tabulka 1. Zpráva o odhadu pravděpodobnosti aktivace (ALE).

statistická významnost klastrů nalezených na sdružených datech byla poté analyzována metodou odhad pravděpodobnosti aktivace – (ALE). Tento krok byl proveden s open source softwarem GingerALE2. ALE je metoda pro analýzu aktivací mozku založených na souřadnicích ve studiích sdružování dat. Popis matematiky piva je mimo účel této zprávy., Stručně řečeno, ALE zachází s hlášenými vrcholy aktivace jako s distribucí prostorové pravděpodobnosti soustředěnou na daných souřadnicích. ALE vypočítá spojení aktivačních pravděpodobností pro každý voxel, což umožňuje rozdíl mezi skutečnou konvergencí aktivačních ohnisek z náhodného shlukování (šum). ALE skóre získané z tisíců náhodných iterací se používají k přiřazení p-hodnot pozorovaným shlukům aktivace. Pro více informací o teorii ALE čtenář se doporučuje přečíst si práci Eickhoff et al. (2009). Naše ALE mapy byly prahové hodnoty na p < 0.,01 opraveno pro vícenásobné srovnání s false Discovery rate. Pouze shluky 200 nebo více krychlových mm, kde jsou přijímány jako platné klastry. Výsledky ALE byly překryty na anatomickou šablonu vhodnou pro Souřadnice HND, také poskytované brainmap.org. pro tento účel jsme využili Multi-Image Analysis GUI (Mango)3. Mozaika 3 × 3 transveral vložek fúzních obrazů byla získána za použití stejného nástroje, výběr každé 3-4 obrázky začínající na obrázku č. 10, a exportován do 2D-jpg obrazu.

výsledky

při postupu ALE bylo nalezeno šestnáct významných shluků aktivace., Tabulka 1 ukazuje tyto klastry seřazené podle jejich objemu v milimetrech krychlových. Hlavní klastr zahrnuje BA44 a jeho dosedací plochy. Jedná se o přední insulu, dolní a střední čelní gyri a pre-centrální gyrus. Druhý shluk je umístěn v levém pre-SMA a přední cingulate gyrus zahrnující BA6 a 32. Zapojení pravého předního cingulárního gyru by mohlo být skutečné nebo s největší pravděpodobností účinkem vyhlazení sousední kontralaterální homologní struktury., Třetí shluk se nachází v levé horní a dolní temenní lalůček, oblast sdílené BAs 7, 39 a 40. Čtvrtá hvězdokupa zahrnovala některé zrcadlové oblasti levé broky (pravá BA44, pravá přední insula a pravá BA9) a jednu subkortikální strukturu, putamen. Pátá skupina zahrnovala levý fusiformní gyrus. Šestý klastr představuje jádro oblasti receptivního jazyka nebo oblasti Wernicke. Další skupina důležitosti byla umístěna v levém thalamu., Devět více clusterů byly uvedeny v automatické zprávě GingerAle, které jsou uvedeny v Tabulce 1, jsou levém putamen, pravá temenní lalok, týlní lalok, mozeček, a právo konvoluce čelního laloku.

diskuse

Představujeme Brocovu oblastní síť specifickou pro jazykové úkoly s využitím metody ALE v sdružených datech fMRI. Naše metoda liší od ostatních tím, znázorňující připojení z určité oblasti v nejširším rozsahu potenciál, se zaměřením na charakterizaci konkrétní sítě podřídilo konkrétní kognitivní domény nebo funkce.,

zjistili jsme, že jazyková síť BA44 se skládá ze 16 klastrů. Prvních šest klastrů aktivace jsou dobře zavedené jazykové oblasti: cluster 1 reprezentuje levé infero-boční čelní závit a přední insula, že dohromady byly uznány v literatuře jako expresivní jazykové oblasti (Benson a Ardila, 1996)., Velké velikosti clusteru odhaluje hustou sousední připojení do oblastí přilehlých k BA44 přes U vláken; cluster 2, představuje doplňkové motorické oblasti, na které je připojen před strukturálně přes šikmo čelní fasciculus popsal Catani et al. (2013) a s největší pravděpodobností spojené s verbální plynulostí a zahájením řeči (Martino et al., 2012); cluster 3, představuje aktivace levé horní a dolní temenní lalůček, spojené přímo nebo nepřímo s vlákny arcuate fasciculus nebo nižší occipitofrontal fasciculus (Dick et al.,, 2013). Spojení s těmito parietálními oblastmi pravděpodobně souvisí s přístupem k verbálním uzlům pracovní paměti (Jonides et al., 1998); cluster 4, ukázal, aktivace homologních oblastí klastru 1; kazetové 5 a 6 se týkaly kanonické Wernickeho oblasti, s největší pravděpodobností připojen přes arcuate fasciculus a podřídilo fonologického přenos funkce (Dick et al., 2013).

