Introducción
Una forma de describir la organización cortical funcional es a través de mapas que agrupan toda la corteza en pequeñas regiones, cada una con funciones cerebrales específicas. El mapa más popular fue descrito por primera vez por Brodmann (1909) quien subdividió la corteza de cada hemisferio en 52 áreas., Estas áreas están segmentadas sobre la base de diferencias histológicas, y no tienen ninguna concordancia con las subdivisiones anatómicas del cerebro en lóbulos y giros. El área 44 de Brodmann (BA44) es una de las pocas áreas funcionales que tiene una correspondencia precisa con una de las subdivisiones anatómicas de la corteza. De hecho, BA44 está contenida y limitada por pars opercularis del giro frontal inferior izquierdo, el núcleo de la función del lenguaje expresivo descrita por Broca (1861).,
es problemático explicar tal variedad de funciones desde un modelo segregacionista de función cerebral basado en módulos. La mayoría de los modelos modernos abogan por enfoques multi-modulares que explican la cognición como una variación en la configuración de la red. Esto significa que cualquier área específica (por ejemplo, BA44) puede conectarse con diferentes módulos, dependiendo de la tarea, produciendo configuraciones de red específicas responsables de una función dada. La conectividad cerebral, el término para referirse a esta visión, puede explicar mejor los fenómenos cognitivos, conductuales y neuropsicológicos complejos que los modelos de localización simples., Los modelos de caracterización de redes neuronales son de valor en el estado actual de la neurociencia cognitiva, y para lograr esta búsqueda son necesarios los aportes de diferentes métodos.
como resultado, se ha encontrado un nuevo interés en la conectividad cerebral por el advenimiento de la imagen tensórica de difusión (DTI) y la RMN funcional en estado de reposo (fMRI). DTI es capaz de identificar tractos de fibra de tejido neuronal vivo utilizando una técnica recientemente desarrollada llamada tractografía., La tractografía es una técnica de post-procesamiento de imágenes que fusiona trayectorias de difusión de agua diminutas (tensores) en una cadena que representa los tractos neurales. La IRMf en estado de reposo es otra forma de procedimiento de procesamiento posterior que representa las conexiones cerebrales mediante la representación de áreas cerebrales discretas cuyas oscilaciones espontáneas están en sincronía. Estos dos procedimientos de posprocesamiento son actualmente los métodos más populares para estudiar la conectividad cerebral.
se ha creado una nueva terminología para definir los hallazgos o la técnica asociada con los estudios modernos de conectividad cerebral., (1) conectividad estructural, se refiere a la representación de fibras por tractografía; (2) conectividad funcional, se refiere a mapas de oscilaciones cerebrales sincrónicas, (3) conectividad efectiva, se refiere a la IRMf basada en tareas en la que los enfoques estadísticos y heurísticos evalúan la dirección del flujo de datos en los módulos activados de la IRMf., La tractografía puede ser determinista o probabilística; la conectividad funcional puede basarse en el análisis de componentes independientes (Independent) de los datos completos, o más limitado que representa la sincronía remota relacionada con el promedio de variación de la señal de una región de interés dada (también conocida como conectividad funcional basada en semillas). La conectividad efectiva puede explorarse con al menos dos enfoques matemáticos bastante complejos .
