanday voksellarni olib tashlash orqali mintaqadagi niqoblar ko'proq konservativ holga keltirildi. CSF FSLning FAST segmentatsiyasi yordamida parselatsiya qilindi va o'rtacha CSF bo'lish ehtimoli 0.15 dan yuqori bo'lgan voksellar anatomik ravishda aniqlangan hududlardan chiqarildi.

2.6. Birlamchi tahlil

Striatal T2 * ning o'rtacha darajadagi rivojlanishidagi farqlarni baholash uchun an'anaviy birlamchi tahlilni qo'lladik. Har bir mavzu uchun biz anatomik jihatdan aniqlangan hudud ichida voxellar bo'ylab tarqalgan T2 * -yomali signal kuchlanishini hisobladik va mekansal vositalar va xronologik yosh o'rtasidagi munosabatni tahlil qildik. Ayniqsa, yosh registri yordamida o'rtacha yoshi kam bo'lgan T2 * qiymatlari va yoshlarning o'rnatilgan qiymatlari bilan qiziqishning har bir mintaqasidagi haqiqiy yoshlar o'rtasidagi Pearson korrelyatsiyasini hisoblashdi.

2.7. Multivariate naqsh tahlili

Striatum va uning pastki qismlari (kaudat, pitamen) funktsiyalarda, ulanishlarda yoki nevrobiologiyada spatial tarzda homolog bo'lmaganligi yaxshi ma'lum (Cohen va boshq., 2009, Martinez va boshq., 2003, Middlton va Strick, 2000 va Postuma va Dagher, 2006). Bundan tashqari, striatumning strukturaviy rivojlanishi bir tekis bo'lmagan tarzdaRaznaxan va boshq., 2014). Shuning uchun, to'qimalarni temir konsentratsiyasi, shu jumladan, striatal neyrofiziyologiyaning rivojlanishi, ehtimol, noaniq bo'lishi mumkin. Shunday qilib, striatal T2 * yoshiga bog'liq bo'lgan farqlar yanada sezgir, juda o'zgaruvchan yondashuv bilan yaxshiroq ushlab turilishini taxmin qildik. T2 * intensivligi va yoshining nozik taneli naqshlari o'rtasidagi munosabatni tahlil qilish uchun LIBSVM (MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, AQSh) dan foydalanib, MATLAB (MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, AQSh) da juda o'zgaruvchan lineer qo'llab-quvvatlash vektorini regressiya (SVR) qo'lladikChang va Lin, 2011). Qo'llab-quvvatlash vektor regressiyasi yuqori o'lchamli ma'lumotlar majmualarini boshqarish va aniq prognozlarni ishlab chiqish qobiliyati tufayli neyroimaging ishlarida ommabop tahlil vositasiga aylandiMisaki va boshqalar, 2010). Ko'pgina o'zgaruvchan yondashuv striatumda yoshga tegishli bo'lgan T2 * ning voxel-mohiyatidagi o'zgarishlarni baholashga imkon beradi. Muhimi, bu tahlil an'anaviy o'rtacha o'ringa nisbatan bir xil mutanosib tahlillarga nisbatan afzalliklarga ega, chunki u ommaviy kengaygan o'rtacha massa tomonidan qo'lga kiritilmagan striatum bo'ylab rivojlanish T2 * traektoriyalarining potentsial mekansal heterojenitesine sezgir. Ushbu tadqiqotning o'ziga xos jihatlari SVR tomonidan ilgari qo'llanilgan Vo va boshq. (2011) striatal T2 * ning kengayish modelidan ta'lim muvaffaqiyatini taxmin qilish Dosenbach va boshq. (2010) yoshni dam olish-davlat funktsional ulanish shakllaridan tasavvur qilish. Qo'llab-quvvatlaydigan vektorli mashinalari ham amaliy, hamLuts va boshqalar, 2010 va Pereira va boshq., 2009) va batafsil matematik jihatdan (Burges Kristofer, 1998, Chih-Vey va boshq., 2003 va Vapnik, 1999) va bu erda qisqacha bayon qilinadi.

Lineer qo'llab-quvvatlovchi vektor regressiyasi - qo'llab-quvvatlovchi vektor tasnifining kengaytmasi bo'lib, bu xususiyatlar naqshlarining haqiqiy qiymatli o'zgaruvchiga ega bo'lishiga imkon beradi, shuning uchun real-qimmatli prognozlarga imkon beradi. Haqiqiy qimmatbaho teglar bilan namunalar (ma'lumotlar punktlari) katta o'zgaruvchan xususiyatlar miqdori kattaligiga ega bo'lgan o'lchamli hajmda taqdim etiladi. SVR o'zgaruvchan xususiyatlar orasidagi funktsional munosabatlarni optimal tarzda modellaydigan yuqori o'lchamli xususiyat doirasi orqali regressiya chizig'ini belgilaydi, x (masalan, qiziqish hududida voxel-wise T2 * qiymatlari) va o'zgaruvchining haqiqiy qiymatli teglari, y (Misol uchun, bir mavzu yoshi). Namunalar regressiya chizig'idan ularning masofasiga proportsional ravishda jazolanadi. Epsilon sezgir bo'lmagan SVR ni qo'llaymiz, bu esa regressiya chizig'i atrofida bir naychani belgilaydi, uning kengligi parametr, epsilon, uning ichida namunalar hech qanday jazo qo'llanilmaydi. Epsilonning beqaror naychasidan tashqarida bo'lgan namunalar orasidagi o'zaro munosabatlar jazolanadi va regressiya chizig'ining tekisligi doimiy, C. Qiymati sifatida C regressiya chizig'i kamroq tekis bo'lishi mumkin, bu modelning umumlashtirilishi mumkin.