shluky 7 až 16 spočívaly v aktivaci subkortikálních oblastí, mediálního hřbetního jádra levého thalamu; levého putamenu a pravého cerebellumu., Zapojení levého mozečku je sporné a bude řešeno později. Další malé klastry jsou umístěny v kontralaterální homologní oblasti aktivace (BA7 a BA22), sekundární zrakové oblasti (BA18 a BA19) na obou polokoulích a aktivace právo konvoluce čelního laloku. Zapojení těchto oblastí není dobře pochopeno., Vizuální oblastech mohou být zapojeny do slovní úkoly jako předmět „re-představit“, objekty a scény popsal verbální materiál; konvoluce čelního laloku může být zapojen jako consecuence z subvocalization, které mohou být přítomny, když jsou vystaveni verbální materiál jako strategie na zkoušku snímky s motorem stopy (Smith et al., 1995). Poznámka je nedostatek připojení k levé BA45 a levé BA21, nejsou uvedeny v ALE-automatické textové zprávy, ani se objeví v renderování obrazu. Nedostatek zapojení levých BA45 a BA39 bude řešen později.,

podle našich nejlepších znalostí nebyly hlášeny žádné předchozí pokusy o zjištění funkční konektivity oblasti Broca v jazyce. Jen málo publikací však uvedlo studie hodnotící mozkovou konektivitu související s konkrétními úkoly nebo jazykovými funkcemi. Pomocí analýzy funkční konektivity založené na osivu Zhu et al. (2014) prokázali, jazyk, síť setí brocova a Wernickeho oblasti. Prokázali, že Broca má zůstat později., Také, s využitím semen na bázi resting-state fMRI v kohortě 970 zdravých jedinců Tomasi a Volkow (2012) zjistili, že aktivace kanonické prefrontální, temporální a parietální regiony, bilaterální caudatus a levé putamen/globus pallidus, a subtalamická jádra. Autoři využívali oblasti Wernicke a Broca jako výsevní oblasti. Existují také některé studie strukturální konektivity Brocovy oblasti. Morgan et al. (2009) uvádí, že kombinuje DTI a klidovém stavu, funkční připojení k posouzení konektivity mezi SMA a expresivní jazykové oblasti., V metaanalytické studii Eickhoff et al. (2009) popsal expresivní síť spojením výsledků plynulých úkolů a vedení DCM (Heim et al., 2009). Našli hlavní sítě skládající se z BA44, přední insula, BA6 (premotorické kůry), a BA4 (primární motorická kůra), s napojením na bazální ganglia a mozeček. Ve své studii zjistili, že DCM důkaz insula v poloze mezi BA44 a dvěma paralelními uzly, které zahrnují cerebellum / bazální ganglia a motorickou kůru. Heim et al., (2009) posuzoval aferentní propojení s BA45 (a ba44, nepřímo) v jazykovém úkolu fonologické/lexikální diskriminace vizuálně prezentované.

dvě další studie se zaměřily na oblast parceling Broca týkající se struktury funkce. První studie využila pravděpodobnostní traktografii a zahrnovala BA45. Byly identifikovány tři segregované oblasti: BA44, BA45 a hluboká operkulární oblast přiléhající k přední insule (Anwander et al., 2007); druhá studie využila metodu založenou na vzorcích koaktivace na několika odlišných kognitivních úkolech., V této práci autoři popisují pět pododdělení, že brocova oblast,, dvě zadní oblastech souvisejících s fonologie (hřbetní) a rytmické řazení (ventrální), a tři přední oblastech souvisejících s pracovní paměť, přepínání, ovládání a sémantika (Clos et al., 2013). Není jasné, jak to parcellation ladí s předchozí zjištění popisující dorso-ventrální diferenciace BA44, přidělování v dorzální aspekt pozorování související s mirror neuron system (Molnar-Szakacs et al., 2005).

