Впервые новый инструмент, разработанный в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли Министерства энергетики (DOE) (Лаборатория Беркли), позволяет исследователям интерактивно исследовать иерархические процессы, происходящие в мозгу, когда он отдыхает или выполняет задачи. Ученые также надеются, что этот инструмент может пролить свет на то, как неврологические заболевания, такие как болезнь Альцгеймера, распространяются по всему мозгу.Созданное совместно с компьютерными учеными из Калифорнийского университета в Дэвисе (UC Davis) и при участии нейробиологов из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF), программное обеспечение под названием Brain Modulyzer объединяет несколько скоординированных представлений данных функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI). — например, тепловые карты, диаграммы узловых связей и анатомические виды — для обеспечения контекста данных о связях между мозгом.«Этот инструмент обеспечивает новую структуру визуализации и новые методы взаимодействия, которые исследуют связи мозга на различных иерархических уровнях.
Этот метод позволяет исследователям исследовать многокомпонентные наблюдения, которые ранее не рассматривались», — говорит Сугирт Муругесан, соавтор разработки. Brain Modulyzer.
В настоящее время он является аспирантом-исследователем в лаборатории Беркли и кандидатом наук в Калифорнийском университете в Дэвисе.«Другие инструменты, как правило, смотрят на абстрактные или статистические сетевые соединения, но не очень хорошо справляются с подключением к анатомии мозга. Мы убедились, что Brain Modulyzer подключается к анатомии мозга, чтобы мы могли одновременно оценивать абстрактную информацию. в анатомическом контексте ", — говорит Джесси Браун, научный сотрудник UCSF, который консультировал команду разработчиков Berkeley Lab по функциональности инструмента.
Статья, описывающая Brain Modulyzer, была недавно опубликована в Интернете в журнале IEEE / ACM Transactions по вычислительной биологии и биоинформатике. Brain Modulyzer теперь доступен на github. Муругесан и компьютерный ученый из лаборатории Беркли Гюнтер Вебер разработали инструмент вместе. Вебер также является адъюнкт-профессором факультета компьютерных наук Калифорнийского университета в Дэвисе.
Доцент неврологии UCSF Уильям Сили также консультировал по разработке инструмента.Прогнозирование распространения нейродегенеративных заболеванийБудучи нейробиологом в Центре памяти и старения UCSF, Браун и его коллеги используют нейровизуализацию для диагностики таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера и слабоумие, а также для наблюдения за тем, как болезнь прогрессирует с течением времени. В конечном итоге их цель — построить прогностическую модель того, как болезнь будет распространяться в мозгу, в зависимости от того, где она начинается.
«Мы знаем, что мозг устроен как сеть, с аксонами на концах нейронов, которые проецируются на другие нейроны. Это основной способ, которым нейроны соединяются друг с другом, поэтому один из способов думать о распространении болезни в мозге — это начинается в одном месте и как бы перепрыгивает через сетевые соединения », — говорит Браун.
Чтобы увидеть, как область мозга связана с другими областями мозга, Браун и его коллеги изучают фМРТ здоровых людей. Набор соединений, наблюдаемых в фМРТ, визуализируется как сеть. "Для нас схема подключения к сети у здоровых людей является ценной информацией, потому что, если мы затем изучим пациента с деменцией и увидим, что болезнь начинается в точке a в этой сети, мы можем ожидать, что она скоро распространится по сети. соединения с точками b и c ", — добавляет Браун.
До Brain Modulyzer исследователи могли исследовать эти нейронные сети только путем создания статических изображений областей мозга, которые они изучали, и наложения этих изображений на анатомическую схему всего мозга. На том же экране они также просматривали данные фМРТ, которые были сведены к статической сетевой диаграмме.«Проблема с этим процессом анализа заключается в том, что он все статичен.
Если бы я хотел исследовать другую область мозга, которая была бы другим шаблоном, мне пришлось бы ввести совершенно другой набор данных и создать еще один набор статических изображений. , — говорит Браун.Но с Brain Modulyzer все, что ему нужно сделать, это ввести матрицу, которая описывает силу связи между всеми областями мозга, которые он интересует изучением, и инструмент автоматически обнаружит сети. Каждая сеть окрашена по-разному в анатомическом представлении, а информация визуализируется абстрактно в нескольких графических и матричных представлениях.«Modulyzer — такой полезный инструмент для открытий, потому что он предоставляет действительно важную информацию о функциональных свойствах мозга, включая информацию, которая, как мы знали, была там раньше, но также подключается к областям мозга, о существовании которых мы раньше не подозревали в наборе данных.
Каждый «когда я использую его, я нахожу в данных нечто удивительное», — говорит Браун. «Это также невероятно ценно для исследователей, которые тоже не знают этих методов. Это позволит им намного более эффективно обнаруживать связи между областями мозга, которые важны для познания».История и следующие шаги
Идея Brain Modulyzer возникла, когда Вебер и Сили из Berkeley Lab встретились на «Вычислительных проблемах для точной медицины» в ноябре 2012 года. Этот семинар собрал вместе исследователей из Беркли и UCSF, чтобы сосредоточиться на вычислительных проблемах, которые ставит точная медицина. Их первоначальные обсуждения привели к сотрудничеству с Oblong Industries — компанией, которая создает компьютерные интерфейсы — для перевода лабораторных данных, собранных в UCSF, в трехмерную визуализацию структур и активности мозга.
Результаты этого сотрудничества были представлены на Саммите по точной медицине в мае 2013 года.«В Центре старения и памяти UCSF мы специализируемся в области нейробиологии, неврологических заболеваний и деменции.
Нам очень повезло, что мы общаемся с учеными из лаборатории Беркли, чей опыт в визуализации, картировании и работе с большими данными помог нам создать такие удивительные инструменты ", — говорит Браун. «Сотрудничество в области точной медицины было таким плодотворным для всех, что мы решили оставаться на связи».После саммита по точной медицине команда обсудила возможности дальнейшего сотрудничества, которое привело к проекту лабораторных исследований и разработок (LDRD) в лаборатории Беркли под названием «Графический анализ и визуализация мультимодальных крупномасштабных данных невропатологии с несколькими разрешениями». Часть финансирования разработки Brain Modulyzer поступила из этого LDRD, а также из грантов Сили от Консорциума Тау и Национальных институтов здравоохранения.
Вскоре команда надеется представить свою статью Brain Modulyzer сообществу нейробиологов для обратной связи. «Мы хотим убедиться, что этот инструмент полезен для сообщества, поэтому мы продолжим его повторять», — говорит Браун. «У нас есть много идей по улучшению того, что у нас есть, и мы думаем, что Modulyzer со временем будет становиться лучше».