Funkcionális neuroimaging

A funkcionális neuroimaging  a neuroimaging technológia használata az agyműködés bizonyos aspektusainak mérésére , gyakran az agy bizonyos területein végzett tevékenység és bizonyos mentális funkciók közötti kapcsolat megértésére. Főleg kutatási eszközként használják a kognitív idegtudományban , a kognitív pszichológiában , a neuropszichológiában és a szociális idegtudományban .

Áttekintés

A gyakori funkcionális neuroimaging technikák a következők:

A PET, az fMRI, az fNIRS és a fUS mérheti az agyi véráramlásban az idegi aktivitással összefüggő lokalizált változásokat. Ezeket a változtatásokat aktiválásnak nevezzük. Azok az agyterületek, amelyek aktiválódnak, amikor az alany egy adott feladatot hajt végre, szerepet játszhatnak a számítógépes idegtudományban , amely befolyásolja a viselkedést. Például az occipitalis lebeny széles körben elterjedt aktiválása gyakran megfigyelhető a látórendszert érintő feladatoknál (szemben azokkal a feladatokkal, amelyek nem). Az agynak ez a része jeleket kap a retinától , és szerepet játszik az emberi látásban .

Más neuroimaging technikák közé tartozik az elektromos áramok vagy mágneses mezők, például az EEG és a MEG rögzítése. A különböző módszerek eltérő kutatási előnyökkel járnak; például a MEG nagy időbeli felbontással (ezredmásodperces szintig) méri az agyi aktivitást, de korlátozottan képes lokalizálni ezt a tevékenységet. Az fMRI sokkal jobban lokalizálja az agyi aktivitást a térbeli felbontás érdekében, de sokkal kisebb időbeli felbontással [1] , míg a funkcionális ultrahang (FUS) elképesztő időbeli térbeli felbontást (akár 100 mikrométer, 100 milliszekundum, 15 MHz-en a preklinikai modellekben) képes elérni. de korlátozza a neurovaszkuláris kapcsolódás is.

A közelmúltban a mágneses részecskék képalkotását új érzékeny képalkotó módszerként javasolták, amely elegendő időbeli felbontással rendelkezik az agyi vértérfogat-táguláson alapuló funkcionális neuroimaging számára. Az első preklinikai vizsgálatok sikeresen demonstrálták a funkcionális képalkotást rágcsálókon [2] .

Ezenkívül a funkcionális neuroimaging sikeres módszer lehet az introverzió és az extraverzió tanulmányozására emberekben [3] . Ezenkívül a neuroimaging technikákat poszttraumás rendellenességek, szorongásos zavarok és más mentális betegségek tanulmányozására használják [4] .

Témák a funkcionális neuroimagingben

Az adott vizsgálatban alkalmazott mérőszám általában a vizsgált kérdéshez kapcsolódik. A mérési korlátozások a módszerektől függően változnak. Például a MEG és az EEG rögzíti azokat a mágneses vagy elektromos fluktuációkat, amelyek akkor fordulnak elő, amikor egy neuronpopuláció aktív. Ezek a módszerek kiválóak a neurális események időbeli lefolyásának mérésére (amelyek ezredmásodpercek nagyságrendjébe tartanak), de általában nem alkalmasak arra, hogy pontosan hol fordulnak elő ezek az események. A PET és az fMRI méri a vérösszetétel változásait egy idegesemény közelében. Mivel a mért vérváltozások lassan (néhány másodperc) következnek be, ezek a módszerek sokkal rosszabbak az idegi események időbeli lefolyásának mérésére, de általában jobbak a hely mérésére.

A hagyományos "aktivációs vizsgálatok" az agyi tevékenység meghatározott feladatokkal kapcsolatos elosztott mintázatainak azonosítására összpontosítanak. A tudósok azonban mélyebben megérthetik az agyműködést a különböző agyi régiók kölcsönhatásainak tanulmányozásával, mivel az idegi feldolgozás nagy részét több agyrégió integrált hálózata végzi. A neuroimaging kutatásának aktív területe az agy térben távoli régióinak funkcionális összekapcsolódásának tanulmányozása. A funkcionális kapcsolatok elemzése lehetővé teszi az interregionális neurális interakciók jellemzését specifikus kognitív vagy motoros feladatok ellátása során, vagy egyszerűen a pihenés alatti spontán tevékenység eredményeként. Az fMRI és a PET lehetővé teszi az időbeli korrelációban lévő agyi régiók különböző térbeli eloszlásainak funkcionális összekapcsolhatóságának térképek készítését, amelyeket funkcionális hálózatoknak nevezünk. Számos, neuroimaging technikát használó tanulmány azt is megállapította, hogy a vakok hátsó látóterületei aktívak lehetnek a nem vizuális feladatok, például a Braille-olvasás, a memória felidézése és a hallás lokalizációja, valamint egyéb hallási funkciók során [5] .