aunque todos estos métodos pueden proporcionar resultados similares, también pueden diferir., Por ejemplo, el uso de la tractografía determinista tiene una resolución limitada con fibras cruzadas, mientras que la tractografía probabilística parece cambiar la sensibilidad por la especificidad (Yo et al., 2009). La conectividad funcional se observa entre regiones donde hay poca o ninguna conexión estructural (Damoiseaux y Greicius, 2009). Sin embargo, la conectividad funcional puede cambiar y puede verse influenciada por el aprendizaje rápido, El entrenamiento de una tarea específica o una lesión (Kelly y Garavan, 2005; Hasenkamp y Barsalou, 2012; Jolles et al., 2013; Vahdat et al.,, 2014) mientras que la conectividad estructural es más estable y los cambios están principalmente relacionados con lesiones. La gran mayoría de los estudios de conectividad funcional se basan en fMRI en estado de reposo. Pocos estudios han explorado la conectividad cerebral durante o después de las tareas (por ejemplo, Caclin y Fonlupt, 2006; Bernal et al., 2013; Dima et al., 2013). Los mapas de activación cerebral en la IRMf relacionada con la tarea han mostrado conectividad, pero siempre limitada a la función investigada. Este es el substracto de la conectividad efectiva.,
también se ha descrito una metodología reciente basada en una técnica de meta-análisis bastante limitada para representar redes funcionales cerebrales. El método ha sido denominado modelo de conectividad meta-analítica (MACM; bzdok et al., 2013; Ardila et al., 2014; Kohn et al., 2014). En el presente estudio utilizamos este método para describir la red central del área de Broca involucrada en el lenguaje expresivo. Hemos preferido llamarlo «Pooling-data connectivity study» para evitar confusiones con la metodología estándar de metanálisis que generalmente requiere fuentes más amplias.,
materiales y métodos
la fuente de datos para este estudio pooling-data connectivity fue brainmap.org. la razón para utilizar solo esta fuente es que esta base de datos proporciona campos específicos y sistematizados de información y codificación específica de software de coordenadas de activación que hacen posible la selección precisa, automática y consistente de la muestra a estudiar. La salida de la base de datos es leída también por un software específico, también proporcionado por brainmap.org. así, se accedió a la base de datos de Brainmap1 utilizando Sleuth 2.,2, software abierto proporcionado por el mismo sitio web, el 20 de agosto de 2014. Las condiciones de búsqueda fueron: (1) estudios que reportaron BA44 o activación del área de Broca; (2) estudios que usaron fMRI; (3) sujetos normales; (4) activaciones: «solo activación» (descartando el Reporte de desactivaciones); (5) sujetos diestros; (6) edad 20-60 años; (7) dominio: lenguaje. La búsqueda se realiza automáticamente por Sleuth, dando una lista de documentos que satisfacen los criterios de selección., Los sujetos mayores de 60 años fueron excluidos por dos razones, (1) la edad se considera generalmente como un fuerte factor de riesgo para el deterioro cognitivo en general, y la demencia en particular (Ritchie y Kildea, 1995; Ferri et al., 2006); (2) se observa cierta disminución de la capacidad verbal después de los 60 años (por ejemplo, Alwin y McCammon, 2001; Ardila, 2007); ciertas habilidades verbales, como la fluidez verbal –una capacidad de producción del lenguaje que involucra BA44 – disminuye claramente después de esta edad (Tombaugh et al., 1999).
sesenta y nueve artículos con 102 de 407 experimentos coincidieron con criterios. En ese momento se aplicaron criterios de exclusión., Los artículos fueron excluidos si tenían asignaturas bilingües o tenían tareas realizadas en lenguas orientales, tareas limitadas al habla automática, tareas limitadas al lenguaje receptivo. También se excluyeron los trabajos que reportaban pacientes o trabajos en los que la implicación del lenguaje era marginal o Auxiliar de otras tareas cognitivas (memoria, atención, inhibición) o mediaba las respuestas del sujeto. Se incluyeron sujetos de ambos sexos. Con base en estos criterios de exclusión se excluyeron 12 artículos., Así, los resultados de la fMRI de 57 artículos fueron agrupados para análisis adicionales proporcionando 883 de 914 sujetos, 84 de 338 experimentos; 175 de 280 condiciones; y 1247 de 3699 ubicaciones (Tabla 1). Las activaciones asociadas a BA44 (criterios de búsqueda) se obtuvieron automáticamente del software Sleuth. Este informe automático enumera un número de grupos definidos por el Centro de masa (en coordenadas MNI), el volumen del grupo en mm3 y la intensidad. Estas coordenadas, por tema/tarea/papel se exportaron como archivos de texto (resutls agrupadas) para su análisis en el siguiente paso.,
la TABLA 1. Estimación de la probabilidad de activación (ALE) informe.
