文摘gydF4y2Ba
最近的证据表明,一些大脑区域作为集线器连接不同,功能专业化的系统。这些关联的是有趣的因为他们的潜在作用在集成,也因为他们可能增加代谢瀑布与大脑相关疾病。识别高连通性在人类大脑皮层区域,我们应用一个计算有效的方法绘制整个大脑内在功能连通性的程度。两个独立的功能磁共振成像数据分析(每个gydF4y2BangydF4y2Ba= 24)展示中心在heteromodal联合皮质的区域。突出的中心是位于后扣带,侧颞侧顶叶,内侧/外侧前额叶皮层。网络分析显示,很多,但不是全部,中心是位于区域之前与默认网络的组件。第三个数据集(gydF4y2BangydF4y2Ba= 12)表明,中心的位置出现在被动和主动的工作状态,表明它们反映了一个稳定的皮质网络体系结构的性质。获得一个精确的参考地图,数据结合的皮质的普遍预期在127个参与者产生中心。使用这一共识估计,我们探索中心的地形是否可以解释的模式漏洞在阿尔茨海默病(AD),因为一些模型表明,地震活动水平较高的地区和新陈代谢加速病理学。正电子发射断层扫描淀粉样蛋白成像在广告(gydF4y2BangydF4y2Ba= 10)相比,年长的控件(gydF4y2BangydF4y2Ba= 29)显示,皮质的位置高amyloid-β沉积中心符合中心的可能性,而作为信息处理的关键路站,也可以增强广告的潜在病理级联。gydF4y2Ba
介绍gydF4y2Ba
大脑皮层被组织成平行,隔离系统的大脑区域专门负责处理不同形式的信息。这样一个分而治之架构是突出在皮质系统但也许是最好的说明了视觉系统中的并行路径(gydF4y2BaUngerleider和米什金,1982年gydF4y2Ba;gydF4y2BaFelleman和范·埃森市,1991年gydF4y2Ba)。鉴于隔离处理流的存在,信息处理的一个挑战是整合,尤其对于高阶认知过程,同时利用来自多个特定领域的信息系统。gydF4y2Ba
基于解剖学的证据,gydF4y2BaMesulam (1998)gydF4y2Ba提出具体heteromodal联合皮质区域提供收敛节点绑定单峰和其他transmodal输入。这些节点作为关键网关信息处理和缺乏选择性连接的单一感官。最近,计算分析解剖连接导致正式提议,大脑皮层可能含有少量的节点,称为中心,有不成比例的大量的连接(gydF4y2Ba斯波恩et al ., 2007gydF4y2Ba)。中心的证据来自网络的连通性分析后期跟踪技术在非人灵长类动物(gydF4y2Ba斯波恩et al ., 2004gydF4y2Ba),最近,gydF4y2Ba在活的有机体内gydF4y2Ba束跟踪(gydF4y2BaHagmann et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2Ba龚et al ., 2008gydF4y2Ba)和功能性磁共振成像(fMRI)在人类(gydF4y2BaAchard et al ., 2006gydF4y2Ba)。中心服务整合多样化的信息来源和平衡反对种族隔离的发展压力,专门的途径。中心也可能有助于减少布线和代谢成本通过提供有限数量的长距离连接集成本地网络(gydF4y2Ba2006年巴塞特和图像gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
皮质中心的存在是大脑疾病的相关研究。认知失调被认为反映异常(自闭症,精神分裂症)或中断(老化,封闭的头部受伤)皮层连接。皮质的地图中心,最终纤维束的详细路径支持他们,可能提供一种方法来理解为什么某些病变和正如异常尤其具有破坏性。中心还可以提供洞察阿尔茨海默病(AD)病理学。广告与病理相关错误折叠蛋白质的积累,其中包括amyloid-β(Aβ)(gydF4y2Ba马特森2004gydF4y2Ba;gydF4y2Ba沃尔什和阿兹,2004年gydF4y2Ba)。皮质的鉴定中心可以解释为什么某些地区的皮质显示不成比例的高水平的代谢(gydF4y2BaMinoshima et al ., 1997gydF4y2Ba),因此,易受广告优惠病理学(gydF4y2BaBuckner et al ., 2005gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2008年gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
