Medir diferenças de matéria cinzenta com morfometria baseada em Voxel: O Cérebro Musical

Fonte: Laboratórios de Jonas T. Kaplan e Sarah I. Gimbel - Universidade do Sul da Califórnia

A experiência molda o cérebro. É bem entendido que nossos cérebros são diferentes como resultado do aprendizado. Embora muitas mudanças relacionadas à experiência se manifestem no nível microscópico, por exemplo, por ajustes neuroquímicos no comportamento de neurônios individuais, também podemos examinar alterações anatômicas na estrutura do cérebro em um nível macroscópico. Um exemplo famoso desse tipo de mudança vem do caso dos taxistas londrinos, que, juntamente com o aprendizado das rotas complexas da cidade, mostram maior volume no hipocampo, uma estrutura cerebral conhecida por desempenhar um papel na memória navegacional. ¹

Muitos métodos tradicionais de examinar a anatomia cerebral requerem um rastreamento minucioso de regiões anatômicas de interesse, a fim de medir seu tamanho. No entanto, usando técnicas modernas de neuroimagem, agora podemos comparar a anatomia dos cérebros entre grupos de pessoas usando algoritmos automatizados. Embora essas técnicas não se apequem do conhecimento sofisticado que os neuroanatomistas humanos podem trazer para a tarefa, elas são rápidas e sensíveis a diferenças muito pequenas na anatomia. Em uma imagem de ressonância magnética estrutural do cérebro, a intensidade de cada pixel volutrico, ou voxel, relaciona-se com a densidade da matéria cinzenta naquela região. Por exemplo, em uma ressonância magnética ponderada por T1, voxels muito brilhantes são encontrados em locais onde há feixes de fibra de matéria branca, enquanto voxels mais escuros correspondem à matéria cinzenta, onde os corpos celulares dos neurônios residem. A técnica de quantificar e comparar a estrutura cerebral em uma base voxel-por-voxel é chamada de morfometria baseada em voxel, ou VBM. ² No VBM, primeiro registramos todos os cérebros em um espaço comum, suavizando quaisquer diferenças grosseiras na anatomia. Em seguida, comparamos os valores de intensidade dos voxels para identificar diferenças localizadas em pequena escala na densidade da matéria cinzenta.

Neste experimento, demonstraremos a técnica VBM comparando os cérebros dos músicos com os de não músicos. Os músicos praticam treinamento motorizado intenso, visual e acústico. Há evidências de múltiplas fontes de que os cérebros de pessoas que passaram por treinamento musical são funcionais e estruturais diferentes daqueles que não passaram. Aqui, seguimos Gaser e Shlaug³ e Bermudez et al. ⁴ no uso do VBM para identificar essas diferenças estruturais no cérebro dos músicos.

1. Recrute 40 músicos e 40 não músicos.

1. Os músicos devem ter pelo menos 10 anos de treinamento musical formal. Treinar com qualquer instrumento musical é aceitável. Os músicos também devem estar praticando ativamente seu instrumento por pelo menos uma hora/dia.
2. Os sujeitos de controle devem ter pouco a treinamento formal em tocar um instrumento musical.
3. Todos os participantes devem ser destros.
4. Todos os participantes não devem ter histórico de distúrbios neurológicos, psiquiátricos ou cardíacos.
5. Todos os participantes não devem ter metal em seus corpos que não possam remover para garantir que estejam seguros para ressonância magnética.

2. Procedimentos de pré-digitalização

1. Preencha a papelada pré-digitalizada.
2. Quando os participantes vierem para a varredura de ressonância magnética, faça-os primeiro preencher um formulário de tela metálica para garantir que eles não tenham contraindicações para ressonância magnética, um formulário de achados incidentais que dá consentimento para que seu exame seja examinado por um radiologista e um formulário de consentimento detalhando os riscos e benefícios do estudo.
3. Prepare os participantes para ir ao scanner removendo todo o metal de seu corpo, incluindo cintos, carteiras, telefones, grampos de cabelo, moedas e todas as joias.

3. Coloque o participante no scanner.

1. Dê aos participantes protetores de ouvido para proteger seus ouvidos do ruído do scanner e dos fones de ouvido para que eles possam ouvir o experimentador durante a varredura, e tê-los deitados na cama com a cabeça na bobina.
2. Dê ao participante a bola de aperto de emergência e instrua-os a espremê-la em caso de emergência durante a varredura.
3. Use almofadas de espuma para fixar a cabeça dos participantes na bobina para evitar o excesso de movimento durante a varredura, e lembre ao participante que é muito importante ficar o mais quieto possível durante a varredura, pois até mesmo os menores movimentos desfocam as imagens.

4. Coleta de dados

1. Colete uma varredura anatômica de alta resolução de todo o cérebro. Esta varredura deve ser uma sequência ponderada T1, como um Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo (MP-RAGE) com voxels isotrópicos de 1 mm.

