要点
大脑是一个复杂的,互联网络;大脑的连接拓扑因此从根本上形状出现,表达和大脑疾病的进展。
理解大脑的疾病需要知识的大脑网络响应-自适应或适应不良的病理微扰。
迅速发展的领域——提供新的工具来描述和建模这些反应。
大脑疾病的效果严重依赖于拓扑中心和简并受影响的区域;病理学的中部地区加剧了不适应的反应,而简并促进适应性反应
文摘
病理扰动的大脑很少局限于一个单一的轨迹;相反,他们常常通过轴突路径影响其他地区的传播。这种疾病传播模式受到极其复杂,然而高度有组织的,潜在的神经结构的拓扑结构;所谓的连接体。因此,网络组织从根本上影响大脑疾病和connectomic方法基于网络科学理解神经病理学是不可或缺的。在这里,我们考虑脑网络拓扑形状神经反应破坏,强调关键不适应的过程(如双价染色体分离,transneuronal变性和去分化),和资源(包括简并和储备)和过程(如补偿),使适应。然后我们展示网络拓扑的知识使我们不仅描述病理过程,而且生成预测模型的扩散和功能性脑疾病的后果。
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确认
自动跟踪,A.Z. and M.B. are supported by the Australian National Health and Medical Research Council (grant identifiers: 1050504, 1066779, 1047648 and 1037196) and the Australian Research Council (ID: FT130100589). M.B. acknowledges the support of a Queensland Health Fellowship and the James S. McDonnell Foundation (Brain Network Recovery Group JSMF22002082). The authors thank B. Fulcher for assistance in developing some of the images in this article, and O. Sporns for technical assistance and for generously providing the data used in图3。
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作者声明没有竞争的经济利益。
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术语表
- 扩散tractography
-
核磁共振技术大规模重建白质纤维的基础上优惠扩散的水沿着这些纤维的轴。
- 分层模块化
-
的嵌套组织牵一发而动全身的子集,或模块,网络内的节点,这样模块都包含在模块等等,在多个尺度上的组织。
- 图论
-
数学的一个分支关心学习的网络连接元素。通过图论,大脑网络可以被建模为一个节点图(描述单一神经元,神经元的数量或宏观的大脑区域)联系在一起的边缘(描述区域结构或功能的交互)。
- 网络拓扑结构
-
的方式连接的网络组织彼此。
- 功能连通性
-
之间的统计依赖(如相关)神经生理学记录获得从不同的大脑区域。
- 有效的连接
-
一个神经系统产生的因果影响另一个。其测量通常需要的神经动力学模型导致测量神经信号的变化。
- 神经调节
-
神经元活动的监管,提升神经递质系统。
- 度分布
-
在网络节点度值的分布获得。
- 网络碎片化
-
网络分裂成断开连接的节点子集。缺乏这些子集之间的连通性的排除了任何他们之间的通信,即节点不再作为一个集成的系统。
- 结构连接
-
物理连接(即轴突纤维)的大脑区域之间。
- 图案
-
简单,重复出现的模式或子图表示一个更大的网络的构建块。
- Non-stationarity
-
一些时间序列的趋势显示波动在他们的意思是,协方差随着时间的推移和其他描述性的措施。非平稳大脑活动意味着长期时间平均的神经活动可能不会准确地总结动力学在较短的时间尺度。
权利和权限
关于这篇文章
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Fornito,。,Zalesky,。&Breakspear, M. The connectomics of brain disorders.Nat转速>16,159 - 172 (2015)。https://doi.org/10.1038/nrn3901
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DOI:https://doi.org/10.1038/nrn3901
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