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Connectoom

EIN Konnektom ist eine vollständige Karte der neuronalen Verbindungen im Gehirn.

Hintergrund

Der Begriff wurde 2005 von Olaf Sporns geprägt.[1][2] Der Begriff ist inspiriert von der Erforschung der erblichen Eigenschaften des Menschen im menschlichen Genom.[3][4][5]Die Konnektomforschung wird im koordiniert Human Connectome Projekt, das wiederum von den USA finanziert wird Nationales Gesundheitsinstitut. Das Projekt zielt darauf ab, eine vollständige Karte der neuronalen Verbindungen im Gehirn normaler gesunder Erwachsener zu erstellen.

Verbindungen der weißen Substanz im Gehirn, visualisiert mit Traktografie

Das Studium der Konnektome, auch als bezeichnet Verbindung, reicht von der Beschreibung von Verbindungen auf Mikroebene zwischen Neuronen und Synapsen innerhalb des Zentralnervensystems bis hin zur Beschreibung der strukturellen und funktionellen Verbindungen zwischen großen kortikalen und subkortikalen Regionen auf Makroebene. Die baulichen Verbindungen werden durch die Axone oder Weiße Substanz. Zwischen diesen beiden Extremen werden auch die Verbindungen zwischen Gruppen oder Populationen von Neuronen innerhalb bestimmter Regionen auf der Mesoebene untersucht. Ein Beispiel hierfür sind kortikale Säulen oder Mini-Säulen; vertikal gruppierte Cluster von Neuronen und ihren Ablegern, die als kleine funktionelle Einheiten fungieren.[6] Das ultimative Ziel besteht darin, Daten von Konnektomen zu sammeln und zu analysieren, die Mikro-, Meso- und Makroebenen umfassen.

Ebenen der strukturellen Beschreibung

Mikroebene

Mit mikroskopischen Techniken wie dem Anfärben einzelner Nervenzellen mit golgi Färbung, oder Injektion von Substanzen, die Bahnen (neuronale Verbindungen) zwischen Nervenzellen sichtbar machen könnten. Dies geschah in Autopsie von Gewebepräparaten, die unter die Lichtmikroskop wie haben überprüft. Mit der Methode der Golgi-Färbung einzelner Zellen ist es jedoch nach wie vor schwierig, die längeren Trajektorien und Projektionen abzubilden, so wurde beispielsweise auf Mikroebene versucht, Konnektome auf der Ebene der Verbindungen zwischen Nervenzellen und Synapsen von Tieren zu beschreiben wie der Wurm. Caenorhabditis elegans.[7], oder auf der Ebene von partiellen Konnektomen der Netzhaut,[8] und von der primärer visueller Kortex.[9] der Maus. Von letzteren befinden sich öffentlich zugängliche 12 TB Daten im sogenannten Connectome-Projekt öffnen.

Makro Level

Das menschliche Gehirn kann mit einem Autobahnnetz verglichen werden. Die baulichen Verbindungen (wie die Autobahnen) ermöglichen die Kommunikation oder den Verkehr zwischen den Städten, kurz: sie bilden auch die funktionalen Verbindungen. Die Abbildung von strukturellen und funktionellen Zusammenhängen im Gehirn ist durch die Entwicklung neuer nicht-invasiver Techniken möglich geworden, wie z Diffusionstensor-Bildgebung (DTI) und fMRT. Die erste Technik macht es möglich durch Traktografie die wichtigsten pakete Weiße Substanz oder Traktate im Gehirn sichtbar.[10] Dies gilt sowohl für kortikokortikale als auch kortikothalamische Verbindungen. Die fMRT ermöglicht es, Schlüsselbereiche im Gehirn zu identifizieren, die im Ruhezustand oder während der Aufgabenerfüllung aktiv sind und funktionell miteinander verbunden sind. Die funktionelle Konnektivität zwischen zwei Hirnregionen wird als der Grad der Korrelation zwischen Aktivitätsmustern in diesen Regionen definiert. Durch die Betrachtung aller Hirnareale nacheinander lässt sich schließlich die funktionelle Konnektivität des gesamten Gehirns nachvollziehen.

