Neuroanatomía entra en la era de la información

Variabilidad anatómica finalmente puede ser sometido a análisis cuantitativo
Neuroanatomía entra en la era de la información

Neuroanatomía tradicional desde hace mucho tiempo observado: existen importantes disparidades anatómicas de un cerebro a otro. ¿Cómo interpretar esta variabilidad? ¿Cómo se traduce en términos funcionales? Es esencial tener en cuenta estas cuestiones antes de reclamar a explotar, con fines de diagnóstico clínico, la información obtenida por imágenes del cerebro de un paciente. Tecnología de la información ofrece una gran herramienta para proporcionar algunas respuestas. Neuroanatomistas pero se ven obligados a traducir sus observaciones en términos numéricos, en lugar de descriptivo. Y esto no se produce exenta de polémica.

La neuroanatomía funcional está en crisis. Mientras imágenes de alta tecnología ahora permite la observación in vivo estructuras y funciones del cerebro humano, potentes ordenadores son capaces de manipular tridimensionales archivos de datos con tiempos de cálculo razonables.

Uso de la tomografía por emisión de positrones (PET) y resonancia magnética funcional (fMRI), es posible detectar pequeños cambios en el flujo de sangre que, en respuesta a un estímulo específico, se producen en pequeñas porciones el cerebro humano. Sin embargo, cuando participan en las observaciones individuales, uno se llevó rápidamente a las preguntas sobre su carácter general.

El cerebro está dividido en dos hemisferios y la superficie externa de cada hemisferio, la corteza cerebral, se divide en cinco lóbulos principales: frontal, parietal, temporal, occipital y la ínsula. La corteza cerebral humana tiene muchas circunvoluciones, lo que maximiza la superficie disponible para las operaciones mentales. En un cerebro a otro, la disposición de las circunvoluciones es lo suficientemente capaz de identificar y, sin confusión, por citar un pico (giro) o valle (ranura) en muchas partes de la corteza.

Sin embargo, sigue habiendo considerables diferencias entre los cerebros individuales. ¿Cuál es la importancia de estas diferencias en la función cerebral? No sabemos todavía. Muchos estudios ofrecen resultados aparentemente contradictorios. Por ejemplo, estudios recientes han identificado con éxito una región del cerebro que se activa cuando el movimiento se produce en el campo de visión (1). Los autores encontraron que el sitio se encuentra en esta región de forma fiable: es cerca de una intersección entre dos surcos en la corteza occipital, define un área donde las células nerviosas están muy mielinizadas (es decir, es decir, rodeada por una funda protectora para aumentar la velocidad de transmisión de la señal a lo largo del nervio).

Sin embargo, las conclusiones no son siempre tan convincente. Continuando el estudio de las funciones mentales superiores encontró sólo débiles lazos con la anatomía subyacente. En comparación con las funciones elementales, los focos de activación aparecen dispersas sobre un área mayor. De hecho, estas aparentes contradicciones han vuelto a abrir la cuestión de las relaciones entre estructuras y funciones del cerebro. Un primer paso es estudiar la variabilidad de la anatomía del cerebro mismo.

Si resonancia magnética proporciona una poderosa fuente de información, estas técnicas requieren a menudo sofisticados que viejas preguntas de carácter científico que reformular antes de someterlas a un análisis cuantitativo. Por ejemplo: ¿cuáles son las variaciones normales en tamaño, forma o ubicación de una estructura cerebral determinada? ¿Hasta qué punto la arquitectura funcional de la corteza depende de las fronteras entre las regiones anatómicas?

Estas viejas preguntas se basan, de hecho, en un supuesto implícito: las fronteras de las estructuras individuales pueden ser identificados con precisión en cualquier cerebro humano. Hasta hace muy poco, las preguntas fundamentales de la anatomía neurofuncional eran difíciles de estudiar de manera sistemática en el cerebro vivo. Si los estudios de los pacientes afectados por lesión cerebral han estado llenos de lecciones, la generalización de las observaciones individuales de una población más amplia siempre ha cumplido con la variación normal en la estructura del cerebro en sí. La naturaleza de la variabilidad anatómica aún no se ha evaluado, ya sea para evaluar su impacto directo sobre la variabilidad funcional o para detectar signos de enfermedad en cualquier anormalidad estructural.

