Rannsaka tengsl tafaafsláttar með heilabyggingu, vinnsluminni og þáttaminni Part 2

Tengsl strúktúra og DD

Við prófuðum með tilliti til tengsla milli breytanna af áhuga (subcortical rúmmál, grátt efni og hvítefni hluti, EM, WM) og DD með línulegum líkönum og nonparametric umbreytingarprófum eins og útfært er í PALM hugbúnaðarútgáfu FSL 1.11 (Winkler o.fl. 2014;Winkler, Webster, et al. al. 2016b) í gangi á MATLABR2017b.

Undanfarin ár, með bættum lífskjörum fólks og hækkandi aldri, hafa minnisvandamál vakið æ meiri athygli. Sumir hafa hins vegar æft heilann á virkan hátt en eru enn í vandræðum með minnisvandamál. Á þessum tíma getum við íhugað að nota óparametra fyrirkomulag til að bæta minni.

Svo, hvað er óparametrísk umbreyting? Óparametrískt fyrirkomulag er tölfræðileg aðferð sem raðar gagnasafni eftir ákveðnum reglum án tölulegrar samanburðar. Samanborið við breytubreytingar, hefur breytibreytni sem ekki er færibreyta fjölbreyttari notkunarmöguleika og gefur ekki of margar forsendur um dreifingu og næði gagnanna.

Og hvernig á að nota óparametrískt fyrirkomulag til að bæta minni? Í fyrsta lagi vitum við að mannsheilinn getur greint, lagt á minnið og rifjað upp ýmsar upplýsingar eins og myndir, hljóð, texta o.s.frv., þannig að við getum notað óparametríska fyrirkomulag til að bæta úrvinnslu og minnisgetu heilans á mismunandi upplýsingum.

Með sumum æfingum, eins og að æfa minni og rifja upp liti, tölur, orð og aðrar upplýsingar, og síðan óviðjafnanlega uppröðun mismunandi upplýsinga, myndast reglulegri uppbygging í heilanum og eykur þar með minnisgetu heilans.

Að auki er hægt að nota umbreytingar sem ekki eru parametrískar til að bæta andlegan sveigjanleika og draga úr kvíða og streitu, meðal annars. Með því að æfa heilann getur heilinn starfað sveigjanlegri og heilbrigðari og þar með dregið úr óþarfa þunglyndi, kvíða og öðrum neikvæðum tilfinningum og horfst í augu við lífið og starfið á jákvæðari hátt.

Í stuttu máli er fyrirkomulag án parametra framkvæmanleg og áhrifarík aðferð til að bæta heilaminni og sveigjanleika í hugsun. Með stöðugri hreyfingu og æfingu er hægt að bæta minni og vinnslugetu heilans á áhrifaríkan hátt, sem hjálpar okkur að horfast í augu við lífið og vinna heilbrigðari og jákvæðari. Það má sjá að við þurfum að bæta minni okkar. Cistanche deserticola getur bætt minni verulega, því Cistanche deserticola getur einnig stjórnað jafnvægi taugaboðefna, svo sem aukið magn asetýlkólíns og vaxtarþátta. Þessi efni eru mjög mikilvæg fyrir minni og nám. Að auki getur kjöt einnig bætt blóðflæði og stuðlað að súrefnisgjöf, sem getur tryggt að heilinn fái nægilega næringarefni og orku og þannig bætt heilaþrótt og úthald.

Smelltu vita leiðir til að bæta heilastarfsemi

Við notuðum 10,000 umbreytingar, gerðum líkan af hluta umbreytingadreifingar P-gilda með aPareto dreifingu (Winkler, Ridgway, o.fl. 2016a), og fjölskylduvænni villuhlutfallsstýringu (FWER) fyrir margfeldispróf með dreifingu á hámarkstölfræði (Westfalland Young 1993). HCP gagnasafnið inniheldur einstaklinga sem tekin voru sýni ásamt systkinum sínum (aðallega tvíburar þeirra), sem þýðir að ekki er hægt að líta á mælingarnar sem óháðar.

