АКТИВАЦИЯ И ДЕАКТИВАЦИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ КОРЫ

В.М. ВЕРХЛЮТОВ1, В.Л. УШАКОВ2, П.А. СОКОЛОВ1,
1
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, г. Москва
2
НИЦ «Курчатовский институт», г. Москва
verkhliutov@mail.ru
АКТИВАЦИЯ И ДЕАКТИВАЦИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
КОРЫ ГОЛОВНОГО МОЗГА ЧЕЛОВЕКА
ПРИ ПРОСМОТРЕ И ПРИПОМИНАНИИ
ВИДЕОСЮЖЕТОВ*
С использованием анализа независимых компонент сигнала фМРТ выявили различные нейронные сети в передних и задних отделах коры при
представлении, предъявлении и припоминании видеосюжетов. Динамика
большинства сетей была синхронизирована с парадигмой стимуляции.
Для визуальной сети идентифицированы центральные и периферические
компоненты. При предъявлении стимула эти компоненты синхронизировались, а при воображении и припоминании сцены работали в противофазе. Активация периферических отделов зрительной сети совпадала с моментами воображения и припоминания видеосюжетов и сопровождалась
активным торможением центральных отделов ретинотопической проекции.
Ключевые слова: фМРТ, анализ независимых компонент, нейронные
сети, зрительная нейронная сеть, зеркальные нейроны, память
Введение
Недавнее открытие нейронных сетей состояния покоя [1] поставило
вопрос об их модификации и взаимодействии при восприятии стимулов и
когнитивной деятельности [2]. Использование в качестве стимулов натуральных изображений и видеофрагментов позволяет получить фМРТ активацию значительного числа корковых полей при предъявлении и хорошо регистрируемую реакцию при припоминании и воображении ранее
*
Работа выполнена при частичной поддержке РФФИ, грант № 10-04-01454, и
Программы Президиума РАН «Фундаментальные науки – медицине».
.
просмотренного сюжета [3]. Для выделения сетевой активности используют оценку когерентности и анализ независимых компонент [4]. Идентификацию сетей производят по синхронному изменению уровня фМРТсигнала для пространственно ограниченного объема или объемов серого
вещества [5]. Как было показано, функциональная связанность внутри
отдельной сети обусловлена анатомическими связями [6]. Выделяют визуальные, слуховые, моторные и когнитивные сети [7]. В состоянии спокойного бодрствования нейронные сети максимально однородны. Сенсорные и/или ментальные воздействия приводят к модификациям, которые изменяют внутреннюю структуру сети и порядок взаимодействия с
другими сетями [8]. Одним из важных вопросов является выявление отличий в картине активации для внешних и внутренних стимулов. В предыдущих исследованиях были выявлены особенности активации при воображении и припоминании зрительных сцен в сравнении с их просмотром
[9]. Показана значительная роль передних отделов коры в картине активации. Наряду с этим выявлена активация зрительной коры, включая первичные зрительные поля [10]. Отличие в этом случае заключалась в активации периферических и деактивации центральных отделов ретинотопических проекций 17,18,19 полей при воображении и припоминании зрительных сцен. Ретинотопические проекции в зрительной коре с использованием фМРТ были исследованы ранее [11]. Полученные результаты позволили предполагать особенности динамики зрительной сети во время
припоминания зрительных сцен. Поставлена задача исследовать эту динамику с использованием анализа независимых компонент.
Методика
В эксперименте принимали участие 21 здоровых испытуемыхдобровольцев - 12 мужчин и 9 женщин в возрасте 20-35 лет (средний возраст 22 года). Все испытуемые были опрошены на предмет наличия черепно-мозговых травм и других заболеваний нервной системы.