Mit diesem Ansatz ist es auch gelungen, Naben zu identifizieren.[11] Dies sind Unterstationen oder Knoten des Informationsverkehrs im Gehirn, die vor allem bei der Koordination der Informationsflüsse im Gehirn eine Rolle spielen. Interessant ist auch eine als bezeichnete Näherung funktionale Parzellierung: Erkennung lokaler Bereiche im Gehirn mit spezifischen funktionellen Merkmalen und Konnektivitätsmustern wie z cingulärer Kortex[12].

Effizienz von Netzwerken im Gehirn

Eine Reihe von Studien hat gezeigt, dass Netzwerke im Gehirn eine effiziente Organisation haben, in der sowohl eine starke lokale Clusterung (kurze Verbindungen) als auch eine begrenzte Anzahl von Fernverbindungen vorhanden sind. Dieses Organisationsprinzip, bekannt als Small World-Modell zeichnet sich durch eine hohe globale Effizienz in der Kommunikation aus.[13] Darüber hinaus scheinen diese Netzwerke auch in Ruhe und im „Nichtstun“ aktiv zu sein. Dies deutet darauf hin, dass auch im Ruhezustand eine neuronale Aktivität im Gehirn stattfindet, wobei große Teile des Gehirns aktiv miteinander kommunizieren.[14][15] Solche Netzwerke wurden von Raichle als die Standardnetzwerke.[16][17]

Entwicklung

Bei kleinen Babys und sogar mit Frühchen, Studien mit fMRT zeigen, dass sowohl die strukturellen als auch die funktionellen Verbindungen von Netzwerken im Gehirn abgeschlossen sind. Dies gilt sowohl für die Fern- als auch für die Nahbereichsverbindungen der weißen Substanz[18] Die grundlegende Architektur dieser Netzwerke scheint sich nicht wesentlich von der der Netzwerke im erwachsenen Gehirn zu unterscheiden.[19] Um die Geburt herum gibt es ein explosionsartiges Wachstum der gegenseitigen Kontakte (Synapsen), mit einem Höhepunkt der gegenseitigen Verbindungen um das zweite Jahr. Das heißt nicht, dass das Gehirn bis dahin funktionell „fertig“ ist: Spätere Verfeinerungen der Trajektorien müssen noch erfolgen, unter anderem durch einen Prozess wie such Beschneidung (Unnötige synaptische Verbindungen 'wegschneiden')

Individuelle Unterschiede

Ein potenzielles Problem bei der Kartierung der allgemeinen Merkmale der funktionellen Organisation des Gehirns sind die großen individuellen Unterschiede in den strukturellen und anatomisch Merkmale des menschlichen Gehirns. Olaf Sporns sieht daher die Kartierung individueller Unterschiede in Konnektivitätsmustern als einen wichtigen zweiten Forschungsschritt, analog zum menschlichen Genom, bei dem sich nicht nur allgemeine, sondern auch individuelle Merkmale als wichtig erwiesen haben. Eine interessante Frage ist auch, inwieweit Eigenschaften wie Intelligenz[20]oder Verhaltensstörungen wie disorders Schizophrenie[21] im Zusammenhang mit bestimmten spezifischen oder abweichenden Konnektivitätsmustern im Gehirn.