A funkcionális kapcsolódás mérésének közvetlen módszere annak megfigyelése, hogy az agy egyik részének stimulációja hogyan hat más területekre. Ez nem invazív módon is megtehető, ha a koponyán keresztüli mágneses stimulációt kombinálják valamelyik neuroimaging eszközzel, például PET-vel, fMRI-vel vagy EEG-vel. Massimini és munkatársai (Science, 2005. szeptember 30.) EEG segítségével rögzítették, hogyan terjed az aktivitás a stimulált helyről. Beszámoltak arról, hogy REM alvás közben az agy erőteljesen reagál a stimulációra, de a funkcionális kapcsolat jelentősen csökken az ébrenléti szinthez képest. Így mély alvás közben „az agy egyes területei nem beszélnek egymással”.

A kognitív idegtudományon és a szociális idegtudományon kívül a funkcionális idegképalkotás számos terület adatait használja fel, beleértve más biológiai tudományok (például neuroanatómia és neurofiziológia ), fizikát és matematikát is a technológia továbbfejlesztése és javítása érdekében.

Kritika és részletes értelmezés

A funkcionális neuroimaging vizsgálatokat gondosan kell megtervezni és gondosan értelmezni. Statisztikai elemzésre (gyakran a statisztikai paraméteres leképezésnek nevezett technikát alkalmazva) gyakran van szükség ahhoz, hogy az agy különböző aktiválási forrásait meg lehessen különböztetni egymástól. Ez különösen nehéz lehet, ha olyan folyamatokat veszünk figyelembe, amelyeket nehéz felfogni, vagy amelyekhez nem kapcsolódik könnyen meghatározható feladat (mint például a hit és a tudat ).

A sajtó gyakran idézi az érdekes jelenségek funkcionális neuroimaging-ét. Egy esetben funkcionális neuroimaging kutatók egy csoportja úgy érezte, hogy levelet kell írnia a The New York Timesnak , válaszul egy, az úgynevezett neuropolitikával kapcsolatos kutatásokról szóló cikkre [6] . Azzal érveltek, hogy a tanulmány egyes értelmezései "tudományosan megalapozatlanok" [7] .

2014 márciusában a Hastings Center közzétett egy jelentést Neuroimaging Interpretation: An Introduction to the Technology and its Limits [8] címmel vezető idegtudósok és bioetikusok közreműködésével . Ez a jelentés leírja és főként kritizálja a neuroimaging technológiákat, és megemlíti a lehetséges jövőbeni fejlesztéseket is.

Lásd még


Jegyzetek

  1. Poldrack, RA; Sandak, R. (2004). "Bevezetés ebbe a speciális kérdésbe: Az olvasás kognitív idegtudománya". Az olvasás tudományos tanulmányai. 8(3):199. doi: 10.1207/s1532799xssr0803_1 Archiválva : 2021. december 18. a Wayback Machine -nél . S2CID 143368316 Archiválva : 2021. december 18. a Wayback Machine -nél .
  2. Gyógynövény, Konstantin; Mason, Erica; Mattingly, Eli; Mandeville, Joseph; Mandeville, Emíri; Cooley, Clarissa; Wald, Lawrence (2020). "A hiperkapnia funkcionális MPI (fMPI) rágcsálóagyban MPI idősoros képalkotással". International Journal on Magnetic Particle Imaging. 6 (2/1). doi: 10.18416/IJMPI.2020.2009009 Archiválva : 2021. december 18. a Wayback Machine -nél
  3. Lei, X., Yang, T. és Wu, T. (2015). Az extraverzió-introverzió funkcionális neuroimaging. Neuroscience Bulletin, 31(6), 663-675. doi: 10.1007/s12264-015-1565-1 Archiválva : 2021. december 18. a Wayback Machine -nél .
  4. Etkin, A. és Wager, TD (2007). Szorongás funkcionális neuroimaging: Az érzelmi feldolgozás metaanalízise PTSD-ben, szociális szorongásos zavarban és specifikus fóbiában. American Journal of Psychiatry, 164(10), 1476-1488. doi: 10.1176/appi.ajp.2007.07030504 Archiválva : 2022. január 21. a Wayback Machine -nél
  5. Gougoux, FDR; Zatorre, RJ; Lassonde, M.; Voss, P.; Lepore, F. (2005). „A hanglokalizáció funkcionális neuroimaging vizsgálata: A vizuális kéreg aktivitása előrejelzi a korai vak egyének teljesítményét” Archiválva : 2020. március 27. a Wayback Machine -nél . PLOS Biológia. 3. cikk (2): e27. doi: 10.1371/journal.pbio.0030027 Archiválva : 2022. augusztus 7., a Wayback Machine PMC 544927 Archiválva : 2020. március 27. a Wayback Machine -nél . PMID 15678166 Archiválva : 2021. december 18. a Wayback Machine -nél .
  6. Marco Iacoboni et al. (2007). "This Is Your Brain on Politics" archiválva 2020. október 23-án a Wayback Machine -nél . In: The New York Times, 2007. november 11.
  7. Chris Frith et al. (2007). A „Politics and the Brain” archiválva 2020. október 23-án a Wayback Machine -nél . In: The New York Times, 2007. november 14.
  8. Johnston, J. és Parens, E. (2014). "Interpreting Neuroimages: An Introduction to the Technology and Its Limits", The Hastings Center Report, 44. kötet, s2. szám, 2014. március-április Archiválva : 2021. december 18. a Wayback Machine -nél .

Irodalom

Linkek