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Os principais modos básicos de atividade espontânea impulsionam a organização da conectividade funcional individual no cérebro humano em repouso

Apr 14, 2024Apr 14, 2024

Biologia das Comunicações, volume 6, número do artigo: 892 (2023) Citar este artigo

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A atividade espontânea do cérebro humano fornece uma janela para explorar os princípios intrínsecos da organização funcional. No entanto, a maioria dos estudos concentrou-se na conectividade funcional inter-regional. Os princípios subjacentes aos ricos repertórios de atividade instantânea permanecem em grande parte desconhecidos. Aplicamos uma análise de microestado próprio proposta recentemente a três conjuntos de dados funcionais de ressonância magnética em estado de repouso para identificar modos básicos que representam padrões de atividade fundamentais que coexistem ao longo do tempo. Identificamos cinco modos básicos principais que dominam as flutuações da atividade. Cada modo exibe um padrão de coativação dependente do sistema funcional distinto e corresponde a perfis cognitivos específicos. Em particular, o padrão espacial do primeiro modo de base principal mostra a separação da atividade entre o modo padrão e as regiões primárias e de atenção. Com base na modelagem teórica, reconstruímos ainda a conectividade funcional individual como a superposição ponderada de padrões de coativação correspondentes a esses modos básicos principais. Além disso, esses principais modos básicos capturam mudanças induzidas pela privação de sono na atividade cerebral e na conectividade inter-regional, envolvendo principalmente o modo padrão e as regiões positivas para tarefas. Nossas descobertas revelam um conjunto dominante de modos básicos de atividade espontânea que refletem a coordenação inter-regional multiplexada e impulsionam a conectividade funcional convencional, promovendo a compreensão do significado funcional da atividade cerebral espontânea.

A atividade espontânea no cérebro humano em repouso exibe padrões espaço-temporais bem organizados, fornecendo uma janela para a compreensão da organização funcional intrínseca1,2. Usando ressonância magnética funcional em estado de repouso (R-fMRI), numerosos estudos revelaram a rede de conectividade funcional (FC) em larga escala, medindo flutuações espontâneas de baixa frequência de sinais dependentes do nível de oxigenação sanguínea (BOLD)3,4, 5. A rede funcional exibe propriedades não triviais, como módulos funcionalmente específicos, mas interativos6,7,8, que facilitam a segregação funcional eficiente e a integração em todo o cérebro9,10,11. Além disso, a arquitetura da rede funcional varia entre os indivíduos12,13,14,15, molda os padrões de ativação funcional durante as tarefas16,17,18,19, está relacionada ao desempenho cognitivo individual18,20,21 e é modulada pelos estados mentais22,23.

Apesar do sucesso das análises de redes funcionais, os insights associados são limitados aos padrões de conectividade resumidos ao longo do tempo. O acúmulo de evidências sugere que a interação funcional inter-regional é altamente dinâmica, com padrões que variam no tempo24,25,26. Uma abordagem inovadora é examinar quadros únicos de atividade cerebral para revelar a coordenação transitória em escalas de tempo mais curtas (por exemplo, segundos)27. Os padrões de atividade cerebral total foram classificados em vários estados cerebrais recorrentes com diferentes padrões de coativação28,29,30,31. A transição temporal entre esses estados cerebrais segue uma estrutura hierárquica31 e mostra alterações entre tarefas30,32,33, estados de consciência34,35 e transtornos psiquiátricos36,37. Além da análise em nível de grupo, um estudo muito recente identificou estados individualizados de coativação cerebral, cujas taxas de ocorrência dependem dos estados de tarefa, lateralidade e gênero, e mostra mudanças longitudinais na recuperação pós-AVC38. Embora esses estudos forneçam informações valiosas sobre a organização funcional variável no tempo, eles normalmente atribuem o padrão de atividade instantânea em cada momento a um único estado cerebral; a semelhança partilhada ao longo dos momentos foi subestimada39. Uma visão mais natural sustenta que múltiplos modos básicos podem coexistir ao longo da atividade resolvida no tempo, que são combinados seletivamente em cada momento para apoiar potenciais respostas cognitivas26,40,41. A identificação destes modos básicos pode desvendar os blocos de construção da actividade intrínseca e pode fornecer uma via para explorar a multiplicidade das relações inter-regionais em repouso. No entanto, os padrões espaciais destes modos de atividade básicos e o seu potencial significado funcional permanecem em grande parte desconhecidos.

 0.78)./p> 0.05, 10,000 permutations)./p> 0.96, Supplementary Fig. 8). The presence of five leading basic modes was replicated with high spatial similarity in most of the other cases (all rs > 0.85, Supplementary Figs. 9, 11, and 12), except for the case of without global signal regression (Supplementary Fig. 10). Notably, the total weight explained by the leading basic modes increased with the decreasing spatial resolution (Supplementary Fig. 13), with weights of 37% and 44% for the 400-node and 200-node parcellations, respectively. For the strategy without global signal regression, the number of leading basic modes was reduced to three (Supplementary Fig. 10). The reduced number might be biased by the presence of an additional basic mode, which ranked ahead of the five typical basic modes. This additional basic mode showed all positive amplitudes across the brain and accounted for a large portion of activity variance (i.e., 23%). All these results suggest that the five leading basic modes were robust and reproducible./p>2 mm or 2° in any direction or mean FD > 0.2 mm) to further reduce the influence of head motion. (iii) Global signal regression. In the main analysis, the global signal was regressed to better reduce the influence of head motion and non-neural signals89,99. To assess the potential influence of the global signal, we re-preprocessed the R-fMRI data in the HCP dataset without global signal regression. (iv) Brain parcellation. To assess the influence of spatial resolution, we extracted regional time courses from the HCP dataset by using the same type of functional parcellations with different spatial resolutions (i.e., comprising 200 and 400 cortical regions)52. The leading basic modes obtained from different spatial resolutions were compared at the functional system level53 and the voxel-wise level. In the latter case, the voxels within the same nodal regions were assigned the same amplitude values for each basic mode, regardless of the spatial resolution. In cases (i)–(iv), the validation analysis was performed based on REST1 of the HCP dataset. (v) Reproducibility across datasets. We identified the leading basic modes from another independent dataset, i.e., the Beijing Zang dataset51, and compared them with those in the HCP dataset./p>