Каждому испытуемому было представлено 9 блоковых парадигм, каждая из которых длилась 3 мин и состояла из 3 блоков. Каждый блок состоял из базовой стимуляции (точка фиксации или задача парадигмы) и задачи парадигмы длительностью по 30 сек. Задачами парадигмы являлись:
представление себя на месте участника двух сюжетов, просмотр видео
двух сюжетов, немедленное представление после просмотра, отставленное представление данных видеосюжетов. Первый сюжет «прыжок с парашютом» был мало знаком для большинства испытуемых – студентов
университета в отличие от другого – «лекции». Таким образом, исполня-
лись следующие парадигмы: 1)точка фиксации + представление прыжка,
2) точка фиксации + представление лекции, 3)точка фиксации + просмотр
прыжка, 4) точка фиксации + просмотр лекции, 5) просмотр лекции +
просмотр прыжка, 6)просмотр прыжка + представление прыжка,
7)просмотр лекции + представление лекции, 8)точка фиксации + представление прыжка, 9)точка фиксации + представление лекции.
Для регистрации фМРТ использовали магнитно-резонансный томограф Philips Achieva с полем сверхпроводящего магнита 3.0 Тл и мощностью градиентной катушки 80 мТл/м. Чтобы исключить из анализа испытуемых с возможными поражениями и отклонениями в морфологическом
развитии головного мозга, применяли Т2-взвешенную импульсную последовательность в аксиальной проекции со следующими параметрами:
TR=3000 мс, ТЕ=80 мс, матрица 256х256, FOV = 24х24 см, толщина среза
4 мм, промежуток между срезами 1 мм. Функциональные данные получали с помощью эхо-планарного протокола (TR=3000 мс, ТЕ=35 мс, матрица 128х128, размер пикселя 1.8х1.8 мм, толщина среза 4 мм, межсрезовый
промежуток 1 мм). В каждой временной серии получается 60 наборов
функциональных срезов, покрывающих весь объем головного мозга. Для
проведения нормализации и корегистрации использовали индивидуальную изотропную трехмерная модель головного мозга с размером воксела
1х1х1 мм3, построенную с помощью Т1-взвешенных анатомических срезов с размером пикселя 1х1 мм2 и толщиной 1 мм.
Обработка данных сканирования выполнялась с помощью программ
SPM 8, GIFT и CARET. Она заключалась в препроцессинге функциональных и анатомических срезов, получении пространственно-статистической
информации об активации (SPM 8), выделении независимых компонент
(GIFT) и построении карт распределения сетевой активности на модельной поверхности головного мозга (CARET).
Для каждого испытуемого выполняли выравнивание временной серии
функциональных срезов с помощью преобразования твердого тела и корегистрацию (сопоставление функциональных и анатомических срезов) по
методу максимизации совместных данных. Пространственную нормализацию анатомических и функциональных срезов выполняли с помощью
минимизации квадратов разностей интенсивности между вокселями данных и шаблонов. Воксели анатомических шаблонов мозга были представлены в MNI-координатах. Нормализованные функциональные срезы
сглаживали функцией Гаусса с изотропным ядром 6 мм, что позволило
увеличить SNR, сделать более эффективными межгрупповые усреднение
и сравнение, использовав гауссову теорию поля. Чтобы разрешить про-
блему случайных колебаний BOLD-сигнала, в качестве зависимой переменной использовали сумму интенсивностей сигнала в каждом вокселе в
течение всей парадигмы и фильтр верхних частот с пороговым значением
0,008 Гц.
Для аппроксимации BOLD-сигнала применяли функцию гемодинамического ответа с величиной задержки 6 с и две ее производные по времени, шесть функций преобразования твердого тела (смещение вдоль 3 направлений, вращение вокруг 3 осей), определенных после выравнивания
временной серии функциональных срезов. Объектом дальнейшего анализа
была функция гемодинамического ответа, отражающая ступенчатую природу уровня BOLD-сигнала.
Для получения индивидуальных и популяционных зон активации и деактивации проводили статистическую обработку с помощью Т-критерия.
Данный критерий позволяет в дальнейшем строить единые карты активации и деактивации структур. Контрастный вектор общей линейной модели (general linear model - GLM) был выбран 0,1. Это означает, что первая
часть каждого из трех блоков парадигмы считается базовой линией, относительно которой фиксируется повышение (активация) или понижение
(деактивация) МР-сигнала во второй части блока (задача парадигмы). В
нашем случае представлял интерес воксельный уровень, поэтому порог
достоверности выбрали p = 0,001, Т=3,2. Обработка популяции (20 испытуемых в каждой парадигме, т.е. всего 9 популяций) проводилась с помощью дополнительного Т-критерия по одной выборке испытуемых (Onesample T-test).