la significación estadística de los clústeres encontrados en los datos agrupados se analizó utilizando el método de estimación de la verosimilitud de activación (ALE). Este paso se realizó con el software de código abierto GingerALE2. ALE es un método para analizar activaciones cerebrales basadas en coordenadas en estudios de datos conjuntos. La descripción de las matemáticas de ALE está más allá del propósito de este informe., En pocas palabras, ALE trata los Picos de activación reportados como distribuciones de probabilidad espacial centradas en las coordenadas dadas. ALE calcula la Unión de las probabilidades de activación para cada voxel, permitiendo la diferenciación entre la convergencia verdadera de los focos de activación de la agrupación aleatoria (ruido). Las puntuaciones ALE obtenidas de miles de iteraciones aleatorias se utilizan para asignar valores p a los grupos de activación observados. Para obtener más información sobre la teoría de la ALE el lector se aconseja leer el trabajo de Eickhoff et al. (2009). Nuestros mapas ALE eran umbral en p < 0.,01 corregido para comparaciones múltiples con tasa de descubrimiento falso. Solo los clústeres de 200 mm cúbicos o más cuando se acepten como clústeres válidos. Los resultados de ALE se superpusieron en una plantilla anatómica adecuada para las coordenadas MNI, también proporcionada por brainmap.org. para ello utilizamos la interfaz gráfica de usuario Multi-Image Analysis (Mango) 3. Se obtuvo un mosaico de 3 × 3 inserciones transversales de imágenes de fusión utilizando la misma herramienta, seleccionando cada 3-4 imágenes comenzando en la imagen no.10, y exportadas a una imagen 2D-jpg.
resultados
dieciséis grupos significativos de activación fueron encontrados con el procedimiento ALE., La tabla 1 muestra estos grupos clasificados por su volumen en milímetros cúbicos. El grupo principal abarca BA44 y sus áreas colindantes. Estos son la ínsula anterior, el giro frontal inferior y medio y el giro pre-central. El segundo cúmulo se encuentra en la circunvolución cingulada anterior y pre-SMA izquierda que involucra a BA6 y 32. La afectación de la circunvolución cingulada anterior derecha podría ser real o, muy probablemente, un efecto de suavizado de la estructura homóloga contralateral vecina., El tercer grupo está ubicado en el lóbulo parietal superior e inferior izquierdo, un área compartida por BAs 7, 39 y 40. El cuarto grupo involucró algunas áreas de espejo de la Broca izquierda (BA44 derecha, ínsula anterior derecha y BA9 derecha) y una estructura subcortical, el putamen. El quinto grupo involucró la circunvolución fusiforme izquierda. El sexto grupo representa el núcleo del área del lenguaje receptivo o área de Wernicke. El siguiente grupo de importancia se localizó en el tálamo izquierdo., Nueve grupos más fueron listados en el informe automatizado por GingerAle, como se enumeran en la tabla 1, son el putamen izquierdo, el lóbulo parietal derecho, los lóbulos occipitales, el cerebelo y la circunvolución precentral derecha.