本研究利用功能连通性MRI (fcMRI)地图中心在人类皮层。fcMRI措施内在活动反映单突触的大脑区域之间的相关性和多突触的连接(gydF4y2BaBiswal et al ., 1995gydF4y2Ba)(审查,请参阅gydF4y2Ba福克斯瑞克,2007年gydF4y2Ba)。这里我们使用一个计算有效的方法进行高分辨率的映射功能连通性在大脑大量个人和确定这些区域的皮质显示不成比例的大量的连接。采用的方法是类似的gydF4y2BaAchard et al。(2006)gydF4y2Ba和gydF4y2Ba萨尔瓦多et al。(2008)gydF4y2Ba但扩展到高分辨率的映射方法。结果显示在heteromodal协会地区中心的地图,包括区域之前默认模式的认知有关。此外,我们发现高位置之间的通信枢纽和Aβ沉积在广告,表明皮层网络体系结构可能导致疾病的脆弱性。gydF4y2Ba
材料和方法gydF4y2Ba
概述。gydF4y2Ba
本研究试图(1)确定中心在人类大脑皮层,(2)确定中心跨主题组和任务状态的稳定性,和(3)探索中心的位置是否与AD病理(Aβ沉积)的一个组成部分。基本分析策略来计算估计每个功能连通性的体素在大脑。区域显示高度的中心连接在参与者认为候选人。我们的主要衡量连接(学位中心或学位)被定义为体素在大脑的数量与目标体素(显示很强的关联gydF4y2Ba图1gydF4y2Ba)。使用这个过程,候选人的地图中心计算平均24参与者(数据集1)和复制在第二组24参与者(数据集2)。数据集1和2被收购而参与者专注于一个十字。结果将显示,皮质枢纽的位置非常类似的参与者组之间。详细探讨确定中心的连接模式,我们使用seed-based和正式网络分析结合数据集(gydF4y2BangydF4y2Ba= 48)。探索是否确定中心反映皮层的一个稳定的属性或任务依赖的地图中心估计在第三组12参与者(第3集),不同的任务在执行数据收集(被动视觉定位和连续的任务绩效)。类似的中心任务状态存在。提供一个一致的估计皮质的位置中心,127个参与者的数据总和。估计与共识的地图Aβ沉积在广告获得使用匹兹堡化合物B(加以)正电子发射断层扫描(PET)成像探索中心区域是否优先与Aβ积累的位置有关。帮助可视化、图像映射都是投射在左右脑半球的膨胀的朋友(人群平均值,里程碑和地基)表面使用脱字符号软件(gydF4y2Ba范·埃森市,2005gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
参与者。gydF4y2Ba
一百二十七名健康的年轻成年人参加了MRI付款。gydF4y2Ba表1gydF4y2BaMRI显示了参与者的人口统计数据。所有参与者正常或corrected-to-normal视野和右撇子,以英语为母语。参与者被筛选排除个人历史的神经或精神疾病以及那些使用精神药物。虽然我们的实验室曾发表fcMRI与可比数据分析(gydF4y2Ba卡恩et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2Ba文森特et al ., 2008gydF4y2Ba),这里给出的数据是新买的,首次报道。39老年人参与宠物付款。gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba显示了宠物参与者人口。包含作为一个正常的控制需要一个正常的神经系统检查,临床痴呆评定(gydF4y2Ba休斯et al ., 1982gydF4y2Ba;gydF4y2Ba莫里斯,1993gydF4y2Ba)量表评分(0),认知正常细微精神状态检查(27)(MMSE) >。所有参与者与广告满足国家研究所的神经和交际障碍和中风/阿尔茨海默病及相关疾病协会标准的广告(gydF4y2BaMcKhann称et al ., 1984gydF4y2Ba),MMSE评分< 23。书面知情同意按照准则规定了医疗机构审查委员会的伙伴。gydF4y2Ba
MRI收购程序。gydF4y2Ba
扫描进行3特斯拉TimTrio系统(西门子)使用12-channel相控阵头线圈由供应商提供的。高分辨率三维t1磁化准备收购快速梯度回波图像获得了解剖参考[重复时间(TR), 2530毫秒;回波时间(TE), 3.44毫秒;翻转角度(FA)、7°;1.0毫米各向同性体素)。功能数据获得使用gradient-echo echo-planar脉冲序列对血氧敏感等级相关(粗体)对比(TR,女士2500年或3000年;TE, 30 ms;FA 90°;第36 -轴向片commissure-posterior前连合的平面平行;3.0毫米各向同性体素; 0.5 mm gap between slices). Head motion was restricted using a pillow and foam, and earplugs were used to attenuate scanner noise.