Biz SVR modelimizni sub'ektlar bo'yicha (bitta voxel-T2 * qiymatlari to'plami va bitta mavzu bo'yicha bitta yosh yorlig'i) ta'tildan-bitta-sub'ektdan chiqib ketish (LOSO) o'zaro faoliyat tekshiruvidan foydalangan holda o'qitdik va tasdiqladik. LOSO - bu takrorlanadigan jarayon, unda bitta sub'ektning ma'lumotlari ikkinchisini tekshirish uchun ishlatiladi n - 1 ta fan o'qitish uchun ishlatiladi. Faqatgina voxel-T2 * qiymatlari asosida chapda qoldirilgan namuna uchun yoshni bashorat qilinadi va har bir mavzu tasdiqlash uchun ishlatilguncha jarayon takrorlanadi. Bu har bir predmet uchun bir yoshni bashorat qilishga olib keladi va SVR modelining ishlashi haqiqiy predmet yoshi va model tomonidan bashorat qilingan o'rtasidagi bog'liqlik bilan aniqlanishi mumkin. Parametr C LOSO o'zaro faoliyat tekshiruvidan foydalanib, har bir LOSO cross-validation uchun optimallashtirildi. Biz epsilonning standart qiymatini 0.001 ning LIBSVM asboblar qutisidan foydalandik. SVR tahlillari dam olish holati T2 * ma'lumoti uchun takrorlandi. Hammasi pnatija tasodifiy ahamiyatga ega bo'lgan testlar (1000 yinelemalari) orqali tasdiqlangan. Har bir cross-validation yinelagida ishlatiladigan ta'lim ma'lumotlarining miqdorini maksimal darajada oshirish uchun boshqa cross-validation usullaridan ko'ra LOSO ni tanladik; bizning namunamizdagi o'lchamimiz katta bo'lsa-da, namunadagi sub'ektlar soni ko'pincha SVR modelidagi xususiyatlar sonidan kamroq edi.

2.7.1. Qisman ovozni to'g'rilash

Ko'p o'zgaruvchan yosh prognozlari T2 * ning qisman hajm ta'siridan kelib chiqadigan potentsial tizimli farqlarini aks ettirmasligini ta'minlash uchun biz FSLning tezkor to'qimalarni segmentatsiya qilish vositasidan foydalanib, ishtirokchilarning T1 vaznli tasvirlaridan oq va kulrang moddalarning ehtimollik niqoblarini yaratdik. Keyin biz har bir voksel uchun mavzular bo'yicha T2 * o'lchovidan kulrang moddalarning ehtimolligini regressiya qildik va tuzatilgan ma'lumotlar yordamida SVR tahlilini takrorladik. Ushbu jarayon qisman ovoz chiqarishda muntazam farqlarni nazorat qilishdan tashqari, T2 * qiymatidagi yoshga bog'liq bo'lgan farqlarni striatal hajmdagi potentsial farqlar va chiziqli bo'lmagan fazoviy normallashtirishga nisbatan ortogonalizatsiya qildi.

2.7.2. Pattern characterization

Striatal T2 * va ularning traektoriyasini yoshga qarab joylashtirish uchun T2 * ning rivojlanish traektori SVR tahlilida qo'llaniladigan har bir striatal voxel uchun lineer, kvadratik va teskari regression modellari yordamida T2 * signali bo'yicha yoshni pasaytiradi. T2 * ning kosmik naqshlarining komponentlari (voksellar) ning nisbiy hissasini aniqlash uchun SVR analizida ishlatiladigan har bir striatal voxel uchun LOSO cross-validationning barcha qatlamlarida o'rtacha kattalikning mutlaq qiymatini hisobladik.

2.8. Qidiruvni tahlil qilish

T2 * intensivligi va oldingi striatal hududlarimizdan tashqaridagi munosabatlarni o'rganish uchun biz butun miya detektori tahlilini (Kriegeskorte va boshq., 2006). Tahlilni o'tkazish uchun 5 voksellari (81 voksellar jami) diametri bilan umumiy shablonni belgilab olamiz, shablonni har bir miya vokseliga navbatma-navbat o'rtaga qo'yganmiz va yuqorida ta'riflangan SVR tahlilini shablondagi 81 voksellari bo'yicha bajarganmiz. Ushbu tahlilga faqatgina viksellar kiritilgan. Har shablon joylashuvida haqiqiy va taxmin qilingan yosh o'rtasidagi munosabatlar markaz vokselida saqlangan. Har bir voxel uchun bu jarayonni takrorlash orqali biz korrelyatsiyalarning butun miya moylarini oldik. Voxel klasterlarining joylashuvi AFNI da joylashgan atlaslar yordamida baholandi.