discusión
presentamos la red de área de Broca específica para tareas de lenguaje utilizando un método de ALE en datos de fMRI agrupados. Nuestro método se diferencia de otros por representar la conectividad de un área específica en su más amplia gama de potencialidades, centrándose en la caracterización de redes específicas que sirven a un dominio o función cognitiva específica.,
encontramos que la red de idiomas de BA44 consta de 16 clusters. Los primeros seis grupos de activación son áreas del lenguaje bien establecidas: el Grupo 1 representa el giro frontal inferolateral izquierdo y la ínsula anterior, que tomados en conjunto han sido reconocidos en la literatura como el área del lenguaje expresivo (Benson y Ardila, 1996)., El gran tamaño del cúmulo revela la densa conectividad vecina a áreas adyacentes a BA44 a través de fibras U; el cúmulo 2, representa el área motora suplementaria, a la que el prior está conectado estructuralmente a través del fascículo frontal aslante descrito por Catani et al. (2013), y muy probablemente asociado con la fluidez verbal y la iniciación del habla (Martino et al., 2012); cluster 3, representa la activación del lóbulo parietal superior e inferior izquierdo, conectado directa o indirectamente con fibras del fascículo arqueado o del fascículo occipitofrontal inferior (Dick et al.,, 2013). La conexión a estas áreas parietales está más probablemente relacionada con el acceso a nodos de memoria de trabajo verbal (Jonides et al., 1998); el cúmulo 4, mostró la activación de las áreas homólogas del cúmulo 1; los cúmulos 5 y 6 estaban relacionados con las áreas canónicas de Wernicke, muy probablemente conectadas a través del fascículo arqueado y suberviendo funciones de transferencia fonológica (Dick et al., 2013).
los Clusters 7 a 16 consistieron en la activación de áreas subcorticales, núcleo dorsal medial del tálamo izquierdo; putamen izquierdo y cerebelo derecho., La afectación del cerebelo izquierdo es cuestionable y se abordará más adelante. Otros grupos pequeños se localizan en áreas contralaterales homólogas de activaciones (BA7 y BA22), áreas visuales secundarias (BA18 y BA19) en ambos hemisferios y activación de la circunvolución precentral derecha. La participación de estas áreas no se comprende bien., Las áreas visuales pueden estar involucradas en tareas verbales ya que el sujeto «re-visualiza» objetos y escenas descritas por el material verbal; el giro precentral puede estar involucrado como consecuencia de la subvocalización, que puede estar presente cuando se expone al material verbal como una estrategia para ensayar imágenes con pistas motoras (Smith et al., 1995). Cabe destacar la falta de conectividad a la izquierda BA45 y ba21 izquierda, no aparece en el informe de texto automático ALE, ni aparece en la imagen de representación. La falta de participación de izquierda BA45 y BA39 se abordará más adelante.,
a nuestro leal saber y entender, no se ha informado de intentos previos para determinar la conectividad funcional del área de Broca en el lenguaje. Sin embargo, pocas publicaciones han reportado estudios que evalúen la conectividad cerebral relacionada con tareas específicas o funciones del lenguaje. Usando un análisis de conectividad funcional en estado de reposo basado en semillas Zhu et al. (2014) han demostrado la red de idiomas sembrando áreas de Broca y Wernicke. Demostraron que Broca se dejó lateralizada., Además, utilizando la IRMf basada en semillas en estado de reposo en una cohorte de 970 sujetos sanos Tomasi y Volkow (2012) encontraron activación de las regiones canónicas prefrontal, temporal y parietal, caudal bilateral y putamen/globus pallidus izquierdo, y núcleo subtalámico. Los autores utilizaron las áreas de Wernicke y Broca como regiones de siembra. También hay algunos estudios de conectividad estructural del área de Broca. Morgan et al. (2009) reportaron combinar DTI y conectividad funcional en estado de reposo para evaluar la conectividad entre SMA y áreas del lenguaje expresivo., En un estudio meta-analítico de Eickhoff et al. (2009) describieron la red expresiva mediante la puesta en común de los resultados de las tareas de fluidez y la realización de DCM (Heim et al., 2009). Encontraron la red principal que consiste en BA44, ínsula anterior, BA6 (corteza premotora) y BA4 (corteza motora primaria), con conexiones a los ganglios basales y el cerebelo. En su estudio encontraron que el DCM evidencia la ínsula en una posición entre BA44 y dos nodos paralelos que incluyen el cerebelo / ganglios basales y la corteza motora. Heim et al., (2009) evaluaron la conectividad aferente a BA45 (y BA44, indirectamente) en una tarea lingüística de discriminación fonológica/léxica presentada visualmente.