在函数运行时,数据集1和2,参与者的被动地专注于视觉十字丝集中在屏幕上为每个2分(每次运行,7分钟24 s;148时间点)。没有额外的任务指示。参与者被要求并保持尽可能仍然保持清醒。对于数据集3,任务是随两分的视觉和两个固定的连续工作性能(每次运行5分钟12秒;104时间点)。任务,参与者决定是否集中呈现视觉单词代表抽象或具体的实体(gydF4y2BaDemb et al ., 1995gydF4y2Ba)。参与者被指示反应快速、准确地用右手按键,显示他们的答复。任务自学了一个新单词出现后100毫秒响应,从而最小化停机时间之间的试验和心智游移的潜力(gydF4y2BaAntrobus et al ., 1966gydF4y2Ba;gydF4y2BaAntrobus 1968gydF4y2Ba;gydF4y2BaD 'Esposito et al ., 1997gydF4y2Ba)。的任务是在参与者抵消。上生成的视觉刺激是一个苹果G4强力笔记本电脑电脑(苹果电脑)使用Matlab (MathWorks)和心理物理学工具箱扩展(gydF4y2Ba布雷纳德,1997gydF4y2Ba)。刺激被投影到屏幕上的定位在磁铁上的负责人。gydF4y2Ba
磁共振成像预处理。gydF4y2Ba
核磁共振分析是基于应用的程序gydF4y2BaBiswal et al。(1995)gydF4y2Ba和gydF4y2Ba劳et al。(1998)gydF4y2Ba最近在研究扩展gydF4y2Ba狐狸et al。(2005)gydF4y2Ba和gydF4y2Ba文森特et al。(2006)gydF4y2Ba。预处理包括切除前四卷允许T1-equilibration影响,补偿系统,slice-dependent时间变化,运动校正和标准化的阿特拉斯空间蒙特利尔神经学研究所(MNI) (SPM2;康的认知神经学、英国伦敦)产生体积在2毫米立方压时间序列重新取样。首页时间过滤删除常数补偿和线性趋势在每次运行但保留频率低于0.08赫兹。数据空间平滑使用4毫米宽屏半峰高斯模糊。gydF4y2Ba
一些虚假的来源或区域特异性的差异然后被讨厌的回归变量包括以下:six-parameter刚体运动负责人(从运动中获得校正),信号平均在整个大脑,信号平均侧脑室,和信号平均区域集中在深部脑白质。这些波形的暂时转移版本也被包含的第一个时间衍生品(由落后的差异计算)的线性模型。这个回归过程消除方差可能代表地区特定的神经起源的相关性。值得注意的是,全球(整个大脑)信号与respiration-induced fMRI信号波动(gydF4y2Ba明智的et al ., 2004gydF4y2Ba;gydF4y2BaBirn et al ., 2006gydF4y2Ba)。通过消除全球信号方差最小化由生理工件。切除信号与心室和白质进一步减少non-neuronal贡献大胆的相关性(gydF4y2Ba巴特尔斯泽克,2005gydF4y2Ba;gydF4y2Ba福克斯et al ., 2005gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
消除全球信号也会引起相关系数的分布,这样的转变有大约相同数量的正负相关性(gydF4y2Ba文森特et al ., 2006gydF4y2Ba),使相关的符号模棱两可的解释(gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2Ba墨菲et al ., 2009gydF4y2Ba)。由于这个原因,我们适当地限制我们的探索正相关性,尽管分析类似报道也可以进行负相关性。gydF4y2Ba
映射中心使用功能连通性。gydF4y2Ba
候选人中心被认定为这些地区显示比例更大的连接与其他大脑区域相比。在图论中,这些顶点与大量的边缘或连接。一些先前的分析表明,皮层区域之间的连接不是随机或适当的跨区域而是展品“小世界”特性,包括中心(gydF4y2Ba美国瓦茨和“1998gydF4y2Ba;gydF4y2Ba斯波恩et al ., 2004gydF4y2Ba;gydF4y2BaAchard et al ., 2006gydF4y2Ba;gydF4y2Ba2006年巴塞特和图像gydF4y2Ba)。目前的方法测量所有的皮层区域之间的连接映射候选人中心使用数据来源于低频大胆的波动。gydF4y2Ba
两个假设在解释我们的分析。首先,我们假设功能连通性的基础上大胆的反映了底层结构的神经结构受到解剖学。Task-dependent coactivation地区的假设作出适当的贡献。在数据集3中,我们测试了这种假设,不同的任务状态。结果将揭示,尽管某些组件之间的共变区域可以调制,枢纽的位置代表皮层之间的任务状态的属性。尽管如此,重要的是要明确,基础解剖连接之间的联系和内在功能相关性仍未得到解决(gydF4y2Ba福克斯瑞克,2007年gydF4y2Ba),和贡献在解剖学上的约束和依赖政府活动的波动可能是重要原因。gydF4y2Ba