5. Análise de dados

1. Remova o crânio de cada escaneamento cerebral anatômico usando software automatizado. Verifique se há qualidade na descascamento do crânio.
2. Crie um modelo de matéria cinzenta específica do estudo usando um processo iterativo de registro linear e não linear(Figura 1).
   1. Use software automatizado para segmentar o cérebro de cada sujeito em matéria branca, matéria cinzenta e CSF com base na intensidade em cada voxel.
   2. Realize uma transformação linear com 12 graus de liberdade para registrar o cérebro de cada sujeito em um espaço atlas padrão, como o atlas MNI152.
   3. Deforme a imagem de matéria cinzenta de cada sujeito neste espaço, e a media-os todos juntos.
   4. Espelhar esta imagem da esquerda para a direita e, em seguida, a média das imagens do espelho juntos para produzir o cérebro modelo de matéria cinza.
   5. Registre o cérebro de cada sujeito neste modelo usando uma transformação não linear.
   6. Em média, todos os cérebros recém-transformados juntos.
   7. Faça uma imagem espelhada deste novo modelo, e faça uma média das duas imagens espelhadas juntas para produzir um modelo final de matéria cinza para este estudo.

Figura 1: Criação de modelo de matéria cinzenta específica do estudo. Usando transformações lineares e não lineares iterativas, cada cérebro é registrado em um espaço comum e mediado para criar um cérebro de modelo de matéria cinzenta específico para o estudo.

3. Registre a imagem de matéria cinzenta de cada sujeito no modelo e no pré-processo.
   1. Use uma transformação não linear para registrar o cérebro de cada sujeito no modelo específico do estudo.
   2. Para compensar a quantidade que cada estrutura cerebral foi esticada para se encaixar no espaço do modelo, multiplique por uma medida de quanta deformagem foi feita. Esta medida é chamada de Jacobiana do campo de dobra. Este passo é explicar o fato de que as estruturas podem parecer ter mais matéria cinzenta simplesmente porque foram mais esticadas pelo processo de registro não linear.
   3. Suavize os dados usando um kernel gaussiano com uma Meia Máxima de Largura Completa (FWHM) de 10 mm.
   4. Esses cérebros alinhados e suavizadas servirão como os dados finais para análise baseada em voxel.
4. Use o Modelo Linear Geral para analisar a diferença entre os grupos em cada voxel.
   1. Modele cada grupo de cérebros com um regressor separado, e calcule um contraste que compara os dois grupos, gerando mapas estatísticos que quantificam a probabilidade de diferenças em cada voxel.
   2. Limiar os mapas estatísticos para identificar aglomerados estatisticamente significativos.
      1. Empregue uma técnica de correção de múltiplas comparações, como a False Discovery Rate (FDR) para controlar o fato de que estão fazendo milhares de testes estatísticos simultâneos. Com o FDR, um q valor de 0,01 estimará a taxa de falsos positivos acima do limiar para 1%.

A análise do VBM revelou aumentos localizados significativos na densidade de matéria cinzenta no cérebro dos músicos em comparação com os controles não-músicos. Essas diferenças foram encontradas nos lobos temporais superiores de ambos os lados. O maior e mais significativo cluster foi no lado direito e inclui a parte posterior do giro de Heschl(Figura 2). O giro de Heschl é a localização do córtex auditivo primário, e os cortices circundantes estão envolvidos em um processamento auditivo complexo. Assim, esses resultados são consistentes com os achados prévios de diferenças morfológicas entre músicos e não músicos em regiões cerebrais auditivas.

Figura 2: Diferenças de matéria cinzenta entre grupos. Os músicos mostraram densidade de matéria cinzenta significativamente maior no lobo temporal superior de ambos os lados, com as maiores diferenças no lado direito. Esta região inclui parte do giro de Heschl, o córtex auditivo primário.

A técnica VBM tem o potencial de demonstrar diferenças localizadas na matéria cinzenta entre grupos de pessoas, ou em associação com uma medida que varia entre um grupo de pessoas. Além de encontrar diferenças estruturais relacionadas a diferentes formas de treinamento, essa técnica pode revelar diferenças anatômicas que estão associadas a amplas condições neuropsicológicas, como depressão,⁵ dislexia,⁶ ou esquizofrenia. ⁷

É importante notar que existem múltiplas explicações para a existência de diferenças entre grupos na anatomia cerebral. Por exemplo, no caso dos músicos, pode haver um viés de auto-seleção. Podemos encontrar tais diferenças se pessoas com uma certa anatomia cerebral são mais propensas a se tornarem músicos. Para estabelecer que as diferenças estruturais entre grupos de pessoas são resultado da experiência, a maneira mais definitiva é empregar um estudo longitudinal que acompanha as pessoas ao longo do tempo.

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).