Medición de las diferencias de materia gris con Morfometría basada en Voxel: el cerebro Musical

Fuente: Laboratorios de Jonas T. Kaplan y Sarah I. Gimbel, University of Southern California

Experiencia moldea el cerebro. Bien se entiende que nuestros cerebros son diferentes como resultado de aprendizaje. Si bien muchos cambios relacionados con la experiencia se manifiestan en el nivel microscópico, por ejemplo por neuroquímicos ajustes en el comportamiento de las neuronas individuales, podemos también examinamos cambios anatómicos de la estructura del cerebro en un nivel macroscópico. Un ejemplo famoso de este tipo de cambio viene desde el caso de los taxistas de Londres, que junto con aprender las complejas rutas de la ciudad muestran mayor volumen en el hipocampo, una estructura cerebral conocida por desempeñar un papel en la memoria de navegación. ¹

Muchos métodos tradicionales de examinar la anatomía del cerebro requieren meticuloso seguimiento de regiones anatómicas de interés para medir su tamaño. Sin embargo, usando técnicas modernas de neuroimagen, podemos ahora comparar la anatomía de los cerebros a través de grupos de personas que utilizan algoritmos automatizados. Aunque estas técnicas no beneficiarse de los sofisticados conocimientos que http://www.ehu.es/Lance humano puede aportar a la tarea, son rápidas y sensibles a las diferencias muy pequeñas en la anatomía. En una imagen de resonancia magnética estructural del cerebro, la intensidad de cada pixel volumétrico, o voxel, se refiere a la densidad de la materia gris en esa región. Por ejemplo, en una exploración de T1-weighted MRI voxels muy brillantes se encuentran en lugares donde hay haces de fibras de materia blanca, mientras que los vóxeles más oscuros corresponden a materia gris, donde residen los cuerpos celulares de las neuronas. La técnica de cuantificación y comparación de la estructura cerebral en forma de voxel por voxel se denomina Morfometría basada en voxel o VBM. ² en VBM, primero registramos todos los cerebros a un espacio común, alisar cualquier bruto diferencias en anatomía. Luego comparamos los valores de intensidad de los voxels para identificar escala localizada, pequeñas diferencias en la densidad de materia gris.

En este experimento demostramos la técnica VBM comparando los cerebros de los músicos con los no músicos. Músicos participan en entrenamiento intenso motoric, visual y acústica. Hay evidencia de múltiples fuentes que los cerebros de personas que han pasado a través de la formación musical son funcionalmente y estructurales distintas de las que no. Aquí, seguimos Gaser y Shlaug³ y Bermúdez et al. ⁴ uso de VBM para identificar estas diferencias estructurales en el cerebro de los músicos.

1. reclutar 40 músicos y no 40 músicos.

1. Músicos deben tener por lo menos 10 años de entrenamiento musical formal. Entrenamiento con cualquier instrumento musical es aceptable. Músicos deben también ser activamente practicar su instrumento al menos una hr/día.
2. Sujetos de control deben tener poco entrenamiento formal en tocar un instrumento musical.
3. Todos los participantes deben ser diestros.
4. Todos los participantes deben no tienen antecedentes de trastornos neurológicos, psiquiátricos o cardiacos.
5. Todos los participantes no deben tener ningún metal en sus cuerpos que no se puede quitar para garantizar que son seguros de MRI.

2. analizar los procedimientos

1. Llenar papeleo de exploración previa.
2. Cuando los participantes su análisis de fMRI, ellos tienen primero llene una forma metálica para asegurarse de que tienen no hay contraindicaciones para la RM, una forma de resultados fortuitos, dar su consentimiento para su exploración a ser analizado por un radiólogo y un formulario de consentimiento que detalla los riesgos y beneficios del estudio.
3. Preparar a los participantes a ir en el explorador al quitar todo el metal de su cuerpo, incluyendo cinturones, carteras, teléfonos, hebillas, monedas y todas las joyas.

3. poner al participante en el escáner.

1. Dar al participante tapones para proteger sus oídos del ruido de los teléfonos escáner y oído usar para que puedan escuchar al experimentador durante la exploración y tenerlas tumbadas en la cama con su cabeza en la bobina.
2. Dar al participante la bola del apretón emergencia e instruirlos para apretar en caso de emergencia durante la exploración.
3. Use almohadillas de espuma para garantizar a los participantes la cabeza en la bobina para evitar exceso de movimiento durante la exploración y recordar al participante que es muy importante que permanezca todavía como posible durante la exploración, como incluso el más pequeño desenfoque de movimientos las imágenes.

4. recopilación de datos

1. Recoger una exploración anatómica de alta resolución de todo el cerebro. Esta exploración debe ser una secuencia de T1-weighted como una magnetización preparado rápido eco de gradiente (MP-RAGE) con vóxeles isótropos 1 mm.

5. Análisis de datos

1. Quitar el cráneo de cada exploración anatómica del cerebro mediante software automatizado. Compruebe el cráneo desmontaje de calidad.
2. Crear una plantilla específica de estudio de la materia gris usando un proceso iterativo de registro lineal y no lineal (figura 1).
   1. Usar software automatizado para segmento cerebral de cada sujeto en la materia blanca y materia gris CSF basada en la intensidad en cada voxel.
   2. Realizar una transformación afín lineal con 12 grados de libertad de registro cerebral de cada sujeto a un espacio de atlas estándar, como el atlas de MNI152.
   3. Deformar imagen de materia gris de cada tema en este espacio y promedio de todos juntos.
   4. Esta imagen de izquierda a derecha del espejo y luego media las imágenes espejo juntos para producir el cerebro plantilla de materia gris.
   5. Vuelva a registrar el cerebro de cada sujeto para esta plantilla usando una transformación no lineal.
   6. Promedio de todos los cerebros recién transformados juntos.
   7. Crear una imagen en espejo de esta nueva plantilla y promedio de las dos imágenes espejo juntos para producir una plantilla final materia gris para este estudio.