第二,我们假设反映了单突触的功能连通性和多突触的解剖学上的预测。符合多突触的连接,活动相关性跨越多个水平分层系统,包括视觉皮层(gydF4y2Ba文森特et al ., 2007gydF4y2Ba)和内侧颞叶记忆系统(gydF4y2Ba卡恩et al ., 2008gydF4y2Ba)。多突触的连接是清楚地说明了小脑和大脑皮层之间的相关性。Cerebrocerebellar电路仅基于间接解剖预测通过丘脑和桥的核(gydF4y2Ba凯利和击球,2003年gydF4y2Ba)。fcMRI揭示侧小脑与额叶皮层相关性,符合多突触的连接(gydF4y2Ba艾伦et al ., 2005gydF4y2Ba;gydF4y2Ba文森特et al ., 2008gydF4y2Ba;f . Krienen r·l·巴克纳,未发表的观察)。因此,与直接使用解剖分析(gydF4y2Ba斯波恩et al ., 2007gydF4y2Ba;gydF4y2BaHagmann et al ., 2008gydF4y2Ba这里定义),中心可能反映了直接和间接解剖预测。gydF4y2Ba
确定候选人中心,我们测量连接基于强烈的数量给定大脑体素相关的链接。这个指标有时被称为“学位中心”或“度”在图论(gydF4y2Ba沃瑟曼和《浮士德》,1994年gydF4y2Ba)。具体来说,预处理功能运行受到分布整个大脑相关分析(概念上类似的方法使用区域相关性,明白了gydF4y2Ba萨尔瓦多et al ., 2008gydF4y2Ba)。每个立体像素的时间进程的参与者的大脑中定义一个整个大脑面具相关其他体素的时间。因此,一个gydF4y2BangydF4y2Ba×gydF4y2BangydF4y2Ba矩阵的皮尔森相关系数得到,gydF4y2BangydF4y2Ba是整个大脑的尺寸的面具。计算效率,我们采样的数据各向同性体素4毫米。皮尔森的gydF4y2BaRgydF4y2Ba,或者积差相关系数的计算gydF4y2Ba我gydF4y2Bath行和gydF4y2BajgydF4y2Bath这个矩阵的列是由以下几点:gydF4y2Ba 在哪里gydF4y2BatgydF4y2Ba是帧数,gydF4y2BaxgydF4y2Ba(gydF4y2BatgydF4y2Ba]gydF4y2Ba我gydF4y2Ba和gydF4y2BaxgydF4y2Ba(gydF4y2BatgydF4y2Ba]gydF4y2BajgydF4y2Ba立体像素强度的吗gydF4y2Ba我gydF4y2Bath和gydF4y2BajgydF4y2Bath体素位置,分别定义的整个大脑面具在帧数gydF4y2Bat。gydF4y2Ba立体像素强度均值的所有帧计数的gydF4y2Ba我gydF4y2Bath和gydF4y2BajgydF4y2Ba是由体素位置gydF4y2Bax̄gydF4y2Ba我gydF4y2Ba和gydF4y2Bax̄gydF4y2BajgydF4y2Ba,分别。gydF4y2Ba
从gydF4y2BangydF4y2Ba×gydF4y2BangydF4y2Ba皮尔森相关系数矩阵,一个地图的程度连通性是计算通过计算每个立体像素像素点的数量超过一个阈值是相关的gydF4y2BargydF4y2Ba> 0.25。高阈值选择消除计算压较低的时间相关归因于信号噪声。不同的阈值选择不定性变化结果皮层(见补充数据,可用gydF4y2Bawww.jneurosci.orggydF4y2Ba作为补充材料)。最后一个无向和未加权的邻接矩阵被用来计算相邻的顶点度随着链接。这一措施的连接(学位,gydF4y2BaDgydF4y2Ba为每个体素()gydF4y2Ba我gydF4y2Ba与所有其他的体素()gydF4y2BajgydF4y2Ba)是由以下几点:gydF4y2Ba 连接的地图被转换成然后标准化gydF4y2BaZgydF4y2Ba分数,这样地图在参与者可以平均和比较。的gydF4y2BaZgydF4y2Ba分数转换是由以下几点:gydF4y2Ba 在哪里gydF4y2BaD̄gydF4y2Ba是均值程度在所有体素在整个大脑地图,和σgydF4y2BaDgydF4y2Ba的SD地图。的转换gydF4y2BaZgydF4y2Ba分数并不影响个体的地形地图但是导致每个参与者的值相对缩放的地图。可靠的峰值位置地图程度被认为是候选人中心。还请注意,这个指标权重同样贡献的本地和远程连接。gydF4y2Ba
网络分析。gydF4y2Ba