naše metoda, i když nová, není zcela nová., Sundermann a Pfleiderer (2012) provedli studii využívající stejnou metodiku jako naše studie. Tito autoři se však nezaměřovali na jazyk. Místo toho, oni zaměřili svou studii v „inferior frontal junction“ (oblast zahrnující dolní čelní závit, ocasní aspekt střední frontální gyrus, a přední insula), a jeho roli v kognitivní kontrole. Použili metaanalytické modelování konektivity (MACM) založené na metodě ALE. Stejně jako v našem přístupu provedli analýzu agregující všechny články, ve kterých byly aktivovány levé nebo pravé dolní čelní gyri., Stejně jako my také udělali oblast aktivace nezávislou proměnnou bez konkrétních předpokladů týkajících se funkční specializace cílové oblasti. Všechny oblasti koaktivace byly považovány za spojené s hlavní oblastí (výběrová kritéria pro MACM).

význam charakterizující jazyk síť BA44 spočívá ve výše uvedené skutečnosti multimodality zapojení této oblasti v různých oblastech poznání. Brocova oblast jako jádro expresivního jazyka, zdá se, že má další mnoho funkcí., Kromě již zmíněných funkcí se BA44 objevuje v úlohách verbální pracovní paměti (Rämä et al., 2001; Sun et al., 2005), zejména paměť syntaktického typu (Fiebach et al., 2005; Wang et al., 2008); zrcadlový neuronový systém (Manthey et al., 2003; Lawrence et al., 2006; Lotze et al., 2006); programování motorů (Amunts et al., 2004); hmatové snímky (Yoo et al., 2003); aritmetické zpracování (Rickard et al., 2000); a dokonce i hudební požitek (Koelsch et al., 2006)., Tato víceúčelovost, že brocova oblast,, lze zčásti vysvětlit tím, anatomické členění je popsáno dříve, ale stále konkrétních dílčích oblastí, by se měl připojit ve zvláštním způsobem produkovat zřetelný úkol související s konfigurací sítě.

Broca sub-anatomické diferenciace hypotéza je podporována posledních histologické autoradiografie studie prokazující různé populace buněk receptory (Amunts et al., 2010). Hlavním předpokladem v této práci je, že diferenciace segmentů buněčných receptorů také funkce., Existuje šest typy receptorů parcelaci Broca v (1) ventrální konvoluce čelního přechodná kůra, (2) hřbetní BA44, (3) ventrální BA44, (4) přední BA45, (5) zadní BA45, a (6) střední frontální gyrus, frontální operculum. Za zmínku stojí širší význam Brocovy oblasti v této práci, včetně BA45 nebo par triangularis IFG.

Všechny tyto skutečnosti jsou orientační multi-potenciální funkce BA44, že s největší pravděpodobností má výraz více-konfigurace sítě účetnictví pro různé funkce výstupu., Proto je vhodné charakterizovat všechny možné konfigurace sítě ve snaze porozumět plasticitě funkce mozku a možným klinickým účinkům lokálních lézí.

naše výsledky mají důležité důsledky. Může sloužit jako výchozí bod k dalšímu caractherize odlišných sítí souvisejících s Brocou spojených s různými mozkovými funkcemi. To může také jednoduché vysvětlení složitosti syndroms viděl v řeči a jazykové poruchy, obtížné snížit na dvě nebo tři moduly jazyka standardní model., Ukázka konkrétních sítí podřídilo také specifické kognitivní funkce, jak je uvedeno v tomto dokumentu, je důležité pro cross validace jiné techniky prokazující konektivity mozku; to také může sloužit jako důkaz nebo dysproof funkční zapojení strukturálních připojení. Například bylo zjištěno, že některé subjekty s dominancí pravé hemisféry pro jazyk, mají levou obloukovou fasciculus dominanci (Dick et al.,, 2013), v tomto případě, strukturální konektivity nemá následuje neurální připojení; naše metoda může také vyvíjet jako nástroj pro určité jazykové lateralizace, pokud odlišné zprava doleva connectivities jsou demonstrovány v budoucí výzkum na tomto poli.