Til að prófa tengsl milli breytna sem vekja áhuga á meðan gerð var grein fyrir fjölskylduskipulaginu í gagnasafninu, notuðum við fjölþrepa umbreytingapróf (Winkler o.fl. 2015). Þessi tengsl voru leiðrétt fyrir línuleg hugtök og ferningshlutfall, kyn, menntun, tekjur og samsett skor á vitrænum virkni NIH Toolbox ("CogTotalComp_Unadj"), mælikvarða á almenna greind. Við skýrslugerð 2-halað P-gildi fyrir tengslin sem prófuð voru.

Vertex- og voxel-vitar greiningar

Til samanburðar gerðum við einnig aðskilda univariatevertex-vita (barkarþykkt, yfirborðsflatarmál) og voxelwise (GMV, FA, MD) greiningar til að prófa tengsl við DD. Þessar greiningar voru gerðar með því að nota óparametrisk umbreytingarpróf eins og útfært var í PALM hugbúnaði FSL, með 2,000 umbreytingum og þröskuldlausri klasaaukningu (Smith og Nichols 2009). Eins og í fyrri greiningum, gerðum við líkan fyrir hala umbreytingadreifingar P-gilda með Pareto dreifingu, beittum FWER-stýringu fyrir mörg próf með því að nota dreifingu hámarkstölfræðinnar og gerðum grein fyrir fjölskyldubyggingu með fjölþrepa blokkumbreytingarprófum. Eins og hér að ofan var þessum greiningum stýrt með tilliti til línulegra og ferningslaga hugtaka, kyns, menntunar, tekna og almennrar greind.

Niðurstöður

Við útilokuðum einstaklinga með ófullnægjandi svör í DD-verkefnunum (3), sem völdu annaðhvort alltaf tafarlaus svörun (9), eða fyrir hverja aftari líkur á að gervi-R2 tölfræðin (Camerer og Ho 1999) væri fyrir ofan núllið voru undir {{5} }.95, þ.e. viðfangsefni þar sem líkanið passaði svör betur en tilviljunarlíkan (166). Þessar viðmiðanir leiddu til útilokunar 178 einstaklinga úr HCP úrtakinu. Tafla 1 sýnir lýðfræðilegar upplýsingar um sýnin og fjölda gildara athugana fyrir mismunandi vitræna verkefni og myndgreiningaraðferðir sem voru greind um DD. Huglægt gildi verðlauna var að meðaltali 79% af nafnverði þeirra eftir mánuð og 23% eftir ár. Kynjamunur á DD var ekki marktækur (karl (n=473) > kona (n=545):t=0.27, P=0.80).

Tengsl DD og grátt efnis

Eftir að hafa leiðrétt fyrir línulegum og ferningslaga aldursskilmálum, kyni og heildarrúmmáli innan höfuðkúpu, var afsláttarhlutfallið ekki tengt heildarrúmmáli heilabarkar eða rúmmáli neins af undirbarkabyggingum sem rannsakaðar voru. Tafla 2 sýnir tölfræði fyrir þessi félög.

Barkarþykkt, yfirborðsflatarmál og GMV kort voru sundurliðuð í sameiningu með tengdu-ICA í 50 íhlutum, hvert þeirra skilgreindi staðbundið kort sem endurspeglar svæðin þar sem uppbygging gráa efnisins var mjög breytileg milli þátttakenda og einstakra stiga sem gefa til kynna umfang framlags íhlutans . Einkunnir eins af gráu efnisþáttunum voru marktækt neikvæðar tengdar DD (Mynd 2A, r =-0,172, Pcorr < 1e-4, leiðrétt fyrir 50 íhlutina sem prófaðir voru, n=946).

Af 3 gráu efnisaðferðum vó þessi hluti þyngst (62%) á GMV (Mynd 2B), og mesta hleðslan hans var í tímaskaut og precuneus (Mynd 2C og D). Vegna þess að ICA þjáist af óákveðni tákna, þarf að túlka stig íhluta með tilliti til hleðslu hans (þar sem líffærafræðileg dreifing er táknuð með samsvarandi landkorti), þ.e. neikvæð tengsl við stig eins þáttar endurspeglar (að hluta) neikvæða fylgni við mælingar á gráu efnisbyggingu. á þeim svæðum þar sem gildi hleðslu þess eru jákvæð. Þessi tengsl voru leiðrétt fyrir línulegum og fjórðungslegum aldurskjörum, kyni, menntun og tekjum.