两种不同的方法被用来进一步探索相关的网络识别中心:一个方法,构建功能连通性地图对于每个候选人中心和第二个方法,正式量化的中间性中心区域与中心。生成连接地图、区域的中心是围绕数据集1和地图的功能连通性构造数据集2。区域被定义为5毫米半径的球体高峰集中在中心的坐标。这些区域被用作标准fcMRI种子区域分析(gydF4y2Ba文森特et al ., 2006gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2008年gydF4y2Ba;gydF4y2Ba卡恩et al ., 2008gydF4y2Ba)。地图分别构造了不同的中心区域和比较。gydF4y2Ba
正式量化的程度候选人中心作为连接器在更大的网络,network-analytic工具应用于网络图(1)和(2)确定网络中每个区域的中间性中心(gydF4y2Ba弗里曼,1977gydF4y2Ba,gydF4y2Ba1978年gydF4y2Ba)。图是使用Pajek构建软件(gydF4y2BaDe Nooy et al ., 2005gydF4y2Ba)和代表之间的关系区域使用Kamada-Kawai图形算法(gydF4y2BaKamada和卡瓦依,1989gydF4y2Ba)。Kamada-Kawai算法是一种基于能量最小化的力量布局方法的网络连接节点彼此接近的地方,而断开连接的节点位置之间的距离。这个算法,考虑节点之间的测地线,反复调整节点的位置和力量来降低系统的总能量降到最低。gydF4y2Ba
接下来,我们计算的中间性中心。中间性中心的一个顶点(大脑区域在这个实例)被定义为所有测地线对其他顶点之间的比例,包括研究下的顶点,测地线的定义为一对顶点之间的最短路径,正式表示如下:gydF4y2Ba 在哪里gydF4y2BaggydF4y2BaijgydF4y2Ba是测地线之间的路径的数量吗gydF4y2Ba我gydF4y2Ba和gydF4y2BajgydF4y2Ba,gydF4y2BaggydF4y2BaiajgydF4y2Ba就是通过这些测地线的数量吗gydF4y2Ba一个。gydF4y2Ba因此,介数中心衡量节点经常发生在其他节点之间的最短路径。我们直观地表示中间状态中心通过绘制区域较高的值作为更大的圈子。gydF4y2Ba
比较中心的位置Aβ沉积早期阿尔茨海默氏症。gydF4y2Ba
地区高静止状态的相关活动和新陈代谢Aβ沉积通过放射性标记的配体来衡量。确定中心的比较解剖位置分布Aβ积累,我们构建了一个从参与者映射注册作为持续Aβ成像研究的一部分,在马萨诸塞州综合医院(gydF4y2BaBacskai et al ., 2007gydF4y2Ba;gydF4y2BaJohnson et al ., 2007gydF4y2Ba;gydF4y2BaGomperts et al ., 2008gydF4y2Ba)。参与者人口统计所示gydF4y2Ba表2gydF4y2Ba个人,包括最后一组分析在目前的报告。地图生成是对齐的,功能连接磁共振成像的数据从而使正式的定量比较两个数据类型。gydF4y2Ba
我们使用PET成像过程加以使用,配体,选择性地结合Aβ存款。PiB-PET成像程序前面描述的(gydF4y2Ba马西斯et al ., 2003gydF4y2Ba;gydF4y2BaKlunk et al ., 2004gydF4y2Ba;gydF4y2BaBacskai et al ., 2007gydF4y2Ba;gydF4y2BaJohnson et al ., 2007gydF4y2Ba)。短暂,参与者被成像在西门子/ CTI ECAT人力资源+扫描仪(三维模式,63图像平面;15.2厘米轴向的视野;5.6毫米transaxial分辨率和2.4毫米片间隔)。运动是最小化热塑性面罩。收购后的传输扫描,9-14 mCigydF4y2Ba11gydF4y2BaC-PiB注射丸和60分钟的动态扫描获得的。宠物数据重建使用10毫米高斯平滑内核与有序集期望最大化和衰减校正。加以保留使用洛根计算图形分析方法(gydF4y2Ba洛根et al ., 1990gydF4y2Ba,gydF4y2Ba1996年gydF4y2Ba)组织使用小脑皮层作为参考。加以保留被表示为分布体积比(DVR)在未来保持最小间隔在以前的宠物研究产生的参数图像DVR (gydF4y2BaLopresti et al ., 2005gydF4y2Ba;gydF4y2BaMintun et al ., 2006 agydF4y2Ba;gydF4y2BaJohnson et al ., 2007gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
产生组级别的地图,每个参与者的PiB-PET数据集空间规范化MNI图谱空间(SPM2;威康认知神经学部门,伦敦,英国)与2毫米立方压,产生体积匹配fcM首页RI的分析。atlas-transformed地图然后平均在每个广告和nondemented对照组。作为最后一步,量化地图比例Aβ沉积是由减去均值的地图PiB-negative nondemented对照组均值图的广告组。我们排除了PiB-positive nondemented控制参与者,以便更好地可视化Aβ沉积的分布的广告组(gydF4y2BaBuckner et al ., 2005gydF4y2Ba;gydF4y2BaMintun et al ., 2006 agydF4y2Ba;gydF4y2BaGomperts et al ., 2008gydF4y2Ba)。29 nondemented控制参与者都加以否定。gydF4y2Ba