Omezení

Mnoho více článků popsal BA44 aktivace v jazyce úkolů, ale nebyly zahrnuty v brainmap.org databáze., Pro vstup do databáze, výsledky studie mají hlásit aktivace v normě prostoru souřadnice (MNI nebo Talairach), které mají být zadány ručně do databáze a pak schválen tým vede brainmap.org projekt. Navzdory tomuto omezení autoři odhadují počet studií/účastníků/experimenty zadání sdružování-data jsou velké a odráží nejmodernější publikací v fMRI jazyka.

dalším potenciálním omezením odvozeným z předběžného zpracování je nesprávné rozdělení aktivace v oblastech, ve kterých přiléhají dva různé laloky nebo struktury., Část předzpracování dat spočívá v vyhlazení aktivace. Při vyhlazování se voxely s nižším signálem než sousedé zvyšují pro méně hlučnou prezentaci. Algoritmus tedy zachází se všemi sousedy jako s kontinuem. Tento postup vysvětluje, co je s největší pravděpodobností falešná aktivace culmen mozečku, jako je vyhlazení skutečného aktivace získané v gyrus fusiformis dosedá culmen. Podobný efekt vysvětluje volání aktivace v pravé přední cingulate gyrus, a levé superior temporal gyrus (plocha 22 v clusteru 1)., Tato aktivace je s největší pravděpodobností způsobena prodloužením vyhlazování z přilehlého čelního operkula.

dvě další omezení by měla být vystavena. Navzdory jasnému zapojení BA45 do jazyka prokázaného výše uvedenými studiemi fMRI není tato oblast uvedena v automatické zprávě ALE. Cluster 1 (Tabulka 1) ukazuje aktivaci ve všech oblastech kolem BA45 (tj. 44, 47, 6 a 9)., Zdá se tedy, že algoritmus předpokládá „blok“ včetně BA45 (Pars Tringularis) v BA44, protože aktivace je v této oblasti zjevná podle vykresleného obrazu (Obrázek 1, pravý panel). Podobná situace může vysvětlit nedostatek zprávy BA21. Tato technologická omezení nejsou zdaleka vhodná pro úpravy autory. Samy o sobě však nemají vliv na statistickou analýzu nebo výsledky.

Další omezení jsou vědomé omezuje studie určena, aby se zabránilo vlivu matoucích faktorů, které je známo, že ovlivňují jazyk lateralizace (righ-podal normální předměty, jazyk, typ: occidental, a věk: 20-60 let). Zkoumání toho, jak se tyto proměnné propojují se sítí Broca, stojí za to řešit v budoucím výzkumu.

příchod Velké databáze umožňuje agregaci informací spolehlivých pod danou proměnnou. To by nám umožnilo získat spolehlivé informace s vysokou schopností zobecnění., Kromě toho, sdílení dat v metodě navrhujeme zde umožňuje demonstrace z oblasti ko-aktivace napříč předměty a celé úkoly podřídilo buď určitou funkci nebo skupinu funkcí vztahující se k jedné konkrétní domény. Každý konkrétní úkol (fonologie, sémantika, porozumění atd.) může používat pouze několik modulů. Zobrazení vysoce specifických sítí, které zachovávají specifické funkce, může být v klinické praxi důležité., Například, to může identifikovat sítí týkající se lateralizace jazyka, a tím pomůže v neurochirurgické plánování u pacientů, které nejsou vhodné pro úlohy závislé na fMRI nebo Wada testy. Obecně může naše metoda prokázat možnou nebo potenciální konektivitu sítě pro tuto kognitivní doménu, která zvyšuje porozumění mozkové funkci., Například bychom mohli posoudit všechny různé „konfigurace“, ve kterém BA44 podílí se odhalit jeho maximální konektivitu nebo, v menším měřítku, usilovat o diferenciaci těchto konfiguracích objasnit, jak BA44 je zapojen do různých funkcí.

závěr

prokázali jsme použití metody sdružování dat pro zobrazení sítě BA44 související s jazykem. Shluky aktivace našli, jsou v souladu s předchozí klinický a neurologický studií, i když ty jsou sporé., V zájmu vysvětlení funkce mozku bude mít popis sítí v budoucnu větší dopad, než mohl mít popis mozkových modulů v minulosti. Lepší pochopení mozkové konektivity bude nutněpomůže lépe porozumět mozkovým funkcím.

Prohlášení o střetu zájmů

autoři prohlašují, že výzkum byl proveden bez jakýchkoli obchodních nebo finančních vztahů, které by mohly být chápány jako potenciální střet zájmů.,

Poznámky pod čarou

1. ^http://brainmap.org
2. ^http://brainmap.org
3. ^http://ric.uthscsa.edu/mango/