Por ejemplo, en algunas enfermedades degenerativas como la enfermedad de Huntington o la enfermedad de Alzheimer, los surcos se ensanchan y los ventrículos (espacios llenos de líquido en el cerebro profundo) se hacen más grandes. Es concebible que demostrado por resonancia magnética, estas modificaciones permiten un diagnóstico precoz y el tratamiento, pero primero debemos entender la variación natural entre los cerebros normales.

El estudio neuroanatómico postmortem se ha practicado durante un largo tiempo. Sin embargo, la capacidad de acumular una serie de estudios lo suficientemente grandes como para extraer conclusiones estadísticamente significativas en la anatomía del cerebro es relativamente reciente. Sin embargo, sigue siendo difícil de identificar de forma fiable, en un cerebro dado, puntos de referencia, las fronteras y otras características anatómicas necesarias para desarrollar un análisis preciso.

Al exigir la formulación de preguntas en términos de números en lugar de descriptivo, las nuevas tecnologías plantean un nuevo problema. Si la resonancia magnética ya proporciona imágenes de un gran número de cerebros in vivo, que siguen tropezando con dificultades en la forma de extraer información útil morfométrico.

Por ejemplo, es relativamente fácil identificar la circunvolución pre-central, pero pocos se atreven a definir su anatomistas «de arriba» y «base». De hecho, casi todo el atlas cerebral de las regiones del cerebro identificadas señalando el centro de la región o su superficie exterior. Dejan en el limbo de las interfaces entre las regiones. Los neuroanatomistas no haya acuerdo sobre la ubicación exacta de los límites de las estructuras más simples, como el tálamo o el núcleo caudado …

Varios laboratorios han tomado por lo tanto, esta nueva tarea: para estandarizar y codificar la segmentación de las estructuras del cerebro humano. Estas iniciativas no están exentos de controversia. Los neuroanatomistas tradicionales discutir entre ellos el patrón de la segmentación y la nomenclatura que se utilizará. Los científicos en computación luchan para determinar cuáles son los criterios a utilizar para estructurar sus bases de datos: criterios jerárquicos, relacionales o de otro tipo? Cada grupo tiende a subestimar la importancia de las preocupaciones de la otra.

Los neurobiólogos y médicos no están acostumbrados a pensar en términos de paquetes todo incluido, donde, por ejemplo, cada estructura se encuentra en una cerrada por completo dentro de una organización al más alto nivel, donde los elementos de todos los voxels ( volumen) dentro de un área del cerebro necesariamente debe ser identificado por su pertenencia a una y sólo una estructura. Por su parte, los profesionales de TI tienden a ignorar ciertas realidades: las diversas estructuras corticales pueden estar ausentes en un cerebro, o incluso ser fragmentado o tener múltiples ocurrencias.

Para cuantificar la variabilidad anatómica, cualquier aproximación analítica sofisticada, obviamente, supone que un punto de referencia determinado pueden ser claramente identificados en todo el cerebro. Pero en realidad, los errores de posicionamiento de 5 a 10 mm por lo general se producen. Esto es a menudo el orden de magnitud cerca de la variación espacial buscado caracterizar …

Estados Unidos, el Proyecto Cerebro Humano (2) trata de aplicar las técnicas informáticas a la neurociencia en todas las escalas espaciales. Una de estas aplicaciones, llevada a cabo por el Consorcio Internacional de Mapeo Cerebral ( ICBM), trata de crear un atlas llamado «probabilístico» el cerebro humano (3). En este concepto, la posibilidad de que cualquier punto de un espacio en el cerebro estándar (o estereotáxica – véase el artículo de Fox y de Lancaster, en este número) se encuentra en una estructura particular del cerebro se expresa de una manera probabilística: su valor varía 0 a 100% para esta estructura. La variabilidad se expresa en los valores atribuidos a los límites entre las regiones. Por ejemplo, un límite que pasa instantáneamente de 0 a 100% aún está localizado en un lugar.