Figura 1: creación de plantilla de estudio específicos de gray matter. Mediante transformaciones lineales y no lineales iterativas, cada cerebro es registrado a un espacio común y promedio para crear un cerebro plantilla de materia gris de estudio específicos.

3. Registro la materia gris de imagen de cada sujeto a la plantilla y preprocesar.
   1. Utilizar una transformación no lineal para registrar el cerebro de cada sujeto a la plantilla específica de estudio.
   2. Para compensar la cantidad de cada cerebro estructura ha sido estirada para el espacio de la plantilla, se multiplican por una medida de cuánta deformación se ha hecho. Esta medida se llama jacobiano del campo de la deformación. Este paso es para tener en cuenta el hecho de que las estructuras pueden parecer que tienen más materia gris simplemente porque han estirado más por el proceso de registro no lineal.
   3. Suavizar los datos utilizando un kernel Gaussiano con un completo ancho medio máximo (FWHM) de 10 mm.
   4. Estos cerebros alineados, alisados servirá de los datos finales de análisis "voxel-based".
4. Utilizar el modelo de lineal General para analizar la diferencia entre los grupos en cada voxel.
   1. Modelo cada grupo de cerebros con un separado regressor y computar un contraste que compara los dos grupos, generar mapas estadísticos que cuantifican la probabilidad de que las diferencias en cada voxel.
   2. Umbral de los mapas estadísticos para identificar grupos estadísticamente significativas.
      1. Emplean múltiples comparaciones corrección técnica como falso descubrimiento tasa (FDR) para controlar el hecho de que se están haciendo miles de pruebas simultáneas. Con FDR, un valor de q de 0.01 será estimar la tasa de falsos positivos por encima del umbral 1%.

El análisis VBM reveló aumentos significativos de la localizada en la densidad de materia gris en el cerebro de los músicos en comparación con controles no músico. Estas diferencias en los lóbulos temporales superiores a ambos lados. El racimo más grande, más importante fue en el lado derecho e incluye la parte posterior de la circunvolución de Heschl (figura 2). Circunvolución de Heschl es el lugar de la corteza auditiva primaria y las cortezas circundantes están involucradas en el procesamiento auditivo complejo. Así, estos resultados son consistentes con hallazgos previos de las diferencias morfológicas entre músicos y no músicos en regiones auditivas del cerebro.

Figura 2: Materia gris las diferencias entre los grupos. Músicos mostraron significativamente mayor densidad de materia gris en el lóbulo temporal superior en ambos lados, con las mayores diferencias en el lado derecho. Esta región incluye parte de convolución del cerebro de Heschl, la corteza auditiva primaria.

La técnica VBM tiene el potencial de demostrar diferencias localizadas en la materia gris entre grupos de personas, o en asociación con una medición que varía de un grupo de personas. Además de encontrar las diferencias estructurales que se relacionan con diferentes formas de entrenamiento, esta técnica puede revelar diferencias anatómicas que se asocian a distintas condiciones neuropsicológicas como depresión y esquizofrenia, dislexia⁵ ,⁶ . ⁷

Es importante tener en cuenta que existen múltiples explicaciones para la existencia de diferencias entre los grupos en anatomía del cerebro. Por ejemplo, en el caso de los músicos, podría haber un sesgo de autoselección. Podemos encontrar tales diferencias si personas con una cierta anatomía del cerebro son más propensas a convertirse en músicos. Con el fin de establecer que las diferencias estructurales entre los grupos de personas son el resultado de la experiencia, la manera más definitiva es emplear un estudio longitudinal que sigue la gente con el tiempo.

1. Maguire, E.A., et al. Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers. Proc Natl Acad Sci U S A 97, 4398-4403 (2000).
2. Ashburner, J. & Friston, K.J. Voxel-based morphometry--the methods. Neuroimage 11, 805-821 (2000).
3. Gaser, C. & Schlaug, G. Brain structures differ between musicians and non-musicians. J Neurosci 23, 9240-9245 (2003).
4. Bermudez, P., Lerch, J.P., Evans, A.C. & Zatorre, R.J. Neuroanatomical correlates of musicianship as revealed by cortical thickness and voxel-based morphometry. Cereb Cortex 19, 1583-1596 (2009).
5. Bora, E., Fornito, A., Pantelis, C. & Yucel, M. Gray matter abnormalities in Major Depressive Disorder: a meta-analysis of voxel based morphometry studies. J Affect Disord 138, 9-18 (2012).
6. Richlan, F., Kronbichler, M. & Wimmer, H. Structural abnormalities in the dyslexic brain: a meta-analysis of voxel-based morphometry studies. Hum Brain Mapp 34, 3055-3065 (2013).
7. Zhang, T. & Davatzikos, C. Optimally-Discriminative Voxel-Based Morphometry significantly increases the ability to detect group differences in schizophrenia, mild cognitive impairment, and Alzheimer's disease. Neuroimage 79, 94-110 (2013).