Mapowanie ludzkiego connectomu oferuje unikalną możliwość zrozumienia wszystkich szczegółów połączeń neuronalnych (Sporns et al., 2005, Wedeen et al., 2008, Hagmann et al., 2007). Human Connectome Project (HCP) jest projektem mającym na celu stworzenie mapy kompletnych strukturalnych i funkcjonalnych połączeń neuronalnych in vivo w obrębie i pomiędzy osobami. HCP reprezentuje pierwszą dużą próbę zebrania i udostępnienia danych o zakresie i szczegółowości wystarczającej do rozpoczęcia procesu odpowiedzi na głęboko fundamentalne pytania dotyczące ludzkiej anatomii i zmienności połączeń.

Human Connectome Project Pamphlet (web-resolution)

USC-Harvard Consortium

Dzięki współpracy pomiędzy Laboratory of Neuro Imaging i Martinos Center for Biomedical Imaging w Massachusetts General Hospital, HCP jest rozwijany w celu zastosowania zaawansowanych metod neuroobrazowania oraz zbudowania rozległej infrastruktury informatycznej w celu połączenia tych danych i modeli łączności ze szczegółowymi danymi fenomicznymi i genomicznymi, bazując na istniejących multidyscyplinarnych i wspólnych wysiłkach, które są obecnie w toku. Współpracując z konsorcjum HCP z siedzibą na Washington University w St. Louis, zapewnimy bogate dane, istotne protokoły obrazowania i wyrafinowane narzędzia analizy połączeń dla społeczności neurobiologicznej.

The Human Connectome Project to pięcioletni projekt sponsorowany przez szesnaście komponentów National Institutes of Health, podzielony między dwa konsorcja instytucji badawczych. Finansowanie konsorcjum Harvard/MGH-USC jest zapewnione poprzez grant U01-MH93765. Aby zapoznać się z przeglądem konsorcjów, zobacz NIH Blueprint Human Connectome.

Metody

HCP wykorzystuje kluczowe dziedziny nauki, które razem dają stały dopływ coraz bardziej szczegółowych danych i narzędzi connectomics. Po pierwsze, rozpoczęliśmy gromadzenie danych do uwolnienia bardzo dużego, istniejącego zestawu danych koneksomicznych, behawioralnych i genomicznych, w tym dużego badania próby w parach bliźniąt MZ/DZ, zachęci do szerokiego uczestnictwa w HCP przez większą społeczność badawczą. Te bogate dane pozwolą nam również na ilościowe określenie genetycznych (Chiang i in., 2009) i behawioralnych różnic w szlakach włókien istoty białej oraz korelacji funkcjonalnych do analizy przez całą społeczność, a także pomogą zdefiniować zoptymalizowaną metodologię zbierania ostatecznego zestawu danych koneksomicznych przy użyciu DSI (V. J. Wedeen, 2005). Równolegle pracujemy nad udoskonaleniem i optymalizacją rozdzielczości przestrzennej i funkcjonalnej naszych technik neuroobrazowania koneksomów, a następnie wykorzystujemy wyniki obu celów do pozyskania zoptymalizowanych danych HCP, które zostaną udostępnione społeczności w miarę ich pozyskiwania. Dodatkowo, nasze wysiłki connectome obejmują uzyskanie wysokiej rozdzielczości danych neuroobrazowania w małej podgrupie ex vivo próbek całego mózgu, jak również szczegółową chemo- i cytoarchitektoniczną analizę i polarymetrię planarną tych próbek, pozwoli nam zbadać korelację między cytoarchitekturą i connectome (Burgel et al., 2006), jak również pomóc zwalidować nasze wyniki in vivo. Przez cały czas, będziemy stale budować i udoskonalać istotną infrastrukturę wspierającą analizę, bazę danych i kwerendy oraz rozpowszechnianie na szeroką skalę naszych danych i narzędzi informatycznych.

Wyniki

W ramach tego projektu obecnie pracujemy nad osiągnięciem następujących celów: 1) opracowanie zaawansowanych narzędzi do przetwarzania wysokokątowej dyfuzji (HARDI) i obrazowania spektrum dyfuzji (DSI) od normalnych osób, aby zapewnić podstawy do szczegółowego mapowania ludzkiego connectomu; 2) optymalizacja zaawansowanych technologii obrazowania wysokopolowego i testów neurokognitywnych w celu mapowania ludzkiego connectomu; 3) zebranie danych connectomicznych, behawioralnych i genotypowych przy użyciu zoptymalizowanych metod w reprezentatywnej próbie normalnych osób; 4) zaprojektowanie i wdrożenie solidnej, internetowej infrastruktury informatycznej, 5) opracowanie i rozpowszechnienie materiałów do pozyskiwania i analizy danych, edukacyjnych i szkoleniowych.

Wnioski

Poprzez ten kompleksowy projekt mapowania istoty białej dostarczymy społeczności badawczej neurobiologii nowatorski zasób dla connectomics, który będzie miał znaczący wpływ na zwiększenie naszego zrozumienia bogatej neuroanatomicznej łączności ludzkiego mózgu.

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: A structural description of the human brain. PLoS Comput Biol, 1, e42.

V. J. WEDEEN, P. H., W.-Y. I. TSENG, T. G. REESE I 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.