Nótese que, en principio, estereotaxia ignorar las diferencias en las dimensiones totales del cerebro. Se trata de sólo el tamaño, forma y ubicación relativa. Esta restricción tiene poco efecto, ya que la mayoría de los temas se relacionan con eficacia las diferencias anatómicas: entre las regiones de los hemisferios izquierdo y derecho, entre los grupos normales y patológicos, entre los grupos espaciadas en el tiempo (investigación para el desarrollo).

En el proyecto de ICBM, los archivos de datos de resonancia magnética de alta resolución (1 mm en todas las dimensiones) de 450 individuos normales, de diferentes laboratorios, se amplían y se someten a operaciones geométricas (rotación y traslación) para adaptarse a las dimensiones estándar. Para cada sujeto, el cerebro se sometió a un conjunto de secuencias de impulsos diferentes (multiespectral MRI) para generar un conjunto de imágenes. En principio, cada tejido (materia gris, materia blanca o líquido cefalorraquídeo) es una combinación única de intensidades. Todos los voxels con esta combinación puede ser identificada como tal a un tipo de tejido.

Esto permite, por ejemplo, la identificación automática de todos los voxels de materia gris. Mediante el cálculo de la proporción de sujetos de la muestra, tienen la materia gris en un estereotáctica voxel dado, se obtiene la probabilidad global de búsqueda de la materia gris en ese voxel. La repetición de este proceso en todos los voxels construyó un mapa de probabilidad tridimensional de las ubicaciones en las que es probable que se encuentre en la materia gris en la población normal ( la fig. abajo ).

Cuando las imágenes de resonancia magnética proporcionan evidencia objetiva de progresión de la enfermedad, este método también se utiliza para evaluar los efectos de la medicación. Por ejemplo, multiespectral resonancia magnética pueden ser implementadas para medir el crecimiento de las lesiones en los ensayos de esclerosis múltiple clínicos de nuevos medicamentos. Gracias al análisis automático descrito anteriormente, se puede seguir las lesiones mapa de probabilidad multiespectrales en cohortes de muchos pacientes durante la administración del tratamiento. La comparación estadística de las lesiones de tarjetas en el tiempo o en las cohortes, a continuación, un procedimiento relativamente simple y puede detectar los cambios producidos por las drogas (4,5).

Con el único multi-espectral clasificación, toda la corteza puede ser segmentado mediante la identificación de la interfaz entre el cerebro y líquido cefalorraquídeo. La siguiente figura muestra un ejemplo de este método, después de los gráficos de computadora apropiados para hacer sombras.

Pero, ¿cómo etiquetar a los núcleos de giros y subcorticales de la materia gris? Dos procedimientos se están considerando. El primero, el exceso, utiliza técnicas de seguimiento manual. El segundo implementa los modelos anteriores que facilitan la segmentación automática. Algunos de los esfuerzos «heroicos» se hizo para el etiquetado manual de muchas bases de datos de las distintas imágenes de resonancia magnética (6,7). Sin embargo, es poco realista considerar una generalización de este trabajo ingrato. Los modelos utilizados para el etiquetado automático del cerebro consiste en una estructura de archivos de referencia donde cada uno de los atlas ha sido previamente marcado. En principio, la deformación del archivo de referencia para adaptarse a las transferencias individuales de resonancia magnética de archivo de las etiquetas a atlas nuevo archivo de datos. Este proceso, que produce «campos de deformación 3D», requiere un cálculo de gran tamaño. Una vez completado, se le asigna etiquetas a todas las partes del nuevo archivo de datos de resonancia magnética. Mapas probabilísticos de cada estructura puede ser construida como antes mediante la conversión de todos los archivos estereotáxica RMN. Entonces podemos calcular la proporción en que se encuentra el nombre dado en un voxel estereotáxica. La siguiente figura muestra un ejemplo de un mapa de probabilidad 3D establecido para la corteza frontal, calculado por el análisis automático de 53 individuos (8-10).