dos estudios adicionales se han centrado en parcelar el área de Broca relacionando la estructura con la función. El primer estudio utilizó tractografía probabilística e incluyó BA45. Se identificaron tres áreas segregadas: BA44, BA45 y área opercular profunda que colinda con la ínsula anterior (Anwander et al., 2007); el segundo estudio utilizó un método basado en patrones de co-activación en varias tareas cognitivas distintas., En este trabajo los autores describen cinco subdivisiones del área de Broca, dos áreas posteriores relacionadas con la fonología (dorsal) y la secuenciación rítmica (ventral), y tres áreas anteriores relacionadas con la memoria de trabajo, el control de conmutación y la semántica (Clos et al., 2013). No está claro cómo esta parcelación armoniza con hallazgos previos que describen una diferenciación dorso-ventral de BA44, asignando en el aspecto dorsal el sistema de neuronas espejo relacionado con la observación(Molnar-Szakacs et al., 2005).
nuestro método, aunque nuevo, no es completamente nuevo., Sundermann y Pfleiderer (2012) realizaron un estudio utilizando la misma metodología que nuestro estudio. Estos autores, sin embargo, no se dirigieron al idioma. En cambio, enfocaron su estudio en la «Unión frontal inferior» (un área que abarca el giro frontal inferior, el aspecto caudal del giro frontal medio y la ínsula anterior), y su papel en el control cognitivo. Aplicaron el modelado de conectividad meta-analítica (MACM) basado en el método ALE. Como hicimos en nuestro enfoque, ellos hicieron su análisis agregando todos los artículos en los que el giro frontal inferior izquierdo o derecho fue reportado como activado., Al igual que nosotros, también hicieron del área de activación la variable independiente sin suposiciones específicas sobre la especialización funcional del área objetivo. Se pensó que todas las áreas de co-activación estaban conectadas con el área central (criterios de selección para el MACM).
la importancia de caracterizar la red lingüística de BA44 radica en el hecho mencionado de la implicación multimodalidad de esta área a través de diferentes dominios en la cognición. El área de Broca como el núcleo del lenguaje expresivo, parece tener otras muchas funciones., Además de las funciones ya mencionadas, BA44 aparece involucrado en tareas de memoria de trabajo verbal(Rämä et al., 2001; Sun et al., 2005), en particular la memoria de tipo sintáctico (Fiebach et al., 2005; Wang et al., 2008); Sistema de neuronas espejo (Manthey et al., 2003; Lawrence et al., 2006; Lotze et al., 2006); programación motora (Amunts et al., 2004); imágenes táctiles (Yoo et al., 2003); procesamiento aritmético (Rickard et al., 2000); e incluso disfrute de la música (Koelsch et al., 2006)., Esta multifuncionalidad del área de Broca puede explicarse en parte por la subdivisión anatómica descrita anteriormente, pero aún así las subáreas específicas deben conectarse de una manera específica produciendo configuraciones de red distintas relacionadas con las tareas.
la hipótesis de diferenciación sub-anatómica de Broca está respaldada por un reciente estudio de autorradiografía histológica que demuestra diferentes poblaciones de receptores celulares (Amunts et al., 2010). La principal suposición en este trabajo es que la diferenciación en los segmentos del receptor celular también la función., Hay seis tipos de receptores que parcelan Broca en una (1) corteza de Transición ventral precentral, (2) ba44 dorsal, (3) ba44 ventral, (4) ba45 anterior, (5) BA45 posterior y (6) opérculo frontal medio. Cabe destacar el significado más amplio del área de Broca en este trabajo, incluyendo BA45 o par triangularis de la IFG.
todos estos hechos son indicativos de una función multi-potencial de BA44 que muy probablemente tiene expresión en una configuración de red múltiple que representa la salida de la función diferente., Por lo tanto, es aconsejable una caracterización de todas las posibles configuraciones de red en un intento de comprender la plasticidad de la función cerebral y los posibles efectos clínicos de las lesiones locales.