3. Natijalar

3.1. Birlamchi tahlil

Striatumdagi barcha voxellarning T2 * ning kengayishi o'rtacha yoshi (r = 0.02), model namunadagi farqning atigi 0.0004% ni tashkil qiladi. Biz striatumni kaudat, putamen va yadro akumbenslariga ajratib, tahlilni takrorlaganimizda, o'rtacha T2 * da olingan ma'lumotlar kaudatdagi yoshga oid bashoratlarni yaratish uchun etarli bo'lganligini aniqladik (r = 0.286, p <0.001) va putamen (r = 0.182, p <0.05) va ayniqsa akumbens yadrosida bashorat qiluvchi edi (r = 0.506, p <10^-9, Anjir. 1A, oq majmuasi). Shu bilan birga, striatumning funktsional va nevrologik bo'linmalari keng o'lchovli o'lchovlarda mavjud bo'lib, ularni mekansal o'rtacha darajasi Cohen va boshq., 2009, Martinez va boshq., 2003 va Postuma va Dagher, 2006). Shuning uchun, biz striatal T2 * rivojlanishidagi farqlar yanada sezgir, juda o'zgaruvchan yondashuv yordamida yaxshiroq ta'qib qilinishini taxmin qildik.

3.2. Multivariate naqsh tahlili

T2 * signalining bir nechta o'zgaruvchan naqshlari barcha striatal hududlarda juda sezilarli yosh prognozlarini berdi (Anjir. 1A, qora novdalar), bu chora va o'smirlar taraqqiyoti o'rtasidagi mustahkam aloqani ko'rsatmoqda. Bashoratli yosh va haqiqiy ishtirokchi yosh o'rtasidagi eng katta korrelyatsiya barcha striatumda kuzatilgan (kuyilgan kaudat, piten va yadro akumbens), bu erda T2 * naqshlari ishtirokchilar yoshida o'zgaruvchanlikning 63%r = 0.79, p <10^-30; permutation testi: p <0.001, Anjir. 1B).

Striatal kulrang modda miqdori o'smirlik yoshidan farq qiladi (Raznaxan va boshq., 2014 va Sowell va boshq., 1999). Ko'pgina o'zgaruvchan yosh prognozlari striatal hajmning o'zgarishi yoki mekansal me'yorlarning artifaktsiyasidan kelib chiqadigan sistematik qisman miqdordagi farqlarni ta'minlamasligini ta'minlash uchun biz SVR tahlilini kul rangli moddalar hajmida vokselli farqlar uchun nazorat qilishni takrorladik. Hajmi nazorat qilinadigan ma'lumotlardan (qo'shimcha 1) foydalanib, model ishlashida sezilarli farq topilmadi.

T2 * belgisi doimiy neyrofizyolojik to'qimalarning xususiyatlarini aks ettiradi (Vo va boshq., 2011) va vazifa yoki kontekst ta'siriga befarq bo'lishi kerak. Shunga qaramasdan, biz bir xil ko'rish seansi davomida dam olish davlatida qatnashgan sub'ektlar uchun tahlilni takrorladik. T2 * modelidan yoshni oldindan belgilash qobiliyatiga sezilarli jiddiy farq topilmadi.Anjir. 1B, kulrang bar). Bundan tashqari, biz har bir ishtirokchi uchun striatumdagi bo'sh joyning tiklanish holati va T2 * ning voksel tomonlama korrelyatsiyasini hisobladik va 0.97 ning medial Pearson korrelyatsiyasini kuzatdik, bu naqshlar vazifa va dam olish o'rtasida izchil ekanligini ko'rsatdi. Shunday qilib, biz oldinga yo'nalishda T2 * ma'lumotiga ko'proq hajmda (1208 va boshqalar 200) orttirilgan va vazifa hajmi (142 va boshqalar 89) bo'yicha yig'ilgan holda cheklanamiz.

Biz tasavvur qilsak, bo'shliqqa xos naqshlar deyarli har bir striatal mintaqada yoshni aniqroq aniqladi. Rivojlanish ayniqsa ishtirokchilarning yoshidagi tushunarli varyans miqdori 0% ga qadar kengaytirildi va kengayish vositalaridan foydalanib, 63% ga kengaytirildi. Bu kontrasta striatum o'smirlik davridagi striatal voksellar bo'ylab aks ettirilgan neyrofizyolojik rivojlanishning murakkab naqshiga uchraydi. Ushbu rivojlanish modelini tabiatni yaxshiroq tushunish uchun biz T2 * ning rivojlanish traektoriyalarini striatum bo'ylab xarakterladik.

3.3. Pattern characterization

SVR ning asosiy ustunligi - juda o'zgaruvchan predictga hissa qo'shadigan xususiyatlarni aniqlash qobiliyati. Ushbu miqdoriy ma'lumotdan foydalanish uchun biz SVR tahlilidan har bir voxelga ajratilgan xususiyatning og'irligini chiqarib oldik. Xususiyatning vazni juda o'zgaruvchan yosh prognozini yaratishda bir xususiyatning (voxel) ahamiyatini indeks sifatida hisoblanishi mumkin. Multivariate predictorga eng katta nisbiy hissa qo'shgan striatal T2 * intensivligining kosmik naqshlarining tarkibiy qismlarini aniqlash uchun biz striatal voksellarni eng katta nisbiy og'irlik bilan aniqlash uchun mutlaq xususiyat og'irligini aniqladik. Ventral striatumda, kaudat, putamen va nukleus akumbens birikmalarida eng ko'p ta'sirchan bo'lgan voksellar to'plami, keyinchalik dorsal kaudatdagi kümelerdi (Anjir. 2A). Ventral striatal klaster yoshi bilan salbiyR² = 0.361, p <10^-14; Anjir. 2B qattiq chiziq) va dorsal kaudat klasteri yosh bilanR² = 0.078, p <0.001; Anjir. 2B nuqta chiziq).

