Het in kaart brengen van het menselijk connectoom biedt een unieke kans om de volledige details van neurale connectiviteit te begrijpen (Sporns et al., 2005, Wedeen et al., 2008, Hagmann et al., 2007). Het Human Connectome Project (HCP) is een project om een kaart te maken van de volledige structurele en functionele neurale verbindingen in vivo binnen en tussen individuen. Het HCP is de eerste grootschalige poging om gegevens te verzamelen en te delen die voldoende omvangrijk en gedetailleerd zijn om een begin te maken met het beantwoorden van fundamentele vragen over de anatomie en de variatie van de menselijke verbindingen.
Human Connectome Project Pamphlet (web-resolutie)
USC-Harvard Consortium
Door een samenwerking tussen het Laboratory of Neuro Imaging en het Martinos Center for Biomedical Imaging van het Massachusetts General Hospital, wordt het HCP ontwikkeld om geavanceerde neuroimaging methodes te gebruiken, en om een uitgebreide informatica infrastructuur op te bouwen om deze data en connectiviteitsmodellen te linken aan gedetailleerde fenomische en genomische data, voortbouwend op bestaande multidisciplinaire en collaboratieve inspanningen die momenteel aan de gang zijn. In samenwerking met het HCP-consortium dat is gevestigd aan de Washington University in St. Louis, zullen we rijke gegevens, essentiële beeldvormingsprotocollen en geavanceerde tools voor connectiviteitsanalyse leveren aan de neurowetenschappelijke gemeenschap.
Het Human Connectome Project is een vijfjarig project dat wordt gesponsord door zestien onderdelen van de National Institutes of Health, verdeeld over twee consortia van onderzoeksinstellingen. De financiering van het Harvard/MGH-USC-consortium wordt verstrekt via de subsidietoekenning U01-MH93765. Om een overzicht van de consortia te lezen, zie de NIH Blueprint Human Connectome.
Methods
Het HCP maakt gebruik van belangrijke wetenschappelijke domeinen die samen een gestage release van steeds gedetailleerdere connectomics data en tools opleveren. Ten eerste zijn we begonnen met het verzamelen van gegevens voor het vrijgeven van een zeer grote, bestaande connectomische, gedrags- en genomische dataset, inclusief een grote steekproefstudie in MZ/DZ tweelingparen, zal een brede deelname aan het HCP door de grotere onderzoeksgemeenschap aanmoedigen. Deze rijke gegevens zullen ons ook in staat stellen om genetische (Chiang et al., 2009) en gedragsmatige variatie van witte stof vezelpaden en functionele correlaties te kwantificeren voor analyse door de hele gemeenschap, en helpen bij het definiëren van een geoptimaliseerde methodologie voor het verzamelen van een definitieve connectoom dataset met behulp van DSI (V. J. Wedeen, 2005). Tegelijkertijd werken we aan het verfijnen en optimaliseren van de ruimtelijke en functionele resolutie van onze connectome neuroimaging technieken, om vervolgens de resultaten van beide doelen te gebruiken bij het verzamelen van de geoptimaliseerde HCP data, te delen met de gemeenschap als de data zijn verkregen. Bovendien, onze connectome inspanningen omvatten de verwerving van hoge resolutie neuroimaging gegevens in een kleine subset van ex vivo hele hersenen specimens, evenals gedetailleerde chemo-en cyto-architectonische analyse en planaire polarimetrie van deze specimens, zal ons toelaten om de correlatie tussen cytoarchitectuur en het connectome (Burgel et al., 2006), alsmede helpen valideren onze in vivo resultaten. Tegelijkertijd zullen we voortdurend essentiële infrastructuur opbouwen en verfijnen om de analyse, databasering en query’s, en grootschalige verspreiding van onze gegevens en informatica-instrumenten te ondersteunen.
Resultaten
Dit project werkt momenteel aan het bereiken van de volgende doelstellingen: 1) het ontwikkelen van geavanceerde hulpmiddelen voor het verwerken van hoge-hoek diffusie (HARDI) en diffusie spectrum beeldvorming (DSI) van normale individuen om de basis te leggen voor het gedetailleerd in kaart brengen van het menselijk connectoom; 2) het optimaliseren van geavanceerde hoge-veld beeldvormingstechnologieën en neurocognitieve tests om het menselijk connectoom in kaart te brengen; 3) het verzamelen van connectomische, gedrags- en genotype gegevens met behulp van geoptimaliseerde methoden in een representatieve steekproef van normale proefpersonen; 4) het ontwerpen en implementeren van een robuuste, web-gebaseerde informatica-infrastructuur, 5) het ontwikkelen en verspreiden van data-acquisitie en -analyse, educatieve, en training outreach materialen.
Conclusies
Door middel van dit uitgebreide witte stof mapping project zullen we de neurowetenschappelijke onderzoeksgemeenschap voorzien van een nieuwe bron voor connectomics die een belangrijke impact zal hebben op het verbeteren van ons begrip van de rijke neuro-anatomische verbondenheid van het menselijk brein.
BURGEL, U., AMUNTS, K., HOEMKE, L., MOHLBERG, H., GILSBACH, J. M. & ZILLES, K. (2006) White matter fiber tracts of the human brain: three-dimensional mapping at microscopic resolution, topography and intersubject variability. Neuroimage, 29, 1092-105.
CHIANG, M. C., BARYSHEVA, M., SHATTUCK, D. W., LEE, A. D., MADSEN, S. K., AVEDISSIAN, C., KLUNDER, A. D., TOGA, A. W., MCMAHON, K. L., DE ZUBICARAY, G. I., WRIGHT, M. J., SRIVASTAVA, A., BALOV, N. & THOMPSON, P. M. (2009) Genetics of brain fiber architecture and intellectual performance. J Neurosci, 29, 2212-24.
HAGMANN, P., KURANT, M., GIGANDET, X., THIRAN, P., WEDEEN, V. J., MEULI, R. & THIRAN, J.-P. (2007) Mapping Human Whole-Brain Structural Networks with Diffusion MRI. PLoS ONE, 2, e597.
SPORNS, O., TONONI, G. & KOTTER, R. (2005) The human connectome: Een structurele beschrijving van het menselijk brein. PLoS Comput Biol, 1, e42.
V. J. WEDEEN, P. H., W.-Y. I. TSENG, T. G. REESE AND R. M. WEISSKOFF. (2005) Mapping complex tissue architecture with diffusion spectrum magnetic resonance imaging. . Mag. Res. Med., 54, 1377-86.
WEDEEN, V. J., WANG, R. P., SCHMAHMANN, J. D., BENNER, T., TSENG, W. Y., DAI, G., PANDYA, D. N., HAGMANN, P., D’ARCEUIL, H. & DE CRESPIGNY, A. J. (2008) Diffusion spectrum magnetic resonance imaging (DSI) tractography of crossing fibers. Neuroimage, 41, 1267-77.