Nuestros resultados tienen implicaciones importantes. Puede servir como punto de partida para caracterizar aún más las distintas redes relacionadas con Broca asociadas a diversas funciones cerebrales. También puede facilitar la explicación de la complejidad de los síndromes observados en los trastornos del habla y el lenguaje, difíciles de reducir a dos o tres módulos del modelo estándar del lenguaje., La demostración de redes específicas que sirven también a funciones cognitivas específicas, como se presenta en este trabajo, es importante para la validación cruzada de otras técnicas que demuestran la conectividad cerebral; también puede servir para probar o disproof la participación funcional de la conectividad estructural. Por ejemplo, se ha encontrado que algunos sujetos con dominancia del hemisferio derecho para el lenguaje, tienen dominancia del fascículo arqueado izquierdo(Dick et al.,, 2013), en cuyo caso, la conectividad estructural no sigue la conectividad neuronal; nuestro método también puede evolucionar como herramienta para una cierta lateralización del lenguaje si se demuestran distintas conectividades de derecha a izquierda en futuras investigaciones en este campo.
limitaciones
muchos más artículos han descrito la activación de BA44 en tareas de lenguaje, pero no han sido incluidos en el brainmap.org base de datos., Para ingresar a la base de datos, los resultados del estudio tienen que reportar la activación en coordenadas espaciales estándar (MNI o Talairach), que tienen que ser ingresadas manualmente a la base de datos y luego aprobadas por el equipo que dirige la brainmap.org proyecto. A pesar de esta limitación, los autores estiman que el número de estudios/participantes/experimentos que ingresan a la agrupación de datos es grande y refleja el estado del arte de las publicaciones en fMRI de lenguaje.
otra limitación potencial derivada del preprocesamiento es la asignación incorrecta de la activación en áreas en las que dos lóbulos o estructuras diferentes se apoyan., Parte del preprocesamiento de los datos consiste en suavizar la activación. En suavizado, los voxels con señal más baja que los vecinos se incrementan para una presentación menos ruidosa. Por lo tanto, el algoritmo trata a todos los vecinos como un continuo. Este procedimiento explica lo que es más probable que sea una falsa activación de los culmen del cerebelo, ya que el suavizado de la verdadera activación obtenida en el giro fusiforme colinda con los culmen. Un efecto similar explica la llamada de activación en el giro cingulado anterior derecho, y el giro temporal superior izquierdo (área 22 en el Grupo 1)., Esta activación es probablemente debido a la extensión del alisado desde el opérculo frontal adyacente.
deben exponerse dos limitaciones adicionales. A pesar de la clara participación de BA45 en el lenguaje demostrado por los estudios de fMRI mencionados anteriormente, esta área no se menciona en el informe automático de ALE. El clúster 1 (Tabla 1) muestra la activación en todas las áreas que rodean BA45 (es decir, 44, 47, 6 y 9)., Por lo tanto, parece que el algoritmo está asumiendo un «bloque» que incluye BA45 (Pars Tringularis) dentro de BA44, ya que la activación es abierta en esa área de acuerdo con la imagen renderizada (Figura 1, panel derecho). Una situación similar puede explicar la falta de informe de BA21. Estas limitaciones tecnológicas están lejos de ser adecuadas para ser modificadas por los autores. Sin embargo, en sí no afectan al análisis estadístico ni a los resultados.