Ushbu klasterlar eng katta nisbiy og'irlikga ega bo'lishsa-da, yosh prognozi modelga kiritilgan barcha voksellar orasidagi ko'p o'zgaruvchan aloqaning funksiyasi ekanligini yodda tutish muhimdir. Shuning uchun SVR tahlilida ishlatilgan har bir voxel uchun T2 * signalining rivojlanish traektori ushbu davrda rivojlanish o'zgarishini xarakterlovchi oddiy chiziqli, kvadratik va teskari regression modellari yordamida baholandi (Luna va boshq., 2004) matematik naqshlarni har tomonlama tasavvur qilish uchun. Voksellarning aksariyati yosh bilan bog'liq bo'lib, ularning kichikligi kvadratik va teskari munosabatlarga mos keladi. Ushbu taqsimotni ko'rsatish uchun voxellarni eng yaxshi mos modelga asosan tasnifladik - ijobiy va salbiy lineer, kvadratik va teskari munosabatlar - va ularni standart anatomik imge ustiga joylashtirib, striatumning rivojlanishida T2 *Anjir. 2D).

Ta'sirchan, rivojlanish T2 * traektoriyalari asosan ventraldan pastki gradiyentgacha tushib ketgan, asosan, ijro etuvchi va motorli kortikal birikmalarga ega bo'lgan ma'lum bo'lgan dorsal qismlardagi ijobiy munosabatlarga asosan limbik kortikal bog'lanishlari borligi ma'lum bo'lgan striatumning ventral qismlarida yuqori salbiy munosabatlardanAlexander va boshq., 1986 va Cohen va boshq., 2009), bu yarim sharlarda nosimmetrik bo'lgan (Anjir. 2C; to'qimalarining temir konsentratsiyasini esga oling kamayadi T2 * belgisi). Puskin, kaudat va nukleus akumbenslarning dorsal qismlarida salbiy kvadratik (tersiyalangan "U") va ortib boruvchi munosabatlar kuzatilib, o'ng yarim sharda ko'proq kvadratik munosabatlarga ega ("U" shaklida) va ko'payib borayotgan teskari aloqalar ko'paygan chapda. Salbiy kvadratik munosabatlar kaudatdagi 18.4 yoshidagi o'smirlik davrida o'rtacha kattalikka va pushtada 17.4ga erishildi. Ventral plyusda ikki tomonlama ravishda ijobiy kvadratik («U» shaklida) va teskari munosabatlarni kamaytiradigan, rostroventral plyonkada yuzaga keladigan teskari munosabatlar va 20 yoshidagi kaudoventral plyajda yuzaga kelgan ijobiy kvadratik munosabatlar kamaydi. Striatal voxellarning rivojlanish traektoriyalarida kuzatiladigan heterojenlik, ehtimol, ko'p o'zgaruvchan modelimizning yoshga bog'liq tafovutlarni bartaraf etishda yagona o'zgaruvchan modelga nisbatan ko'proq ishlashini tushuntiradi.

3.4. Butun miyani tahlil qilish

Miqyosda joylashgan T2 * naqshlari va rivojlanishi orasidagi bog'liqliklarni aniqlash va striatal qo'shimchalarning o'ziga xosligini tasdiqlash uchun biz kashfiyotchi izlanishlar tahlilini (Kriegeskorte va boshq., 2006). Qidiruv yoritgichi qizil yadro, asosan nigra va bazal ganglionning boshqa qismlari, shu jumladan, striatum va midbrainlarda eng katta yoshni taxmin qilishini ko'rsatdi (Anjir. 3). Juda muhim yosh prognozlarini keltirib chiqaradigan boshqa hududlar orasida perigenual oldingi singulat kortekslari, Brodmann joy 10, medial pre-frontal korteks, anterior superior frontal girus, insula, pre-va post-central gyrus, old talamus va serebellumning dentat yadrosi kiradi. Korpus kallosum va fronto-parietal oq modda strukturalarida sezilarli korrelyatsiyalar kuzatildi. Ushbu hududlarning aksariyati (masalan, bazal ganglion, midbren, dentat yadrosi, frontal oq modda) miyaning eng temirga boy hududlariConnor va Menzies, 1996, Drayer va boshq., 1986, Haacke va boshq., 2005, Haacke va boshq., 2007 va Langkammer va boshq., 2010) va mesolimbik / mezokortikal va nigrostriatal dopamin yo'llarining bir qismi (masalan, midbrain, striatum, prefrontal korteks (Beaulieu va Gainetdinov, 2011, Xovard va Knutson, 2010 va Pugli-Allegra va Ventura, 2012). Eng katta korelasyonlar nukleus akumbens, ventromedial pıtaamen va ventromedial kaudat (pik voksel: MNI -8, 5, -11) davrida kuzatilgan, bu T2 * ning o'smirlarning rivojlanishi bilan kuchli aloqasi bo'lganligini ko'rsatmoqda. dopaminergik mukofot yo'llari va limbik tizim bilan kuchli bog'liqlikGalvan va uning hamkorlari, 2006, Galvan va uning hamkorlari, 2007, McGinty va boshq., 2013 va Pugli-Allegra va Ventura, 2012).

