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【脑功能研究】脑神经网络的“模块化”和“整合”特点对不同类型的脑疾病都有“显著影响”

更新时间:2023-05-07 21:31:25点击次数:1156次字号:T|T

大脑功能的实现依赖于不同功能的大脑系统之间的有效沟通。解剖学上支持神经功能沟通和整合的底物是“连接组”,即神经系统结构连接的复杂网络。

越来越多的文献表明,许多神经和精神疾病都与人类连接组的网络特征改变有关。许多研究报告了不同疾病在同一组网络属性中表现出的变异。例如,在阿尔茨海默病、自闭症、精神分裂症、抑郁症、肌萎缩侧索硬化症(ALS)和癫痫等疾病中,默认网络的功能连接均发生了变化。同样,连接组模块化结构的破坏也与自闭症、抑郁症、癫痫、精神分裂症和22q11微缺失综合征有关。

2. 脑网络的基本概念

首先,大脑网络具有形成局部密集的集群或模块的强烈倾向,这反映模块内部的连接丰富,模块之间的连接相对稀疏,即模块化的概念。综合起来,这些网络属性的存在反映了大脑信息分离的倾向,形成了专门的神经处理和独特的功能系统的解剖学基础。

连接组映射的第二个常见特性是描述全脑集成的网络属性,即“整合”

作者认为,“模块化”和“整合”是实现脑网络基本原则的基本途径。脑网络的基本原则体现在两个方面,第一将脑网络形成所需的物理和代谢成本最小化的趋势,第二全脑不同大脑区域之间有效的神经通信(不仅仅是相连,还要高效)。在实现这两个原则的过程中,“模块化”对于降低大脑在具体区域的代谢成本而言有决定性的作用,而“整合”则实现了不同区域在局部“模块化”实现后的远距离信息的高效传输。

3.不同障碍类型中的脑连接障碍

大脑网络研究表明连接组参与了广泛的神经系统疾病。阿尔茨海默病(AD)似乎涉及结构和功能连接组的广泛变化,包括小世界属性的丧失(解剖核心减少)、功能中枢的改变和静息态网络的模块化重组。高水平的跨通道的研究表明,amyloid-β(一种蛋白质)沉积的区域与大脑网络中高水平的功能连通的脑区重叠。

同时,网络连接组还参与了广泛的精神性疾病。例如,研究报告了自闭症谱系障碍SD)早期发育时存在连接组的变化,包括较低的白质完整性、较大的纤维数量和增加的网络路径长度。网络研究进一步报道了ASD患者大脑整合回路功能低下,局部回路功能过度连接,以及个体间功能连接水平的差异,这些差异可能与自闭症相关的特征有关。

再有功能研究进一步表明,精神分裂症患者(schizophrenia )的连接水平降低,功能连接的模式也更加随机。其连接受到干扰的程度可能与症状的严重程度有关,这会表现在个体差异上面。

除此以外,重度抑郁症可能涉及到对情绪处理起关键作用的脑区之间的解剖学连接的变化。不同的功能连接模式与抑郁症的类型和严重程度以及不同的临床亚型有关。

这说明,大脑网络连接组也参与了广泛的精神性疾病。

通过以上的论述,作者阐明了大脑网络连接组在不同类型障碍中(如精神性疾病和神经性疾病)都有着显著的影响,而“模块化”特征和“整合”特征在这个过程中发挥了突出的作用。

4.“模块化”、“整合”和疾病的关系

一些大脑疾病似乎是由局限于特定局部网络的中断引起的。例如,以不同行为症状为特征的不同神经退行性综合征最初针对特定的功能子系统。有证据表明,不同神经退行性疾病的萎缩模式与健康大脑中静息态网络特定的功能布局存在空间重叠。

例如,阿尔茨海默病中皮质萎缩的模式反映了默认网络的地形,而额颞叶痴呆的萎缩模式反映了突显网络的布局,以及ALS最初主要影响运动网络。

因此,每一种神经退行性疾病似乎都是从最初的震中(epicentre,这里应该理解为病源节点) 开始的,随着逐渐萎缩的模式沿着震中的连通性模式扩散,网络的模块化组织最初将影响局限于最初受影响的子网络。

同时,神经“整合”为疾病对全局网络的影响提供了更广泛的路径。首先,就像在互联网、通讯和交通网络中一样,大脑中枢的中心位置使它们容易受到攻击,成为全局网络破坏的常见源头。它们的高中心性进一步导致了神经元结构、生理和代谢的差异,使它们成为疾病过程中常见的参与者。第二,保持高水平的全脑沟通和一体化的总体动力,使人类大脑容易出现局部变化迅速扩散的风险,并在整个网络中引发一系列关键的故障(级联网络故障)。

疾病的早期影响主要集中在一个特定的网络模块中,而关键节点及其连接的损坏可能导致连接组中许多位置的结构和功能更改,可以看出,“模块化”和“整合”带来的局部效应和关键节点易受攻击的效应为疾病的可能产生具有重要影响。其中一个网络节点的故障触引发拓扑相邻节点的补偿效应(例如,活动增加),目的是接管故障节点的角色,并保持最佳的大脑功能状态。这些节点负担的增加将反过来导致它们失败的概率增加,从而引发整个网络中节点的级联故障。关键节点的全局连接性使它们更有可能参与这种补偿过程。

作者通过对疾病形成和发展过程中“模块化”和“整合”特征在网络障碍中起到的具体作用的分析,阐明了“模块化”和“整合”的网络特征对于研究跨障碍疾病的网络底物识别的重要性,从而顺利引出了以“模块化”和“整合”为两个维度的新框架。

原文:

A cross-disorder connectome landscape of brain dysconnectivity

MP van den Heuvel, O Sporns - Nature Reviews Neuroscience, 2019

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