Þegar gögnin í 100 hlutum voru sundurliðuð var á sama hátt aðeins einn þáttur marktækt tengdur DD, sem sýndi mynstur mjög svipað því sem var sótt með 50-hluta niðurbrotinu (Mynd 2E–G, r {{3 }} −0.158,Pcorr=5e−4, leiðrétt fyrir 100 íhluti sem prófaðir voru,n=946). The univariate voxel-wise greining leiddi einnig í ljós neikvætt marktækt samband milli GMV og DDin tvíhliða tímabundnu gráu efnissvæðunum eftir að hafa stjórnað fyrir línulegum og ferningslaga aldurskjörum, kyni, menntun og tekjum (aukamynd. 2).

Þessi svæði pössuðu náið við staðbundið mynstur fyrir gráa efnisþáttinn (mynd 2C og G). Ekkert barkarsvæði var þar sem tengsl milli DD og barkarþykktarsvæðis voru marktæk eftir FWER leiðréttingu fyrir margfeldispróf í yfirborðsbundinni hornpunktsgreiningu fyrir þessar mælingar.

Til að tryggja að tengslin við stig gráa efnisins væru sértæk fyrir DD og endurspegla ekki aðeins almenna vitræna virkni, endurtókum við þessar greiningar og bættum mælikvarða á almenna greind við mengið af fylgibreytum sem ekki hafa áhuga á. Sami hluti var enn sá eini sem var marktækt tengdur DD ({{0}}component decomposition: r=−0.145, Pcorr=0.001; { {6}}niðurbrotsþáttur: r=−0.138, Pcorr=0.123), og niðurstaða einbreytu voxel-vitrar greiningar hélst að mestu óbreytt (aukamynd. 2).

Tengsl DD og hvíts efnis

Við sundruðum FA og MD gögnum sameiginlega í 50 hluti. Enginn þáttanna var tengdur ávöxtunarkröfunni eftir að hafa stjórnað fyrir mörgum prófum og breytilegt fyrir línuleg og ferningslaga aldurskjör, kyn, menntun og tekjur. Að nota 100 íhluti eða stjórna til viðbótar fyrir almenna upplýsingaöflun gaf svipaðar niðurstöður. Að sama skapi var ekkert svæði þar sem tengslin milli DD og FA eða MD voru marktæk eftir FWER leiðréttingu fyrir mörg próf í voxel-víslegri greiningu.

Umræða

Eftir að hafa skoðað gögn um hegðunar- og taugamyndatöku frá stóru úrtaki heilbrigðra fullorðinna, sýna niðurstöður okkar að spáð var fyrir um meiri DD af smærri anterior temporal GMV. Stærð HCP gagnapakkasýnisins, stærri en frá flestum fyrri rannsóknum sem tengdu DD og heilabyggingu, veitti okkur vald til að fanga áreiðanlega áhrif af lítilli stærðargráðu. Hins vegar, í mótsögn við fyrri skýrslur, fundum við engar vísbendingar um áreiðanlegt samband á milli DD og barkarrúmmáls, rúmmáls undirbarkar, örbyggingu hvíta efnisins og skora í WM eða EM verkefnum.

Meiri afsláttur tengdist minni GMVin fremri tímabundnum svæðum. Þessi niðurstaða var sterk til að breyta fjölda tengdra ICA íhluta og stjórna fyrir mælikvarða á almenna greind. Owenset al. (2017) greindi rúmmál heilaberkis úr T1-vegnum skönnunum í HCP gagnapakkanum og greindi frá tengslum á milli rúmmáls heilabarks og DD á tímabundnum svæðum sem samsvara svæðunum í gráa efnisþættinum sem greining okkar greindi frá.