T2 * - og'irlikdagi signal, ayniqsa EPIdagi tekislikda yig'ilganda, miya bazasi yaqinidagi sezuvchanlik artefaktlari (masalan, orbitofrontal korteks va inferotemporal korteks) tufayli signalni qoldirishga moyil bo'ladi, shuning uchun yoshga bog'liq farqlar T2 * da ushbu miya hududlarida sezuvchanlik artefaktlari paydo bo'lishi mumkin. Bu miyaning umumiy morfometriyasi bizning yosh guruhimizdan yoshroq yoshlar tomonidan belgilanadigan katta ta'sirga ega bo'lmasligi kerak (Caviness va boshq., 1996). Bundan tashqari, (1) bizning eng sezilarli yosh ta'sirimiz temir konsentratsiyasi (masalan, bazal ganglion va midbrain) orasida yuqori bo'lgan miya joylarida yuzaga keladi va sezgirlik artefaktlariga moyil bo'lgan eng miya joylari (2) (masalan, orbitofrontal korteks va inferotemporal korteks, qo'shimcha shakl 2A va B) sezilarli yosh ta'sirini ko'rsatmaydi (qo'shimcha 2C).

4. Munozara

Ushbu izlanish yoshlar va yosh kattalarning katta tasavvurlaridagi katta yoshli bashoratlarni yaratish uchun striatal vazifa bilan bog'liq va dam olish holatiga moslashtirilgan T2 * vaznli tasvirlarni joylashtirildi. Bu esa in vivo insonning nevrofizyolojik rivojlanishining dalillarini keltirib chiqardi. o'smirlik davridagi striatum. T2 * ning mekansal naqshlari striatumda, shuningdek, striatal kichik hududlarda, kaudat, plyamen va yadro mushaklari kabi besh daqiqagacha dam olish holati fMRIdan oldingi yoshlar prognozi bo'lib, T2 * Striatum davomida o'smirlik va o'smirlik rivojlanishi.

4.1. T2 * belgisi

Ushbu topilmalarni to'liq talqin qilish uchun keskin T2 * signaliga hissa qo'shadigan neyrofizioliyani tushunishdir. T2 * eng keskin (spin-spin) gevşeme muddati, to'qimalarning magnit sezuvchanligi va magnit maydon bir xilligi bilan bog'liq. Shunday qilib, to'qima temir (non-gemali) kontsentratsiyasi va miyalin kontsentratsiyasi T2 * signaliga eng katta hissa qo'shadigan to'qimalardir (Aquino va uning hamkorlari, 2009, Daugherty va Raz, 2013, Langkammer va boshq., 2012 va Schenck, 2003). Har ikkala to'qima-temir va miyelin uzun oqsoqlanadigan gevşeme vaqtlariga ega, bu esa hipo-intensiv T2 * signaliga (Aoki va boshq., 1989, Chavhan va uning hamkorlari, 2009 va U va Yablonskiy, 2009). Biroq, miyelin diamagnetik va to'qimalar temir paramanyetikdir, shuning uchun tolali temir magnit maydonga ega bo'lmagan magnit maydonning bir-biriga mos kelmasligi va uning magnit maydoniga ta'sir etishi natijasida T2 * ga (katta gipotensivlik) ko'proq hissa qo'shadiLangkammer va boshq., 2010 va Schenck, 2003). Shuning uchun, to'qima-temir va myelin T2ga * hissa qo'shsa ham, temirga boy striatumda (masalan, temirga boy striatumda)Haacke va boshq., 2010 va Langkammer va boshq., 2010). Ushbu tushunchalarni tahlil yoritgichi (Anjir. 3), T2 * bilan eng kuchli assotsiatsiyalarni va mitaning temirga boy hududlarida (bazal ganglion, midbrain) yuzaga keladigan yoshroq to'qimagina temir bilan taqqoslaganda, masalan korteks va orqa oq materiya tuzilmalarini ko'rsatadigan kuchli assotsiatsiyadir. Shunday qilib T2 * bilan o'lchanadigan striatal neyrofiziyologiyada rivojlanish farqlari, asosan, o'smirlik davrida to'qima temir konsentratsiyasi rivojlanishidagi farqlar bilan bog'liq.

Shuni ta'kidlash kerakki, temirning gemoglobulin tarkibida mavjud bo'lishiga qaramasdan, heme-temirning T2 * ga qo'shgan hissasi to'qima-temirLangkammer va boshq., 2010 va Vymazal va boshq., 1996). Gemoglobinni magnit sezuvchanlikka qo'shishi faqatgina deoksi-gemoglobinda uchraydi va past kislorodli to'yinganlikda (Pauling, 1977), ammo to'qima temirining paramanyetizmi hatto butunlay deoksigenli gemoglobindan (bir necha marta)Vymazal va boshq., 1996). Gemme-temirning bu kichik ta'siri, ushbu tadqiqotda kuzatilgan rivojlanish ta'siriga hissa qo'shishi kutilmaydi, chunki T2 * signaliga ta'sir qilish bizning namunamizdagi yoshga qarab o'zgarmaydi. Qon tomir tizimida o'smirlik davrida ko'p hollarda stabil bo'ladi, pial tomirlari va kapillyar shakllanishi (Xarris va boshq., 2011) va ichki karotid arteriyaga (striatumning asosiy qon ta'minoti) umumiy miya qon oqimi miqdori erta bolalik davridaSchöning va Hartig, 1996).