Esta estrategia permite por fin de analizar las diferencias estadísticas entre los grupos en el campo de la neuroanatomía, o para comprobar si una estructura individual es significativamente anormal. Los campos de deformación son propios de información interesante, ya que representan la variación espacial entre el inicio resonancia magnética y resonancia magnética de cada individuo. Tales campos de deformación 3D son el tema de gran interés, ya que pueden ser matemáticamente descompone en un conjunto finito de formas características de distorsión.

Cada cerebro individual puede describirse como la suma ponderada de estas distorsiones y las características que se reduce todo el análisis estadístico de considerar la distribución de estos «peso» a través de la población (11). Tenga en cuenta que un trabajo similar fue iniciado por Fred Bookstein en la Universidad de Michigan en 1989 (12). Para aplicar este enfoque, queda por resolver una cuestión clave: la elección de la «referencia de cerebros» contra el cual todos los mapas de probabilidad, el campo de la deformación y distorsión se define.

Tales técnicas de deformación no lineales son ideales para las estructuras que están presentes en todos los cerebros. Ellos comienzan a colapsar para las rutas y circunvoluciones secundarias son de gran variabilidad. Aunque se puede definir la superficie cortical, todavía no hay un consenso claro sobre cómo dividir la corteza. Tampoco hay acuerdo sobre la estrategia para comparar las regiones entre los individuos, y mucho menos en todas las especies (10,13,14).

Algunos abogan por el uso de un piso, de dos dimensiones: la corteza se desdobla y borrar las confusiones que surgen de las circunvoluciones muchos (véase el artículo de J. Reppas y colegas en este número) (15-17) . En estas representaciones, las características como la cresta de las circunvoluciones cortical o el fondo de las ranuras se identifican por retrasar la información de curvatura en la superficie plana, de modo que los surcos y circunvoluciones aparecen como líneas de mayor curvatura ( en direcciones opuestas). El problema, por supuesto, es que la corteza requiere distorsión qu’aplatir y desgarro de la corteza cerebral. Sin embargo, no equivale a la proyección de Mercator en la geografía no ha sido adoptado por la comunidad de creadores de mapas del cerebro humano. Sin embargo, muchos estudios están hechos de la corteza se desarrolló para procesar las variaciones de los pliegues corticales según los individuos, en el tiempo o incluso en diferentes especies.

La RM convencional nos permite recoger una información anatómica bruto de una amplia muestra de cerebros y la elaboración de estadísticas sobre la población. Desafortunadamente, este nivel de análisis no proporciona información sobre la organización celular y molecular del cerebro a escalas más finas. Sin embargo, una comprensión completa de la función de neuroanatomía funcional se conecta a la anatomía a través de estos segregación ultraestructural.

Al proporcionar una resolución de varios cientos de micrómetros en pequeños volúmenes, de campo de alta resonancia magnética ofrece nuevas posibilidades. La disección, marcado por tintes de óptica y de barrido de los cerebros de los cadáveres, incluso permite una resolución espacial más fina y productos químicos todavía en un número limitado de cerebros. Varios laboratorios de montaje de estas nuevas tecnologías con la adquisición de conceptos de estereotáctica 3D cartografía para crear mapas probabilísticos de esta escala más fina (véase el artículo de Karl Zilles, este número).

Con el abordaje estereotáctico, la información proporcionada por todas estas técnicas a diferentes escalas se puede construir a lo largo de muchos años, y después se integra para lograr una descripción sistemática de todas las estructuras y funciones del cerebro. Esta base de datos, proporcionando acceso a una sofisticada computadora y la exploración estadística, es una gran promesa para la investigación y la práctica clínica. Hasta ahora, no es tal, que muy poca información sobre las redes de interacciones entre los elementos de la normal del cerebro. Tal ambiente debe facilitar su detección. También debe identificar las medidas más adecuadas para caracterizar los estados de enfermedad específicos.

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