Búist er við tengingu við gráu efni í fremri tíma (eins og við notuðum sama gagnasettið), en rannsóknin okkar nær yfir þá fyrri með því að skoða líka þykkt og yfirborðsflatarmál heilaberkis og GMV fyrir undirbarkasvæði, sem og mælingar á uppbyggingu hvítefnis. Fyrir utan þá staðreynd að við höfum tekið með ítarlegri uppbyggingarráðstöfunum, virtum við fjölskylduuppbyggingu gagnanna við að reikna tengslin milli heilabyggingarmælinga og DD til að forðast hlutdrægar áætlanir sem kunna að leiða af rangri ályktun um óháð athugananna (Winkleret al. 2015).

Við gerðum einnig strangara val á einstaklingum, að undanskildum þeim sem voru að framkvæma fyrir tækifærið, og sundruðum gögnunum í strúktúrlegum sambreytileikanetum (Pehlivanova o.fl. 2018), aðferð sem veitir meiri næmni til að greina tengsl við DD með því að taka meðaltal saman (í vegnu meðaltali) hátt) gildi byggingarmyndanna yfir heilasvæðum og sameina nokkrar aðferðir til að framleiða öflugri mat. Reyndar er mikilvægur kostur þess að nota ICA til að sundra myndgreiningargögnum í sambreytileikanetum umfram voxel-vita nálgun til greiningar á byggingargögnum að það gefur stig sem ætti að vera minna hávaðasamt en voxel-miðuð gildi vegna þess að þau eru fengin sem vegið meðaltal af merkinu í allir voxels um heilann, innleiða víddarminnkun sem getur dregið úr hættu á villum af tegund II, þó á kostnað vagueranatomical afmörkun.

líffærafræðileg afmörkun. Öfugt við rannsókn Owens o.fl. (2017), í greiningu okkar náði sambandið milli rúmmáls heilaberkis og DD ekki marktæku. Þessi mismunur er líklega afleiðing af strangari greiningarvali okkar (fjarlæging einstaklinga sem svara af handahófi, próf sem ekki eru parametrísk sem gera grein fyrir uppbyggingu gagnafjölskyldu, strangara eftirlit með ruglingi) og gefur til kynna að tengslin milli rúmmáls heilaberkis og DD sem áður hefur verið tilkynnt samsvara hugsanlega óviðeigandi frekar en æðisleg uppgötvun. Það virðist líklegt að tengsl DD við mælikvarða á heildar rúmmáli heilaberki ætti að vera miðlað af breytum sem endurspegla almennari þætti vitsmuna en DD.

Þrátt fyrir stóra úrtaksstærð HCP gagnasafnsins fundum við engar vísbendingar um marktæk tengsl milli uppbyggingu hvíts efnis og DD. Fyrri rannsóknir sem sýndu dráttarfræðilegar endurbyggingar í smærri sýnum hafa greint frá neikvæðum tengslum milli DD og styrkleikamælinga á burðarvirki (td fjölda straumlína) í sérstökum hvítum efnissvæðum við PFC (van den Bos o.fl. 2015; Hänggi o.fl. 2016; Hampton et al. 2017) .

Öfugt við þessar rannsóknir sem rannsökuðu styrkleika tenginga, greindum við FA-kort unnin með TBSS, tækni sem gerir víðtæka greiningu á hvítum svæðum og hentar betur til könnunargreiningar á stórum gagnasöfnum, vegna reikni- og launakostnaðar sem tengist framkvæma yfirgripsmikla kortlagningu á landagripi á fjölda viðfangsefna. Að því er við vitum er úrtakið í greiningu okkar verulega stærra en fyrri rannsóknir sem tengja hvítt efni við afslátt. Við athugum hins vegar að nýleg rannsókn sem notaði TBSS á 302 eldri einstaklingum án heilabilunar (Han o.fl. 2018) (meðalaldur=81.38 ár, SD=7.57 ár, 75.5% konur) greindi frá útbreiddri Neikvæð tengsl milli tímabundins afsláttar og FA í tvíhliða fram-, fram- og temporoparietal svæði. Ágreiningurinn við niðurstöður okkar gæti svarað lýðfræðilegum mun í úrtökum.