4.2. To'qimalarining temir va miya

T2 * ning to'qima temirga bo'lgan ta'sirchanligi o'smirlarning rivojlanishi nuqtai nazaridan ayniqsa muhimdir. Temir oqsilning transferrin orqali qon-miya to'sig'i bo'ylab tashiladi va ferritinAquino va uning hamkorlari, 2009 va Daugherty va Raz, 2013, Drayer va boshq., 1986). Bazal ganglion va midbren miyaning eng katta ferritin kontsentratsiyasi (Haacke va boshq., 2005 va Schenck, 2003). Eng katta ferritin kontsentratsiyasiga ega bo'lgan hujayralar oligodendrositlarni oq va kulrangHaacke va boshq., 2005). Ferritin ham neyronlarda, asosan bazal ganglionlarda (Drayer va boshq., 1986 va Moos, 2002). Ushbu xujayralar tarkibida temir ko'plab muhim neyrofizyologik jarayonlarga yordam beradi. Oligodendrositlarda temirning miyelin sintezi uchun foydasi bor va bu hujayralar yuqori oksidlovchi metabolizmini saqlab qolish uchun zarur bo'lgan ATP ishlab chiqarish uchun talab qilinadi (Connor va Menzies, 1996, Moos, 2002 va Todorich va boshq., 2009). Bazal ganglionlarda temir moddasi etishmovchiligining hayvon modellari (Erikson va boshq., 2000) va bezovta qiladigan oyoq sindromining kasallik modellari (Connor va boshq., 2009) va DEHB (Adisetiyo va boshq., 2014) to'qima temirining dopamin tizimiga juda bog'liq ekanligini ko'rsatib turibdi (Beard va Connor, 2003). Xususan, striatal to'qima temir D2 retseptorlari ifodasini qo'llab-quvvatlaydi (Soqol, 2003 va Jellen va boshq., 2013), dopamin transmitter funktsiyasi (Adisetiyo va boshq., 2014, Erikson va boshq., 2000 va Wiesinger va boshq., 2007) va dopamin neyronlarning qo'zg'aluvchanligi (Jellen va boshq., 2013). Striatal dopamin tizimi hayvon modellarida o'smirlik davrida rivojlanishi ko'rsatilgan (Kalsbeek va boshq., 1988, Rosenberg va Lyuis, 1995 va Teicher va boshq., 1995) va barkamol insondagi xarakterli xulq-atvor va miya funktsiyasini asoslash uchun faraz qilingan (Casey va boshq., 2008, Padmanabhan va Luna, 2014 va Mızrak, 2000), T2 * belgisi o'smirlarning striatal rivojlanishini o'rganishga bevosita aloqasi bor. Bundan tashqari, postmortem (Hallgren va Sourander, 1958) va MRI (Aquino va uning hamkorlari, 2009 va Vang va boshq., 2012to'qimalar temirida umrining farqlanishlarini o'rganish bo'yicha tadqiqotlar o'rta qatordagi stritada temir konsentratsiyasining umumiy o'sishini ko'rsatib berdi va bu davrning birinchi 20 yilligida temir to'planish tezligi eng yuqori bo'lganligini ko'rsatdi, bu o'smirlik davrida to'plangan o'zgarishlarning kamayishini ko'rsatadi.

4.3. T2 * va o'smir miya

T2 * signalining rivojlanish traektori striatumning burun va ventral aspektlari bo'yicha muntazam ravishda o'zgarib turardi. Ko'pincha limbik kortikal birikmalarga ega bo'lgan striatumning ventral qismlari (Cohen va boshq., 2009) yoshi bilan kuchli salbiy munosabatlarni ko'rsatgan bo'lsa-da, asosan boshqaruvchi va motorli kortikal ulanishlarga ega bo'lgan dorsal qismlar yoshga nisbatan ijobiy munosabatlarni zaifroq ekanligini ko'rsatdi. Bu yosh va yosh erişkin va limbik va ijro etuvchi striatal tizimlar orqali xatti-harakatlarga nisbatan nisbatan neyrofiziyolojik hissa bo'lishi mumkinligini ko'rsatmoqda. Natijalar striatumning spatial ravishda heterojen rivojlanish modeliga ega ekanligini ko'rsatuvchi topilmalar bilan kelishilgan, ya'ni striatal yadrolar butun dunyoda yagona shaklda rivojlanmaydi (Raznaxan va boshq., 2014). Ventral striatumdagi kuchli salbiy munosabatlar to'qima temir konsentratsiyasida barqaror o'sishni ko'rsatib, o'sish tezligini o'smirlik davrida erta bosqichga olib kelishini ko'rsatdi. To'qimalarining temir va dopamin funktsiyasi va miyelinatsiyasi bilan assotsiatsiyasini hisobga olsak, bu o'sish dopamin tizimining rivojlanishi va proliferatsiyasi va o'smirlarning rivojlanish modellarida kuzatilgan kortiko-striatal birikmalarning miyelinatsiyasi (masalan, primat prefrontal korteksga dopamin prognozini oshirish) ; Rosenberg va Lyuis, 1995), motivatsiya devorining kamolotini qo'llab-quvvatlaydi.

