Аннотация результатов, полученных в 2025 году
Настоящий проект посвящен проблеме построения функционального коннектома головного мозга человека при обеспечении различных видов деятельности. Данное научное направление требует разработки эффективных методов анализа контекстно-зависимых функциональных связей (КЗФС) на основе данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) во время выполнения тестовых заданий. Для решения данной проблемы, нами было разработано два новых метода анализа КЗФС, проведена валидация ранее не тестировавшихся методов анализа КЗФС, а также проведено сравнение чувствительности всех существующих методов анализа КЗФС на основе эмпирических данных фМРТ и биофизически реалистичных крупномасштабных симуляций мозговой активности. В результате нами были впервые валидированы и сопоставлены четыре класса методов анализа КЗФС: генерализированная форма корреляционного метода психофизиологических взаимодействий (gcPPI), модифицированные корреляционные методы психофизиологических взаимодействий (mod-scPPI и mod-gcPPI), метод взвешенных корреляций и взвешенный метод наименьших квадратов (wCorr и WLS), а также метод общих линейных моделей для временных серий ребер графа (Edge-wise GLMs). Все перечисленные методы способны определять истинный паттерн изменения КЗФС, однако, только модификация корреляционных метод психофизиологических взаимодействий, обладают высокой чувствительностью для всех типов экспериментальных дизайнов (блоковых и дискретных). Таким образом, методы mod-scPPI и mod-gcPPI, впервые предложенные в рамках настоящей работы, могут использоваться в качестве корреляционной альтернативы ранее предложенным регрессионным методам sPPI (Friston et al., 1997) и gPPI (McLaren et al., 2012). При этом важно отметить, что метод взвешенных корреляций (wCorr), ранее использовавшийся в десятках работ, опубликованных в рецензируемых научных журналах, обладает значительно более низкой чувствительностью к обнаружению изменений КЗФС и, на основании полученных нами данных, не может быть рекомендован к использованию при анализе данных фМРТ. Кроме этого, показано, что новый перспективный метод Edge-wise GLMs, предложенный в 2024 году двумя независимыми группами исследователей (Jones et al., 2024; Rasero et al., 2024), обладает такой же низкой чувствительностью, как и метод wCorr и также не рекомендуется для анализа КЗФС на основе данных фМРТ. За отчетный период нами также изучался вопрос относительно предельных возможностей впервые в мировой практике тестируемых методов КЗФС в обнаружении кратковременных контекстно-зависимых изменений нейронной синхронизации на основе сверхмедленных осцилляций BOLD-сигнала. На основе симуляций с варьирующей задержкой гемодинамического ответа (от 3.5 до 8 секунд в соответствии с эмпирическими данными) было продемонстрировано, что не смотря на медлительность гемодинамических процессов, модифицированный корреляционный метод психофизиологических взаимодействий (mod-gcPPI) способен определять быстрые изменения КЗФС в пробах длительностью порядка 100 мс, даже при регистрации данных с разрешением 2 секунды (наиболее распространенное временное разрешение в фМРТ исследованиях). Для того, чтобы выявлять быстрые изменения КЗФС методу требуется довольно большое количество предъявлений на один стимул (более 100 штук). Помимо этого, для впервые тестируемых методов было подтверждено, что высокая вариабельность гемодинамических процессов значительно снижает чувствительность к обнаружению КЗФС, особенно при быстром предъявлении стимулов (менее 1 секунды). Наиболее устойчивыми к гемодинамической вариабельности оказались ранее валидированные методы, основанные на корреляции амплитуд индивидуальных гемодинамических ответов (методы корреляции бета серий, BSC-LSS и BSC-FRR), эффективно работающие только для дискретных (event-related) дизайнов. При этом межстимульный интервал оказывает незначительное влияние на чувствительность всех методов КЗФС: избегать следует только очень коротких (менее 2 секунд) межстимульных интервалов из-за наложения гемодинамических ответов и проблемы мультиколлинеарности. Суммируя вышесказанное, в случае использования блоковых дизайнов фМРТ-исследований, рекомендуется использование генерализованного метода психофизиологических взаимодействий с деконволюцией в регрессионной форме (gPPI) или корреляционной форме (Mod-gcPPI), предложенной в рамках настоящей работы. В случае высокой гемодинамической вариабельности, рекомендуется использование методов корреляции бета серий (BSC-LSS и BSC-FRR), а также применение дискретных (event-related) дизайнов с большим количеством предъявлений (более 100 на одно условие) и относительно коротким межстимульным интервалом (от 2 с до 6 с): при этом становится возможным определение быстрых изменений синхронизации нейрональной активности порядка 100 мс (изменения синхронизации осцилляций локальных потенциалов в гамма диапазоне). Кроме этого, по возможности, рекомендуется использование скоростных импульсных последовательностей фМРТ, позволяющих сократить временное разрешение до 1 с или 500-700 мс, что значительно повышает чувствительность при анализе КЗФС. Кроме этого, нами была проанализирована принципиальная возможность определения потока информации между областями мозга во время выполнения тестового задания с помощью методов КЗФС. Ранее на основе симуляций с асимметричным изменением синаптических весов в зависимости от контекста, было продемонстрировано, что метод gPPI с применением деконволюции BOLD-сигнала, способен корректно определять направление связей. Главными требованиями для корректного определения потока информации является длительное сканирование одного человека, высокое отношение сигнала к шуму и низкая вариабельность гемодинамических процессов. Однако реальное отношение сигнала к шуму в эмпирических данных практически никогда не известно. В рамках настоящей работы была впервые продемонстрирована возможность корректного определения направления связей с помощью метола gPPI на эмпирических данных с выполнением задания стоп-сигнал из базы данных ИМЧ РАН. В соответствии с электрофизиологическими исследованиями метод gPPI смог выявить причинно-следственное влияние пред-ДМО на первичную моторную кору при успешном подавления действия. Обнаружение данного влияния стало возможным благодаря повышению отношения сигнал шум с помощью двух подходов: устранение не-нейронального шума с помощью разработанного в рамках настоящей работы программного обеспечения «TMFC denoise» (https://github.com/Masharipov/TMFC_denoise), а также использование индивидуальных областей интереса, смещающихся к локальному максимуму мозговой активности, вместо стандартного использования фиксированных областей интереса.