Візуалізація та геномна класифікація зміни мозку, спричиненої смаковим гірким стимулом, A

Січень 2020 р. Том 24, 5, с. 18645-18650

геномна

Стаття дослідження

  • Про журнал
  • Абстрагування та індексування
  • Цілі та сфера застосування
  • Обробка статей
  • Статті в пресі
  • Вказівки для авторів
  • Редакційна колегія
  • Повнотекстовий HTML
  • Анотація
  • Повнотекстовий PDF
  • Повнотекстовий XML
  • Як цитувати

Луїджі Барберіні 1 *, Іоле Томассіні Барбаросса 2, Меланія Меліс 2, Франческо Марросу 1, Паоло Сіотто 3 і Лука Саба 1

1 Департамент медичних наук та охорони здоров'я, Італія

2 Відділ біомедичних наук, Італія

3 Відділ діагностичної візуалізації лікарні Г. Броцу, Італія

Отримано: 16 січня 2020 | Опубліковано: 23 січня 2020 р

Відповідний автор: Луїджі Барберіні, Департамент медичних наук та охорони здоров'я, Італія

Анотація

Завдання: Незважаючи на вичерпну інформацію про роль фізіологічних структур, що беруть участь у смакових подразниках, все ще потрібно пояснити, чи обробляється смаковий смак у мозку людини і як різний вид смакових стимулів впливає на ділянки мозку, що беруть участь у обробці смаку. Охарактеризувати мережі, які можуть брати участь у формуванні властивостей смакових шляхів.

Матеріали і методи: У цьому дослідженні fMRI ми досліджували дві популяції, що характеризуються протилежною реакцією (чутливою/нечутливою) на гіркий смаковий стимул, індукований молекулою пропілтіоурацилу (PROP). В експерименті з МРТ PROP доставляли випробовуваним просоченим фільтрувальним паперовим диском. Особи, набрані для цього дослідження, - це 5 супертестерів та 8 нетестувальників на гіркий стимул. Процедура визначає дві різні групи суб'єктів "недегустатор" і супердегустатор, які беруть участь у експериментальному дослідженні fcMRI. Функціональні дані, отримані сканером GE Medical Signa 1.5Tesla HD Optima, були оброблені набором інструментів SPM12, а мережеві шляхи проаналізовані за допомогою Набір інструментів CONN. Застосовували загальну лінійну модель (GLM), дозволяючи проводити статистичну оцінку активації. Низькі коливання сміливих сигналів [0,09: 0,9 Гц] динамічні ряди обробляли шляхом обчислення напів часткового індексу кореляції між вокселями; інтегрований коефіцієнт контрастності зв’язку застосовувався для розрахунку карти зв’язку. Усі контрасти досліджували за допомогою воксельного t-критерію (p t. X) 1/2 .b. ((Y t. Y) € € 1/2

Це МРТ рівня функціональної підключеності МРТ рівня вокселя, отриманого з матриці зв’язку Voxel-to-Voxel r (x, y); у цьому проекті була охарактеризована сила глобальної моделі зв’язку між кожним вокселем та рештою мозку за допомогою Внутрішнього контрасту зв’язку (ICC). ICC визначається як:

Результати

Наші тести були проведені, щоб довести обгрунтованість гіпотези про більшу активацію в деяких зонах кори, породжених гірким подразником Пропа, у порівнянні між "супертестерами" і "нетестерами". Ділянка в мозку, функціонально присвячена смаковому подразнювальному процесу, ідентифікується в лобовій зоні окуляра та в корі острова. Ця зона ідентифікується як 43 зона Бродмана, яка активується у відповідь на загальний тиск, що безпосередньо чиниться на барабанну перетинку, і на непрямий тиск, що створюється, наприклад, при пероральному прийомі їжі та пиття. Оскільки прийоми їжі та пиття змінюють тиск на середнє вухо та барабанну перетинку, область Бродмана 43 може бути частиною первинної соматосенсорної кори, що активується під час цих процесів, пов’язаних із оцінкою смакової функції мозку. Площа Бродмана 43 також була функціонально активною, з’єднуючись з корою лобового мозочка. Під час нашого експерименту ми зібрали кілька інших областей мозку, підключених до БА (43), і представили їх графічно на наступному малюнку 1.

Фігура 1: Диференціальна активація кори в стилі SPM для порівняння нетестера та супертестера.

На основі активації даних, показаних на попередньому малюнку, ми можемо розрахувати метрику зв’язку, застосовуючи SVD, декомпозицію особливого значення, метод до матриці послідовної коваріації часу BOLD-сигналів з вокселя та кластерів вокселів. Ці дані повідомляють воксельне відображення як звіт на наступному малюнку. Важливо підкреслити, що співвідношення між цими сферами може бути позитивним і негативним. Дані про зв'язок, розраховані на заходах активації попередньої фігури, представлені на малюнку 2. Починаючи з БА (43), області, що бере участь у обробці смаку, ми можемо розглядати зв'язок до декількох областей, підключених до DMN, як PCC (задня цингулярна кора); це верхня частина "лімбічної частки". Поясиста кора складається з ділянки навколо середньої лінії мозку. Навколишні райони включають ретроспленіальну кору і прекунеус. Зусилля, щоб зрозуміти функціональну архітектуру мозку, послідовно ідентифікували безліч перекриваючихся широкомасштабних нейронних мереж, які можна спостерігати в багатьох штатах. Незважаючи на всюдисущість цих мереж, залишається незрозумілим, як регіони всередині цих великомасштабних нейронних мереж взаємодіють для організації поведінки.

Малюнок 2: Картографування Voxel у Voxel для кореляції з позитивним та негативним кольорами зв’язку областей (Blu = позитивний; червоний = негативний).