Для решения поставленной задачи был использован более общий статистический подход, который все чаще применяется исследователями для
обработки МР-сигнала при непрерывных парадигмах (видео предъявление, мыслительный процесс) и который не зависит от априорных данных.
Данный метод называемый анализом независимых компонент (ICA) [12],
который позволяет выделять интересуемые сигналы без априорной информации об эксперименте. Таким образом, метод ICA может раскрывать
такие характеристики функционирования головного мозга, которые невозможно смоделировать вследствие отсутствия априорных данных. Анализ независимых компонент – это метод "слепого" выделения источников
сигнала, позволяющий выделить или разложить неизвестные источники
сигнала из их линейной суммы.
Программный пакет GIFT предлагает пространственный метод ICA
для обработки фМРТ данных с целью выделить пространственно независимые источники (компоненты) активности головного мозга. ICA может
применяться как для одного исследования одного субъекта, так и в случае
группы испытуемых для выявления общегрупповых характеристик источников. В данной работе в качестве основного этапа ICA использовался
метод Infomax, как один из возможных путей выявления негауссовости
распределения искомых компонент (критерий их независимости). Результатом работы GIFT было некоторое количество статистически независимых графиков поведения МР-сигнала (компонент) в рамках каждой парадигмы, усредненное по всем испытуемым с помощью Т-критерия. Каждой
компоненте соответствует набор вокселей. МР-сигнал от каждого из этих
вокселей с достаточным уровнем достоверности согласно Т-критерию
(Т>3,2; р<0,001) совпадает с графиком компоненты, что дает возможность
выделить сеть синхронно работающих вокселей.
Полученные распределения Т-критерия в MNI пространстве в результате работы SPM 8 и GIFT переносили на модельную поверхность головного мозга, которая также вписана в стандартную систему координат, с
помощью программы CARET. Данную процедуру осуществляли по принципу охватывающего воксела (enclosing voxel), т.е. при совмещении распределения Т-критерия и модельной поверхности значению узла на модельной поверхности присваивали такое же значение Т-критерия, которое
имеет воксел, вмещающий в свой объем данный узел. В результате, вместо объемного распределения Т-критерия получалось поверхностное распределение, так называемая, Т-карта (рис.1).
Для количественной оценки объема активации выбирали воксели с
уровнем Т>3.2. С использованием программы Talairach Client и собственного программного обеспечения находили число вокселей в пределах
объема определенной анатомической структуры или коркового поля по
Бродману. Проводили статистическую оценку количественных изменений
активирующихся или деактивирующихся вокселей, занимающих верифицированные объемы, подсчитывая как абсолютное их число, так и нормированное к объему структуры или поля. Абсолютные значения позволяют
оценить только изменения объемов активации/деактивации отдельных
структур в различных условиях эксперимента, т.к. мозговые структуры
имеют различные объемы, а корковые поля занимают разную площадь.
Значения объемов изменения активации, выраженные в процентах, позволяют сравнивать степень изменения функциональной активности разных
структур.
Предварительная оценка на нормальность распределений числа вокселей у испытуемых в разных состояниях показала значительный разброс
данных, не позволяющий применить параметрическую статистику. Срав-
нение средних значений проводили с использованием парного теста Вилкоксона
Результаты исследований
Воображение прыжка (экспериментальное задание 1) вызывает наиболее сильную активацию полей 6, 46, 45, 32, 20 в левом полушарии 6, 32, 8,
5 полей в правом полушарии. Воображение лекции (экспериментальное
задание 2) активирует 6, 45, 47, 8, 5 поля и периферию 17, 18, 19, 37 полей
и 20 поля в левом полушарии, а в правом полушарии активирует 44, 45,
32, 5, 22, 39, 17, 18, 19, 20 поля.
Просмотр видео «прыжок» (экспериментальное задание 3) активирует
кроме периферии и центр стриарных и экстрастриарных 17, 18, 19, 37 полей. В левом полушарии наблюдается активация 18, 19, 39, 40, 2, 7 полей.