Externe Links

Verweise

  1. ↑Sporen, Olaf; Tononi, Giulio; Kötter, Rolf (2005). „Das menschliche Connectome: Eine strukturelle Beschreibung des menschlichen Gehirns“. PLoS Computerbiologie 1(4): e42. Bibcode 2005PLSCB...1...42S. doi:10.1371/journal.pcbi.0010042. PMC 1239902. PMID16201007
  2. ↑Sporns O (2011) Das menschliche Konnektom: Ein komplexes Netzwerk. Ann N Y Acad Sci 1224, 109-125.
  3. ↑Lichtmann, J; Sanes, J (2008). "Ome sweet ome: Was kann uns das Genom über das Connectom sagen?". Aktuelle Stellungnahme in Neurobiologie 18(3): 346–53.
  4. ↑Sporns O (2011) Das menschliche Konnektom: Ein komplexes Netzwerk. Ann N Y Acad Sci 1224, 109-125
  5. ↑TINS, Dezember 2013, Band 17, Nr. 12, S. 595-606. Sonderausgabe. Das Connectom
  6. ↑Mountcastle VB (1997)Die säulenförmige Organisation des Neocortex. Gehirn
  7. ↑White, J. G.; Southgate, E.; Thomson, J. N.; Brenner, S. (1986). „Die Struktur des Nervensystems des Nematoden Caenorhabditis elegans“. Philosophische Transaktionen der Royal Society B: Biologische Wissenschaften 314 (1165): 1-340. Startnummer 1986RSPTB.314....1W. doi:10.1098/rstb.1986.0056.
  8. ↑Briggman KL, Helmstädter M, Denk W. (2011 März 10). "Verdrahtungsspezifität im richtungsselektiven Schaltkreis der Netzhaut". Natur 471 (7337): 183-8. Bibcode 2011Natur.471.183B. doi:10.1038/natur09818
  9. ↑David D. Bock, Wei-Chung Allen Lee, Aaron M. Kerlin, Mark L. Andermann, Greg Hood, Arthur W. Wetzel, Sergey Yurgenson, Edward R. Soucy, Hyon Suk Kim & R. Clay Reid. Netzwerkanatomie und In-vivo-Physiologie des visuellen kortikalen Neurons. Nature, 471, 177–18 (10. März 2011)doi:10.1038/nature09802
  10. ↑Sporen, Olaf; Thiran, Jean-Philippe; Meuli, Räto; Hagmann, Patric; Kurant, Maciej; Gigandet, Xavier; Thiran, Patrick; Wedeen, Van J. (2007). „Mapping Human Whole-Brain Structural Networks with Diffusion MRI“. PLoS ONE 2 (7): e597. doi:10.1371
  11. ↑Sporns O, Honey CJ, Kötter R (2007)Identifizierung und Klassifizierung von Hubs in Gehirnnetzwerken. PLoS ONE 2(10): e1049. doi:10.1371
  12. ↑Beckmann, M.; Johansen-Berg, H.; Rushworth, MFS (2009). „Connectivity-Based Parcellation of Human Cingulate Cortex und seine Beziehung zur funktionellen Spezialisierung“. Journal of Neuroscience 29(4):1175–90. doi:10.1523/JNEUROSCI.3328-08.2009. PMID19176826
  13. ↑Achard, S. & Bullmore, E. (2007). Effizienz und Kosten ökonomischer Funktionsnetzwerke des Gehirns. PLoS Comput Biol 3:e17
  14. ↑Raichle, M.E. & A.Z. Snyder (2007). Ein Modus der Gehirnfunktion: Eine kurze Geschichte einer sich entwickelnden Idee. NeuroImage 37.1083–1090
  15. ↑M. van den Heuvel (2009). Das vernetzte Gehirn. These. ISBN 978-90-39351239
  16. ↑Raichle, M. E., MacLeod, A. M., et al. (2001). Ein Standardmodus der Gehirnfunktion. proz. natürl. Akademie. sci. USA 98, 676–682
  17. ↑Koch, A. (2016). Das hierarchische Gehirn. Einführung in die kognitive Neurowissenschaft. Pumbo-Verlag. ISBN 978-94-92182-75-3
  18. ↑Lagercrantz HE. 1998. Das neugeborene Gehirn: Neurowissenschaften und klinische Anwendungen. Cambridge: Cambridge University Press.
  19. ↑Martijn P. van den Heuvel et al., The Neonatal Connectome While Preterm Brain Development, Cerebral Cortex, 15. Mai 2014.
  20. ↑van de Heuvel, M. et al., J. of Neurosc.(2009), 29, (23) Effizienz funktioneller Gehirnnetzwerke und intellektuelle Leistung.
  21. ↑Whitfield-Gabrieli S. et al., Proc, Natl Acad Sci (2009), 106, 4, 1279-1284. USA Hyperaktivität und Hyperkonnektivität des Default-Netzwerks bei Schizophrenie und bei Verwandten ersten Grades von Personen mit Schizophrenie