Í ljósi þess hve tengsl þeirra eru umfangsmikil, gætu niðurstöður þeirra verið að endurspegla öldrunartengda hrörnunaraðferðir, öfugt við takmarkaðara mynstur sem búast mætti ​​við fyrir sérstaka mælikvarða eins og DD. Að auki, Han o.fl. hafði ekki eftirlit með tekjustigi. Reyndar, þegar aðeins var leiðrétt fóður og kyn í greiningu okkar, fundum við frekari grá- og hvíta efnisþætti sem höfðu marktæka fylgni við ávöxtunarkröfur (sjá viðbótarefni). Þó að stór sýni séu fær um að greina smærri áhrif, þá er einnig meiri hætta á að greina tengsl sem eru eingöngu framleidd með því að rugla breytur, sem gerir það lykilatriði að aðlaga fyrir viðeigandi fylgibreytum.

Nýleg vinna (Marek o.fl. 2022) hefur lagt áherslu á mikilvægi þess að nota stór sýni í heila-breiðum heila-hegðunarsambandsrannsóknum og sýnt fram á að dæmigerðar úrtaksstærðir fyrir þessar rannsóknir ættu að leiða til óafturkallanlegra áhrifa og uppblásna áhrifastærða. Að því gefnu að raunveruleg áhrif séu um það bil 0,15 (sambærileg við áhrifastærð gráefnisþáttarins, við greindum og samhæfðum niðurstöðunum frá Marek o.fl. 2022), þyrfti yfir 250 einstaklinga til að ná 80% krafti. Flestar fyrri rannsóknir á sviði DD hafa því verið vanmáttugar, sem útskýrir ósamræmi í bókmenntum sem getið er um í kafla 1. Vinsamlegast athugaðu að þessi niðurstaða á eingöngu við um heila-hegðun tengsl en ekki ofvirkar rannsóknir á heilakortlagningu á DD, sem ætti að krefjast smærri úrtaksstærðar til að greina raunveruleg áhrif , og þess vegna er engin mótsögn á milli niðurstaðna okkar og niðurstöður úr þessum rannsóknum.

Við gátum ekki fundið tengsl á milli vals á tafarlausum verðlaunum og neins af WM prófunum (LSWMT og 2-til baka). Á sama hátt voru engin tengsl DD við annað hvort munnleg eða óorðleg EM í HCP gögnunum. Þessar niðurstöður eru í samræmi við nýlega rannsókn (Yeh o.fl. 2021), sem við bætum við með því að innihalda 2-bakverkefnið og strangari tölfræðilega meðferð, fyrir greiningu á gögnum um uppbyggingu heila. Þó Shamosh o.fl. (2008) greint frá tengsl milli lægri WM og val á tafarlausum verðlaunum, þessi fylgni var ekki sérstök fyrir WM, þar sem í gögnum þeirra útskýrði þessi hæfileiki ekki dreifni í DD umfram það sem skýrist af almennri greind. Þegar leiðrétt var tengslin eingöngu fyrir aldur og kyn, var DD marktækt neikvæða fylgni við LSWMT, 2-bak og munnleg EM stig (sjá viðbótarefni), en þessi fylgni var ekki lengur marktæk þegar leiðrétt var fyrir breytum í félagshagfræðilegri stöðu (sem ætti nú þegar að taka þátt í almenna vitræna starfsemi). Þess vegna eiga hugleiðingar okkar hér að ofan varðandi falskar tengingar vegna óþægindabreytna og óafturkræfra niðurstöður við notkun lítilla sýnishorna einnig við þessar greiningar.

