В рамках международного исследовательского сотрудничества была разработана система визуализации виртуальной реальности, которая может измерять широкий спектр нейронной активности в коре головного мозга мышей во время активного поведения. Это позволило им осветить аномалии в динамике кортикальной функциональной сети, которые обнаруживаются у мышей с моделью аутизма. Используя машинное обучение, они также смогли очень точно различать мышей с моделью аутизма и мышей дикого типа на основе паттернов кортикальной функциональной сети, когда мыши начинают или прекращают бегать. Результаты этого исследования были опубликованы в Cell Reports 28 марта.
Исследовательскую группу возглавляли профессор Тору Такуми и доцент Нобухиро Накаи (оба кафедры физиологии Высшей школы медицины Университета Кобе) и Масааки Сато (преподаватель кафедры фармакологии Высшей школы медицины Университета Хоккайдо). Профессор Такуми также является приглашенным старшим научным сотрудником Центра исследований динамики биосистем RIKEN.
Аутизм ( расстройство аутистического спектра ) — это расстройство развития нервной системы со многими неизученными аспектами, характеризующееся плохой социальной коммуникацией, сильной озабоченностью определенными вещами и повторяющимся поведением. Число аутичных людей заметно увеличивается, что считается серьезной социальной проблемой. Даже сейчас диагноз аутизма основывается на поведенческих характеристиках, что далеко от количественной перспективы, и существует большая потребность в открытии нового биомаркера.
В последние годы были проведены исследования по выявлению функциональных аномалий мозга, характерных только для аутичных людей. Исследования фМРТ в состоянии покоя показывают, что плотность функциональных сетей мозга увеличивается у молодых людей с аутизмом и уменьшается у взрослых. Однако эти изменения широко варьируются от человека к человеку. Поскольку анализ проводился, когда участники находились в состоянии покоя, было неясно, как аномалии в функциональных сетях мозга влияют на поведение.
Генетика вносит значительный вклад в аутизм, и считается, что геномные аномалии, такие как вариации числа копий (CNV), связаны с невропатологией. В последнее время животные (в основном мыши ), моделирующие геномные аберрации человека, часто используются для выяснения невропатологии аутизма. В этом исследовании исследователи разработали систему визуализации виртуальной реальности, которая может измерять мозговую активность мышей с моделью аутизма в режиме реального времени во время активного поведения. Изучая динамику функциональной сети мозга, исследовательская группа стремилась прояснить характерные для аутизма явления в мозге во время поведения.
Сначала была построена система визуализации VR . Мышь с закрепленной на месте головой помещают на беговую дорожку и показывают изображение виртуального пространства , проецируемое на экран. Виртуальное пространство было подготовлено таким образом, чтобы оно воспроизводило поле, используемое для поведенческих экспериментов с мышами. Движение беговой дорожки отражается на видеоизображениях, что позволяет мышам свободно исследовать виртуальное пространство. Наряду с поведенческими измерениями, такими как локомоция, одновременно выполнялась транскраниальная визуализация кальция, чтобы можно было измерить активность широкого спектра функциональных областей в коре головного мозга в режиме реального времени (рис. 1C-E). Для этого исследователи использовали трансгенных мышей.которые экспрессируют белок сенсора кальция (GCaMP) в своих нейронах. Кроме того, они создали метод анализа динамики корковых функциональных сетей. Они рассчитали корреляции между функциональными областями по односекундным данным нейронной активности, полученным с помощью визуализации кальция, и визуализировали функциональную сеть с использованием теории графов.
Исследователи проанализировали три секундных временных окна до и после того, как мышь спонтанно начала или прекратила движение на беговой дорожке (передвижение), и изучили характеристики сети в каждом временном окне. Результаты показали, что структура сети меняется с началом локомоции и увеличивается модульность. Также было обнаружено, что сетевая структура возвращается в состояние покоя при остановке локомоции. Таким образом, им удалось визуализировать динамику сети при переходе от покоя к локомоции и от локомоции к покою.
Затем исследователи использовали эту систему виртуальной реальности для анализа функциональной кортикальной сети мышей с моделью аутизма. Для эксперимента они использовали мышей с дупликацией 15q, первой установленной мышиной модели аутизма с вариациями числа копий. Мыши 15q dup демонстрировали сниженную двигательную активность и пройденное расстояние в пространстве ВР. Исследование функциональной корковой сети выявило более высокие сетевые связи после начала движения, снижение центральности сети и снижение модульности функциональной сети.
Основываясь на этих различиях в сетевых паттернах, исследователи попытались идентифицировать мышей с моделью аутизма по сетям корковых функций, используя машины опорных векторов (SVM), тип машинного обучения. Сетевые паттерны нескольких отдельных мышей с дупликацией 15q и мышей дикого типа использовались в качестве обучающих данных, и SVM смогла различить, были ли данные отдельных тестов получены от мыши с моделью аутизма или нет, с точностью 78% ~ 89%. Этот результат свидетельствует о том, что функциональная сеть мозга во время поведения содержит разностороннюю информацию об идентификации генотипа. Исследователи также изучили, какая информация оказывает влияние на мозг, и обнаружили, что функциональная связь в моторной коре важна для идентификации у мышей с моделью аутизма.
Таким образом, мыши с дупликацией 15q, модель аутизма, имели плотную функциональную корковую сеть во время передвижения и сниженную модульность. Исследователи также обнаружили, что машинное обучение может очень точно идентифицировать мышей с моделью аутизма на основе их функциональных паттернов кортикальной сети, которые связаны с поведенческими изменениями.
Дальнейшие исследования
Функциональная сеть мозга в мышиных моделях аутизма характеризуется функциональной связностью моторной коры, что имеет решающее значение для определения аутизма. Детальные исследования этих анатомических связей и нейрофизиологии помогут выяснить, какие сети между моторной корой и другими областями мозга играют решающую роль в патологии аутизма. Кроме того, ожидается, что дальнейшие исследования динамики функциональной сети мозга при аутизме во время активного поведения приведут к открытию новых биомаркеров для диагностики аутизма.
Анализируя обширную корковую активность, зарегистрированную у активных мышей, исследователи смогли визуализировать динамические, зависящие от поведения изменения в функциональной корковой сети мозга. Виртуальная реальность позволяет создавать мультимодальные среды, использующие множественную сенсорную информацию, включая визуальные, слуховые и обонятельные ощущения. Поскольку существенным симптомом аутизма у людей является нарушение социальной коммуникации, исследователи хотели бы сконструировать социальную среду для мышей в виртуальном пространстве и исследовать, как меняется динамика функциональной сети, когда мыши модели аутизма демонстрируют социальное поведение.
Теги: VR, аутизм, ИИ, МРТ