Сохраняется активация 5 и 6 полей (рис.1).
При просмотре лекции (экспериментальное задание 4) активация снижается за счет 2 и 40 полей. Последовательный просмотр лекции и прыжка (экспериментальное задание 5) выявляет активацию 18, 19, 39, 40, 2, 7
полей, как в левом, так и в правом полушариях. Сохраняется активация 5,
6 и 37 полей, периферических отделов 19 и 18 полей. В правом полушарии обнаруживается минимальная активация 17 поля.
Немедленное припоминание видеосюжета «прыжок» сразу после его
просмотра (экспериментальное задание 6) активирует 46, 47, 44, 9, 10, 32,
24, 6 поля. Дополнительно имеются признаки активации 3, 4, 6, 40 и 22
полей, но только в левом полушарии. Выраженные признаки дезактивации присутствуют в сенсорных полях 17,18,19,37,39.
При этом немедленное припоминание видео «лекции» (экспериментальное задание 7) кроме полей 46, 47, 44, 45, 9, 10 , 32, 24, 6 вызывает
активацию моторных и премоторных полей 1,2,3,4 и дальней периферии
сенсорных полей 17,18,19. Левое полушарие в этом случае реагирует более выражено.
Отставленное припоминание прыжка (экспериментальное задание 8)
так же как и в предшествующем эксперименте активирует 46, 47, 44, 45, 9,
10 , 32, 24, 6, 39 когнитивные поля и 1,2,3,4,5,7 моторные поля. Дальняя
периферия сенсорных полей 17,18,19,20,22,37 участвует в процессе отставленного припоминания. В отличие от немедленного припоминания
ярче реагирует правое полушарие.
Последнее экспериментальное задание 9 - отставленное припоминание лекции вызывает более заметную активацию левого полушария. Активируются 46, 47, 44, 45, 9, 10 , 32, 24, 6,8, 39 поля. Срабатывает периферия 17,18,19,20,22,37 полей.
Таким образом, активация левого полушария преобладает при отставленном припоминании лекции, а правого при припоминании прыжка.
Рис.1 Распределение Т-критерия (-3.5 < Т < 3.5) в коре (плоская проекция)
левого и правого полушарий при демонстрации видеосюжета «прыжок с
парашютом» (экспериментальное задание 3). Поля по Бродману обозначены цифрами, их границы белыми линиями.
Рис.2 Распределение Т-критерия (-3.2 < Т < 3.2) в коре (плоская проекция)
левого и правого полушарий при припоминании сюжета «прыжок с парашютом» (экспериментальное задание 8). Поля по Бродману обозначены
цифрами, их границы белыми линиями.
Максимальная суммарная активация структур отмечалась при предъявлении видео прыжка (экспериментальное задание 3), занимая объем
менее 1% от всего объема идентифицированных структур коры мозга.
Объем этой активации достоверно отличался от объемов активации для
всех других условий эксперимента (рис.3).
Рис.3 Среднее число активированных вокселей в % ко всем возможным
активациям для 9 экспериментальных парадигм.
Усредненный по всем испытуемым объем общей активации структур
коры мозга при воображении зрительных образов и ощущений, сопровождающих прыжок с парашютом (экспериментальное задание 1), был
меньше чем активация, когда испытуемые воображали сцену проведения
лекции (экспериментальное задание 2). Однако разница была недостоверной в отличие от просмотра видео с прыжком (экспериментальное задание
3) и лекцией (экспериментальное задание 4). Как немедленное (экспериментальное задание 7), так и отставленное припоминание лекции (экспериментальное задание 9) сопровождался большим объем активации, чем
припоминание прыжка (экспериментальные задания 6 и 8). Но только отставленное припоминание лекции вызывало активацию, достоверно отличающуюся от отставленного припоминания прыжка. Просмотр видео
прыжка после просмотра видео лекции вызывал достоверно меньший активационный эффект чем просмотр прыжка после состояния покоя (экспериментальное задание 5).