la FIGURA 1. Mapa de conectividad funcional de BA44 mediante modelado de conectividad Meta-analítica., (Izquierda) cortes descendentes transversales de la plantilla de resonancia magnética cerebral. El hemisferio izquierdo aparece en el lado derecho (Convención radiológica). Los grupos de activación están codificados por colores para la significación estadística de azul oscuro (más bajo) a rojo (más alto). Los números de clústeres del informe de estimación de verosimilitud de activación automática (ALE) están asociados con los clústeres principales de la imagen. Las flechas apuntan aproximadamente a sus isocentros. Dentro del óvalo amarillo, el cúmulo 7 corresponde al tálamo izquierdo, con localización medial, y el cúmulo 8, núcleo lenticular, con posición lateral y rostral., La activación cerebelosa que se muestra en el recuadro central de la fila inferior es parte del grupo 5. Es muy probable que se explique por el efecto suavizante de la activación adyacente de la circunvolución fusiforme izquierda. (Derecha) representación volumétrica 3D del cerebro mostrando activación en la superficie del hemisferio izquierdo. La zona de color rojo identifica BA44. No se muestran las activaciones profundas y medias.,
otras limitaciones son restricciones conscientes del estudio destinadas a evitar el efecto de factores de confusión que se sabe que afectan a la lateralización del lenguaje (sujetos normales con mano derecha, Tipo de lenguaje: occidental y edad: 20-60). La investigación de cómo estas variables interactúan con la red de Broca vale la pena ser abordada en futuras investigaciones.
el advenimiento de una base de datos grande permite la agregación de información confiable bajo una variable dada. Nos permitiría obtener información confiable con alta capacidad de generalización., Además, la puesta en común de datos en el método que proponemos aquí permite la demostración de áreas de co-activación a través de sujetos y entre tareas subordinadas a una función específica o a un grupo de funciones pertenecientes a un dominio específico. En particular, cada tarea específica (fonología, semántica, comprensión, etc.) puede utilizar solo algunos de los módulos. La representación de redes específicas altas que sirven a funciones específicas puede ser de importancia en la práctica clínica., Por ejemplo, podría identificar redes relacionadas con la lateralización del lenguaje y, por lo tanto, ayudar en la planificación neuroquirúrgica en pacientes no aptos para pruebas de IRMf o ama dependientes de tareas. En general, nuestro método puede demostrar la conectividad posible o potencial de la red para ese dominio cognitivo que mejora la comprensión de la función cerebral., Por ejemplo, podríamos evaluar todas las diferentes «configuraciones» en las que participa BA44 para revelar su máxima conectividad o, en menor escala, buscar la diferenciación de dichas configuraciones para dilucidar cómo BA44 está involucrado en diversas funciones.
conclusión
hemos demostrado la aplicación de un método de pooling de datos para representar en general la red de BA44 relacionada con el lenguaje. Los grupos de activación encontrados están en línea con estudios clínicos y de neuroimagen previos, aunque estos últimos son escasos., Para explicar la función cerebral, la descripción de las redes tendrá en el futuro inmediato un impacto mayor que la descripción de los módulos cerebrales podría haber tenido en el pasado. Una mejor comprensión de la conectividad cerebral necesariamente ayudará a comprender mejor las funciones cerebrales.
Declaración de conflicto de intereses
los autores declaran que la investigación se realizó en ausencia de relaciones comerciales o financieras que pudieran ser interpretadas como un potencial conflicto de intereses.,
Notas a pie de página
- ^http://brainmap.org
- ^http://brainmap.org
- ^http://ric.uthscsa.edu/mango/
Benson, F., y Ardila, A. (1996). Afasia: Una Perspectiva Clínica. Oxford: Oxford University Press.
Google Scholar
Broca, P. (1861). Observaciones sobre la sede de la Facultad de lenguaje articulado; seguido de una observación de afemia. Toro. Soc. Anthropol. 2, 330–357.
Google Scholar
Brodmann, K. (1909)., Teoría comparativa de la localización de la corteza cerebral presentada en sus principios sobre la base de la construcción celular. Leipzig: Barth-Verlag.