Striatal T2 * rivojlanish traektori kaudat va plashman qismlarida o'smirlikdan yaqqol ajralib turadi. Ushbu sohalarda T2 * ning voxel qiymatlari yoshga qarab lineer bo'lmagan, ba'zi hollarda esa 17 va 18 yoshlarida o'smirlik davridan yuqori bo'lgan. Ushbu mintaqada o'simliklar ustidagi tepalik to'qimasini temir konsentratsiyasini ko'rsatadigan, ehtimol, kemiruvchilarda kuzatilgan dopamin D2 retseptorlari ekspirtsiyasida zirvlar bilan bog'liq bo'lgan ventral plyuslarda ijobiy kvadratik munosabatlar ("U" shaklida)Teicher va boshq., 1995) va insonda yuzaga kelgan farazCasey va boshq., 2008). Umuman olganda, ushbu nonlinaral rivojlanish traektoriyasi rivojlanishning ushbu bosqichida sensatsion izlanish va xavf-xatti-harakatlar va striatal mukofotni sezgirlikdagi kuzatilgan zirvalarga hissa qo'shishi mumkin bo'lgan striatal neyrofizyolojik pog'onali davrni nazarda tutadi (Padmanabhan va boshq., 2011 va Mızrak, 2000), Lineer munosabatlar esa, yosh yetişkinlik tufayli doimiy motivasyon tizimini rivojlanishini aks etishi mumkin (Arnett, 1999 va Hoogendam va boshq., 2013). Hayvon modellarida dopamin retseptorlari ekspressionida adolesan cho'qqilarini va ayrim rag'batlantiruvchi kontekstlar ostida eng yuqori ventral striatal reaktiviyani ko'rsatadigan inson fMRI ishlarini ko'rsatadigan hayvon modellarida T2 * ning lineer yoki teskari uyushmalarini yoshi kattaroq jinsdagi striatum bilan kuzatib borishga hayron bo'ldik. Barkamol BOLDning mukofotga bo'lgan ta'sirining oshishi, to'qima temirining to'g'ridan-to'g'ri bog'liq bo'lmagan DA funktsiyasining qo'shimcha jihatlariga sezgir bo'lishi mumkin, masalan, DA ning relement miqdori yoki ehtimolligi, turli rivojlanish traektoriyalariga ega bo'lishi mumkin. Kuzatilgan ta'sir effektlari, to'qima-temir va dopamin retseptorlari zichligi va DAT funktsiyasi o'rtasidagi munosabatlarning bevosita xususiyatini aks ettiradi, shuningdek, ko'plab boshqa neyrofizyologik jarayonlarda (masalan, miyalinatsiya va ATP ishlab chiqarishda) kattaligi kamaymasligi mumkin. Ayniqsa, T2 * va bazal ganglion to'qima temir konsentratsiyasining individual farqlari dopamin tizimining strukturasi va funktsiyalari indeksidagi individual farqlar bilan bog'liq bo'lishi mumkin. Shubhasiz, ushbu munosabatlarni to'g'ridan-to'g'ri ifodalash uchun, ayniqsa, me'yoriy populyatsiyada kelgusida tadqiqot o'tkazish zarur.

Ko'p miqdordagi o'zgaruvchan qo'llab-quvvatlovchi vektor regresssiyasidan olingan xususiyatlardagi voksel-taqsimotning tarqalishi, striatumning neyrofizyolojik pishib etilishi, ventral striatumning davom etishi bilan, jumladan, kaudat va pigmentning yadroli akumbenlari va ventromedial qismlari ta'sirida kuchli ta'sir ko'rsatadi kattalar. O'smirlik davrida ventral striatum stimulyatorni muayyan rag'batlantiruvchi kontekstlarda mukofotlash uchun eng yuqori funktsional reaktivlik namoyon qiladi va bu davrda xavf-xatti-harakatlar bilan bog'liq (Ernst va boshq., 2005, Galvan va uning hamkorlari, 2006, Galvan va uning hamkorlari, 2007, Geier va boshq., 2010 va Padmanabhan va boshq., 2011). Bundan tashqari, bu mintaqa yuqori dopamin innervasyonudur va frontostriatal dopamin mukofot yo'llari (Knutson va Cooper, 2005, McGinty va boshq., 2013, Pugli-Allegra va Ventura, 2012) hissiyotlarni izlash va xavf-xatti-harakatlarining asoslanishi uchunBlum va boshq., 2000, Mızrak, 2000). Ayniqsa bu hududdagi to'qima temir konsentratsiyasining ortishi o'simliklar harakati va striatal mukofot reaktivligi bilan bog'liq bo'lib, dopamin retseptorlari ifodasi, transporter funktsiyasi va eksitativlik (Erikson va boshq., 2000, Jellen va boshq., 2013 va Wiesinger va boshq., 2007) va miyelinatsiyasi (Connor va Menzies, 1996, Moos, 2002 va Todorich va boshq., 2009) kortiko-ventral striatal yo'llar ichida.

Aniqlanadigan butun miya tekshiruvi T2 * va yosh o'rtasidagi kuchli assotsiatsiyaning mushakning eng ko'p dopaminli va temirga boy sohalari bo'lgan ventromedial subkortikal va midbran hududlarida sodir bo'lishini aniqladi (Drayer va boshq., 1986, Haacke va boshq., 2005 va Langkammer va boshq., 2010), umr bo'yi o'zgarib turadigan temir birikmalar stavkalari (Aquino va uning hamkorlari, 2009, Haacke va boshq., 2010 va Hallgren va Sourander, 1958). Korteksda mezolimbik va moksokortikal dopamin yo'llari, shuningdek, frontal boshqaruv va vosita hududlari bo'ylab tushadigan frontal limbik joylarda sezilarli uyushmalar kuzatildi. Ta'kidlash kerakki, T2 * signalining temirga boy striatumdan tashqaridagi nozik neyrofiziolojik xususiyatlarining talqini biroz kamroq. Masalan, kortikal T2 * miqdori to'qimalarni temir konsentratsiyasini aks ettiradi, chunki miyelinatsiyadan past darajadagi to'qima temir moddasi (masalan, korteks, oq modda) bo'lgan signallarda kattaroq nisbiy hissa bo'lishi kerak. Shu sababli kelajakdagi tadqiqotchilar T2 * tahlillarini to'qima temir konsentratsiyasi yuqori bo'lgan miya joylariga (masalan, bazal ganglion va midbrain) qaratishi mumkin. Shunga qaramasdan, kortikal va subkortikal miya mintaqalarining ushbu to'plami striatal ma'ruza bilan mos keladi, chunki ular dopamin tizimida tizimli va funktsional ravishda bog'langan va o'smirlar rivojlanishiga sezgir bo'lishganCasey va boshq., 2008, Cohen va boshq., 2009, Galvan va uning hamkorlari, 2006, Geier va boshq., 2010, Giedd va boshq., 1999, Hwang va boshq., 2010, Lehéricy va boshq., 2004, Martino va uning hamkorlari, 2008 va Sowell va boshq., 1999). Shunday qilib, bu natijalar odamlarda frontostriatal dopamin devorining nörofizyolojik rivojlanishida o'smirlikdan kelib chiqadigan gipotezani qo'llab-quvvatlovchi dalillar keltirib chiqaradi (Casey va boshq., 2008 va Mızrak, 2000).