Takmörkun á rannsókn okkar er að greiningar okkar voru ekki forskráðar og því er ekki hægt að líta á þau tengsl sem tilkynnt var um sem staðfestingu. Engu að síður teljum við að mikilvægt framlag þessara niðurstaðna sé að leggja fram nákvæmari mat á áhrifastærð fyrir tengsl milli vitræna mælinga, myndgreiningar á byggingu og val á milli tíma vegna töluvert stærri úrtaksstærðar fyrri rannsókna. Önnur takmörkun er lítill áreiðanleiki ávöxtunarkrafna. Verkfærisbreytur hafa verið gagnrýndar fyrir lágan áreiðanleika prófunar-endurprófunar (Enkavi o.fl. 2019) og, á tengdu sviði áhættustillinga, fyrir að skorta samræmi milli tilraunafyrirmynda (Pedroni o.fl. 2017). Þessar ástæður geta að hluta útskýrt fátækt samband við heilabyggingu sem við fundum og litla endurgerðanleika niðurstaðna í rannsóknum. Mikilvæg framtíðarleið ætti þá að vera að hanna nýjar hugmyndir til að mæla DD með auknum áreiðanleika. Möguleg leið getur falist í því að fá samantektarstig sem sameinar nokkrar verkfæribreytur til að ná meiri áreiðanleika og nota fjölbreytu aðferðir til að auka líkurnar á að finna tengsl heila og hegðunar (Moutoussis o.fl. 2021).

Með hliðsjón af mikilvægi DD í rannsóknum á geðsjúkdómafræði, er það grundvallaratriði að ákvarða sterklega undirliggjandi taugalíffræðilega vinnupalla þess. Með því að nýta víðtækt gagnasafn fyrir taugamyndatöku hjálpar þessi rannsókn að jafna misræmi í bókmenntum um fylgni gráa og hvíta efnisins um DD. Þessi hegðunareiginleiki var neikvætt tengdur við GMV á fremri tímabundnum svæðum og, sem er mikilvægt, voru byggingaráhrifin sem greind voru lítil, þannig að ólíklegt væri að það greindist í sýnum með sambærilega stærð og í mörgum tengdum rannsóknum. Allt í allt geta tengsl við vitræna hæfileika og heilabyggingu verið veikari en fyrri skýrslur gefa til kynna. Niðurstöður okkar kalla á þróun öflugri mælinga á DD og innleiðingu taugamyndatökurannsókna af stærri úrtaksstærðum en það sem hefur verið algengt á þessu sviði sem og viðeigandi eftirlit með hugsanlegum ruglingum.

Viðurkenningar

Við þökkum Mats Erikson og Kajsa Burström fyrir að safna gögnunum. Við erum þakklát fyrir opinn aðgangsgagnapakkann frá Human Connectome Project, WU-MinnConsortium (Aðalrannsakendur: David Van Essen og Kamil Ugurbil; 1U54MH091657).

Viðbótarefni

Viðbótarefni er fáanlegt á Cerebral Cortexonline.

Fjármögnun

Þessi vinna var studd af sænska rannsóknarráðinu (styrkur númer VR521-2013-2589 til MG-M), anAlexander von Humboldt Research Award (LB) og styrki frá AF Jochnick Foundation (LB).

Yfirlýsing um hagsmunaárekstra: Dr Zeb Kurth-Nelson er starfandi hjá DeepMind. Höfundar sem eftir eru lýsa yfir hagsmunaárekstrum.

Heimildir

1. Addis DR, Wong AT, Schacter DL. Að muna fortíðina og ímynda sér framtíðina: algengt og sérstakt hvarfefni tauga við byggingu og útfærslu atburða. Taugasálfræði. 2007:45:1363–1377.

2. Ahn WY, Rass O, Fridberg DJ, Bishara AJ, Forsyth JK, Breier A, Busemeyer JR, Hetrick WP, Bolbecker AR, O'Donnell BF. Tímabundin afsláttur af verðlaunum hjá sjúklingum með geðhvarfasýki og geðklofa. J Abnorm Psychol. 2011:120:911–921.

3. Amlung M, Vedelago L, Acker J, Balodis I, MacKillop J. Bratt seinkun afsláttur og ávanabindandi hegðun: meta-greining á samfelldum tengslum. Fíkn. 2017:112:51–62.

4. Ashburner J, Friston KJ. Voxel-Based Morphometry—The Methods.NeuroImage. 2000:821:805–821.

5.Barch DM, Burgess GC, Harms MP, Petersen SE, Schlaggar BL, Corbetta M, Glasser MF, Curtiss S, Dixit S, Feldt C, o.fl. Virkni í mannlegum tengingum: Task-fMRI og einstaklingsmunur í hegðun. NeuroImage. 2013:80:169–189.

For more information:1950477648nn@gmail.com