Разделение отделов коры на передние и задние отвечает на вопрос, какие структуры обуславливают описанную выше динамику. Воображение
испытуемыми двух видов сцен (экспериментальные задания 1 и 2) активирует статистически неотличимые объемы передних и задних корковых
полей. Несмотря на то, что средние значения объема активации передних
полей падают при просмотре видеосюжетов и растут во время припоминания, статистически они не различимы. Исключением является сравнение объема активации передних отделов коры при просмотре видеосюжетов «прыжок с парашютом» и отставленное припоминание «лекции» (экспериментальные задания 3 и 9). Рост активации во время просмотра видеоклипов обусловлен активностью задних корковых полей.
Рис.4 Разделение зрительной сети на центральную А и периферическую Б
части (области с синхронно изменяющимся сигналом обведены черными
линиями). Обозначены 17,18,19 зрительные по Бродману.
Объем активации задней части коры при просмотре (экспериментальные задания 3 и 4) достоверно отличается от объемов активации во время
представления и припоминания (экспериментальные задания 1,2,6-9).
Число вокселей активации в передних отделах при немедленном припоминании (экспериментальные задания 6 и 7) достоверно превышает их
уровень в задних отделах. При оставленном припоминании для средних
значений сохраняются подобные соотношения, но статистически достоверны отличия только для припоминания «лекции» (p=0,05). Уровень активации при отставленном припоминании «лекции» (экспериментальное
задание 9) достоверно выше, чем при отставленном припоминании
«прыжка» (экспериментальное задание 8) как для передних, так и для
задних отделов коры.
Рис.5 Динамика активации (в децибелах к базовому уровню) центральных
(А на рис.4) и периферических (Б на рис.4) отделов зрительной сети при
просмотре и воображении сюжета «прыжок с парашютом». Цифрами на
оси абсцисс обозначены последовательные сканирования фМРТ каждое
длительностью 3 сек.
Основной прирост активации при зрительной стимуляции связан с работой основных (17,18,19) и вспомогательных (7,39,37,40,5) сенсорных
полей. Среди основных полей активация первичного 17-го зрительного
поля максимально в процентном отношении и минимально в абсолютных
значениях, что связано его наименьшим объемом. Кроме сенсорных полей
отмечается относительно существенный вклад активности 6-го моторного
поля. Значительный процентный рост активности 27-го и 29-го полей в
основном обусловлен их незначительным объемом.
Средние числа активированных вокселей при демонстрации разных
видеосюжетов достоверно различаются для 5,7,18,19,37,40 корковых полей. Нет достоверных различий для 6 и 17 поля. При сравнении относительных объемов активации в наибольшей степени повышается активность 17 поля, достоверно ниже повышение активности 18 и 19 полей.
С использованием анализа независимых компонент выявили несколько
различных сетей в передних и задних отделах коры. Наиболее интересные
результаты были получены при анализе визуальной сети в 17-19 полях.
Для сети были идентифицированы центральная и периферическая компоненты (рис. 4). При предъявлении стимула эти компоненты синхронизировались, а при воображении и припоминании сцены работали в противофазе (рис.5).
Выводы
Показано различное функциональное значение центральных и периферических отделов корковых зрительных полей при восприятии и воображении зрительных сцен. Воображение и припоминание, вероятно, связано
с активностью периферических отделов зрительной коры. При этом наблюдается активное торможение центральных отделов. Ранее были описаны особенности центро-периферических взаимоотношений в зрительной коре [13,14] подтверждающие эти выводы.
Степень активации вторичных полей (18 и 19) зрительной коры в отличие от первичного 17-го поля зависит от ментальной вовлеченности
испытуемого в просматриваемый видеосюжет, что возможно связано с
включением «зеркальных нейронов» [15].
Анализ фМРТ при просмотре видеосюжетов и представлении себя в
качестве участника, выполняющего показанные действия, демонстрирует,
что процесс воспроизведения следов памяти и процесс представления сопровождается активацией префронтальной и сенсорной коры.
Эффективность этих процессов может быть связана со степенью и
объемом активации «зеркальных нейронов» и структур, связанных с поддержанием сознания и уровня внимания.
