Впервые, новый инструмент, разработанный в Национальной лаборатории Лоуренса Беркли (САМКИ) Министерства энергетики (Berkeley Lab), позволяет исследователям в интерактивном режиме исследовать иерархические процессы, которые происходят в мозгу, когда это оставляет или выполняет задачи. Ученые также надеются, что инструмент может пролить некоторый свет на то, как неврологические болезни как болезнь Альцгеймера распространялись всюду по мозгу.Созданный вместе с программистами в Калифорнийском университете, Дэвисом (УК Дэвис) и с входом от нейробиологов в Сан-Франциско UC (UCSF), программное обеспечение, под названием Мозговой Modulyzer, объединяет многократные скоординированные представления о данных о функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI) – как тепловые карты, диаграммы связи узла и анатомические взгляды – чтобы обеспечить контекст для мозговых данных о возможности соединения.
«Инструмент служит новой основой визуализации и новых методов взаимодействия, которые исследуют мозговую возможность соединения на различных иерархических уровнях. Этот метод позволяет исследователям исследовать многослойные наблюдения, на которые не посмотрели прежде», говорит Сугирт Муруджесан, кто co-led развитие Мозгового Modulyzer.
Он в настоящее время – исследователь аспиранта в Berkeley Lab и кандидат доктора философии в УКЕ Дэвисе.«Другие инструменты имеют тенденцию смотреть на абстрактные или статистические сетевые соединения, но не делают вполне хорошей работы при соединении назад с анатомией мозга. Мы удостоверились, что Мозговой Modulyzer соединяется с мозговой анатомией так, чтобы мы могли одновременно ценить абстрактную информацию в анатомическом контексте», говорит Джесси Браун, постдокторский исследователь в UCSF, который консультировал группу разработчиков Berkeley Lab по вопросам функциональности инструмента.Работа, описывающая Мозговой Modulyzer, была недавно опубликована онлайн в Сделках IEEE/ACM на Вычислительной Биологии и Биоинформатике.
Мозговой Modulyzer теперь доступен на GitHub. Программист Murugesan and Berkeley Lab Гантэр Вебер разработал инструмент вместе. Вебер – также адъюнкт-профессор в Факультете информатики в УКЕ Дэвисе. Адъюнкт-профессор UCSF Неуролоджи Уильяма Сили также советовал разработке инструмента.
Предсказание распространения нейродегенеративных заболеванийКак нейробиолог в Памяти UCSF и Старящий Центр, Браун и его коллеги используют нейроотображение, чтобы диагностировать болезни, как болезнь Альцгеймера и деменция, а также контролировать, как болезни прогрессируют со временем. В конечном счете их цель состоит в том, чтобы построить прогнозирующую модель того, как болезнь распространится в мозгу на основе того, где это начинается.
«Мы знаем, что мозг построен как сеть с аксонами в наконечнике нейронов что проект к другим нейронам. Это – главный способ, которым нейроны соединяются друг с другом, таким образом, один способ думать о болезни, распространяющейся в мозгу, состоит в том, что это начинается в одном месте и отчасти перепрыгивает вдоль сетевых соединений», говорит Браун.Чтобы видеть, как отдел головного мозга связан с другими отделами головного мозга, Браун и его коллеги исследуют fMRIs здоровых предметов. Набор связей, наблюдаемых в fMRIs, визуализируется как сеть. «Для нас образец связи сети в здоровых предметах – ценная информация, потому что, если мы тогда изучаем пациента с деменцией и видим, что болезнь начинается в пункте a в той сети, мы можем ожидать, что это скоро распространится посредством сетевых соединений с пунктами b и c», добавляет Браун.
Перед Мозговым Modulyzer исследователи могли только исследовать эти нейронные сети, создав статические изображения отделов головного мозга, они изучали и наносили те картины на анатомическую диаграмму всего мозга. На том же самом экране они также посмотрели бы на fMRI данные, которые были уменьшены до статической сетевой диаграммы.«Проблема с этим аналитическим процессом состоит в том, что это все статично. Если бы я хотел исследовать другую область мозга, который был бы различным образцом, я должен буду ввести целый различный набор данных и создать другой набор статических изображений», говорит Браун.
Но с Мозговым Modulyzer, все, что он должен сделать, введено матрица, которая описывает преимущества связи между всеми отделами головного мозга, что он интересуется изучением, и инструмент автоматически обнаружит сети. Каждая сеть окрашена по-другому в анатомическом представлении и информации, визуализируемой абстрактно во многом графе и матричных взглядах.«Modulyzer – такой полезный инструмент для открытия, потому что это пузырится действительно важная информация о функциональных мозговых свойствах, включая информацию, которую мы знали, был там прежде, но это также соединяется с отделами головного мозга, которые мы не поняли, существовал прежде в наборе данных.
Каждый раз, когда я использую его, я нахожу что-то удивляющее в данных», говорит Браун. «Это также невероятно ценно для исследователей, которые не знают эти методы также. Это позволит им быть намного более эффективными в обнаружении связей между отделами головного мозга, которые важны для познания».
История и затем ступаетИдея для Мозгового Modulyzer начала, когда Вебер Berkeley Lab и Сили встретились в «Вычислительных проблемах для Медицины Точности» в ноябре 2012. Этот семинар примирил следователей из Беркли и UCSF, чтобы сосредоточиться на вычислительных проблемах, поставленных медициной точности. Их начальные обсуждения привели к сотрудничеству с Продолговатыми Отраслями промышленности – компания, которая строит компьютерные интерфейсы – чтобы перевести лабораторные данные, собранные в UCSF в 3D визуализацию мозговых структур и деятельность.
Результаты этого сотрудничества были представлены на Саммите Медицины Точности в мае 2013.«В Центре Старения и Памяти в UCSF наши экспертные знания находятся в нейробиологии, неврологических болезнях и деменции. Нам действительно повезло находиться в контакте с учеными Berkeley Lab, экспертные знания которых в визуализации, карты и работающий с большим исследованием данных помогли нам построить такие удивительные инструменты», говорит Браун. «Сотрудничество медицины точности было таким плодотворным сотрудничеством для всех, что мы решили поддержать отношения».
После Саммита Медицины Точности команда обсудила возможности для дальнейшего сотрудничества, которое привело к Лабораторному Целенаправленному исследованию и развитию (LDRD) проект в Berkeley Lab, названной «Основанный на графе Анализ и Визуализация Многомодальной Мультирезолюции Крупномасштабные Данные о Невропатологии». Часть финансирования для Мозгового развития Modulyzer прибыла из этого LDRD, а также предоставляет Сили от Консорциума Tau и Национальных Институтов Здоровья.
Скоро, команда надеется сделать их Мозговой доклад Modulyzer сообществу нейробиологии для обратной связи. «Мы хотим удостовериться, что этот инструмент полезен для сообщества, таким образом, мы будем продолжать повторять на нем», говорит Браун. «У нас есть много идей изменить к лучшему то, что мы имеем, и мы думаем, что Modulyzer будет держать улучшение со временем».