4.4. Cheklovlar va kelgusidagi yo'nalishlar

Bizning topilmalarimiz bilan birga Vo va boshq. (2011), T2 * - taranglashgan EPI ma'lumotlari striatal neyrofiziyologiyaning tekshiruvi uchun foydali vosita bo'lishi mumkinligini taklif qiladi. Ushbu usulning afzalligi shundaki, bu chora-tadbirlar mavjud bo'lgan fMRI ma'lumotlar majmuasidan, ya'ni ular dam olish holati yoki vazifa bilan bog'liq bo'lishidan iborat bo'lishi mumkin. Yuqorida ta'kidlab o'tilganidek, ushbu sohalarda T2 * ga katta hissa qo'shadigan neyrofiziolojik mexanizmlarning tafovutlanishi kabi, to'qimalar temirining nisbatan yuqori konsentratsiyasi borligi ma'lum bo'lgan bazal ganglionlar va boshqa miya joylari haqida kelgusidagi tahlillarga e'tibor berish tavsiya etiladi. Bundan tashqari, biz ventral orbitofrontal korteks kabi miya joylarini tavsiya etamiz va T2 * - vaznli EPI tahlillari uchun sezuvchanlik artefaktlariga moyil bo'lgan inferotemporal korteksning qismlari yo'l qo'yilmaydi. Shuni ta'kidlashni istardikki, to'qimalarni temir konsentratsiyasini aniqlab berishga qiziqqan tergovchilar, to'qima temir moddasi bilan to'g'ri bog'langan R2 yoki R2 * kabi miqdoriy MR ketma-ketligini ham qo'llashi mumkinSedlacik va boshq., 2014 va Yao va uning hamkorlari, 2009), bu to'qimaning xususiyatini yanada aniqroq baholash. Kelajakdagi ish uchun muhim yo'nalish - bazal gangliondagi to'qima temir konsentratsiyasi va me'yoriy populyatsiyalarda dopamin tizimining funktsiyalari indikatorlarini to'g'ridan-to'g'ri ifodalash, RLS, DEHB va temir tanqis bo'lgan populyatsiyada bajariladigan ishlarni kengaytirish va undan chiqa olmaydi T2 * va tegishli choralarni sharhlaydi va ahamiyatga ega. Albatta, ushbu munosabatlarning rivojlanganligi inson taraqqiyoti tadqiqotlari uchun kuchli ta'sir ko'rsatadi, unda dopamin tizimining nörobiyologiyasini baholashga imkon beradigan qo'shimcha invaziv usullar mavjud emas. Va nihoyat, ushbu tadqiqot katta yosh oralig'ini qamrab oladigan keng kesimli ma'lumotlar majmuasi yordamida amalga oshirilgan bo'lsa-da, kelajakdagi ishlar yoshga bog'liq bo'lgan narsalarni yaxshiroq o'rganish uchun bo'ylama dizayni qo'llashi kerak o'zgarishlar T2 * da, per se.

5. Xulosa

Bizning natijalarimiz insondagi o'smirlik davrida striatal hududlarning davomli neyrofizyolojik rivojlanishining in vivo dalillarini keltirib chiqaradi. Bizning topilmalarimiz va T2 * belgilarining tabiatiga ko'ra, striatal neyrofiziyologiyada yosh bilan bog'liq bo'lgan farqlar to'qima temir konsentratsiyasi (Aoki va boshq., 1989, Chavhan va uning hamkorlari, 2009, U va Yablonskiy, 2009, Langkammer va boshq., 2010 va Schenck, 2003). Ushbu to'qimalarning xususiyatini miya funktsiyasiga, shu jumladan dopamin funktsiyasiga va o'rganish, motivatsiya va mukofotni mukofotlashda striatumning rolini hisobga olgan holda, T2 * tomonidan indekslangan striatumning uzaygan pishib etilishi xatti-harakatlardagi ma'lum o'zgarishlarga katta hissa qo'shishi mumkin. o'smirlik orqali miya funktsiyasi.

Mualliflar hissasi

B. Larsen va B. Luna eksperimentni kontseptsiyalash va loyihalashda hamkorlik qildilar. B. Larsen ma'lumotlarni tahlil qilib, qog'ozning dastlabki loyihasini yozdi. B. Luna original qo'lyozmalarini taqdim etdi.

Qiziqishlik to'qnashuvi

Hech qanday xabar berilmaydi.

Ushbu maqolaning qo'shimcha ma'lumotlari quyidagilar.

Manbalar