Список литературы
Jann K, Kottlow M, Dierks T, Boesch C, Koenig T.,Topographic electrophysiological signatures of FMRI Resting State Networks //PLoS One.
2010, V.5, № 9. P. 1-10.
2. Ciuciu P, Varoquaux G, Abry P, Sadaghiani S, Kleinschmidt A., ScaleFree and Multifractal Time Dynamics of fMRI Signals during Rest and
Task // Front Physiol. 2012. V.3 № 186. P. 1-18.
3. Hasson U., Malach R., Heeger D.J. Reliability of cortical activity during
natural stimulation //Trends Cogn Sci. 2010 V.14 №1 P.40
4. Kang J., Wang L., Yan C., Wang J., Liang X., He Y., Characterizing dynamic functional connectivity in the resting brain using variable parameter
regression and Kalman filtering approaches // NeuroImage. 2011, V.56.,
P.1222–1234.
5. Meier T.B., Wildenberg J.C., Liu J., Chen J., Calhoun V.D., Biswal B.B.,
Meyerand M.E., Birn R.M., Prabhakaran V., Parallel ICA identifies subcomponents of resting state networks that covary with behavioral indices
//Front. Hum. Neurosci., 2012. V.6. №281 P. 1-14
6. Liu H., Fan G., Xu K., Wang F.,Changes in cerebellar functional connectivity and anatomical connectivity in schizophrenia: a combined restingstate functional MRI and diffusion tensor imaging study//J Magn Reson
Imaging. 2011. V.34, №6, P.1430-1438.
7. Damoiseaux J.S., Rombouts S.A., Barkhof F..,Scheltens P..,Stam
C.J,.Smith S.M.,Beckmann C.F., Consistent resting-state networks across
healthy subjects //PNAS, 2006 V.103 N37 P.13848-13853.
8. Li R., Chen K., Fleisher A.S., Reiman E.M., Yao L., Wu X.. Large-scale
directional connections among multi resting-state neural networks in human brain: A functional MRI and Bayesian network modeling study
//NeuroImage, 2011, V.56, P.1035–1042.
9. Ушаков В.Л.,Верхлютов В.М.,Соколов П.А.,Ублинский М.В.,Стрелец
В.Б.,Аграфонов А.Ю.,Петряйкин А.В.,Ахадов Т.А., Активация структур мозга по данным фМРТ при просмотре видеосюжетов и припоминании показанных действий.//Журн.высш.нервн.деят. 2011. Т.61,
№5, С.553-564.
10. Верхлютов В.М., Ушаков В.Л., Соколов П.А., Ублинский М.В., Ахадов Т.А. Отображение общей активации на плоской проекции коры
головного мозга человека при демонстрации и воображении видеосюжетов //Международный симпозиум «Нейроимиджинг и магнитоэнцефалография: фундаментальные исследования и клиническая
1.
11.
12.
13.
14.
15.
практика», МГППУ, Москва, 2012, 22-24 мая,
http://ihna.ru/files/member/verkhlyutov/art/verkhInm2012.pdf
Tootell R.B.H., Hadjikhani N., Hall E.K., Marret S., Vanduffel W.,
Vaughan J.T., Dale A.M., The Retinotopy of Visual Spatial Attention,
Neuron, 1998, V.21, P.1409-1422.
McKneown M. J., Makeig S., Brown G.G., Jung T.P., Kindermann S.S.,
Bell A.J., Sejnowski T.J., Analysis of fMRI Data by Blind Separation Into
Independent Spatial Components, 1998, V. 6. P. 160-188.
Levy I., Hasson U., Avidan G., Hendler T., Malach R.,Centr-periphery
organization object areas. Nature Neurosci. 2001. V.4, №5, P.533–539.
Верхлютов В.М., Ушаков В.Л., Cтрелец В.Б. Снижение латентности
компонента ВП N170 у человека при повторном предъявлении изображений лиц.//Журн.высш.нервн.деят. 2009, Т.59, N 3, с. 272-282.
Gallese V, Fadiga L, Fogassi L, Rizzolatti G. Action recognition in the
premotor cortex. //Brain. 1996. № 119 P. 593-609.