结果gydF4y2Ba
大脑皮层包含中心的高功能连通性gydF4y2Ba
功能磁共振成像数据集1和2的皮质中心取得了高度一致的模式正常,年轻人(gydF4y2Ba图2gydF4y2Ba,gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)。这两个数据集之间的相关性非常高(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.93)。gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba显示皮质地图中心使用所有48个参与者从数据集1和2相结合。相比之下,补充数据(可用gydF4y2Bawww.jneurosci.orggydF4y2Ba作为补充材料)显示的地图在几个水平阈值来说明,皮质的地形中心在阈值定性一致。gydF4y2Ba
中心主要包括heteromodal联合皮质区域和一般地区内主要感觉和运动系统,符合gydF4y2BaAchard et al。(2006)gydF4y2Ba。中心的模式让人想起的解剖学定义的默认网络task-induced失活(gydF4y2Ba舒尔曼et al ., 1997gydF4y2Ba;gydF4y2BaMazoyer et al ., 2001gydF4y2Ba)和功能连通性(gydF4y2Ba格雷丘斯et al ., 2003gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2004年gydF4y2Ba;gydF4y2Ba福克斯et al ., 2005gydF4y2Ba;gydF4y2BaFransson 2005gydF4y2Ba)(审查,请参阅gydF4y2BaRaichle et al ., 2001gydF4y2Ba;gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba)。补充资料(可用gydF4y2Bawww.jneurosci.orggydF4y2Ba作为补充材料)说明中心地图之间的重叠程度的连通性和默认网络。最大的峰值位置10中心数据集1中列出gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba。山峰被用来定义一个先天种子区域进一步审问中心是否组件相同的重叠,或不同的网络。gydF4y2Ba
皮质中心主要是(但不总是)组件相同的核心网络gydF4y2Ba
球面半径区域(5毫米)被定义在每个十大最突出的中心数据集1 (gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba)。地图的功能连通性的地区被构造数据集2,允许一个无偏估计的功能连通性的中心。地图gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba说明这种分析的两个主要结果。gydF4y2Ba
首先,突出中心有时不重叠的大脑系统。例如,网络与中心后扣带/楔前叶(gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba6、位置;gydF4y2Ba图3gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba)最小重叠网络中心位于supramarginal回(gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba7、位置;gydF4y2Ba图3gydF4y2BaCgydF4y2Ba)。另外一个例子,与额中回(相关的网络gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba5、位置;gydF4y2Ba图3gydF4y2BaBgydF4y2Ba)类似于紧密的系统暂时标记frontoparietal控制系统(gydF4y2Ba文森特et al ., 2008gydF4y2Ba)。这个网络备件后扣带和楔前叶。突出中心可以显示不重叠的功能连通性的观察是一致的可能性皮层包含多个枢纽,与不同的大脑系统交互。网络分析而言,这些不同的分组可能反映了单独的“社区”(gydF4y2BaGirvan和纽曼,2002gydF4y2Ba)或“模块”(gydF4y2BaGuimera et al ., 2007gydF4y2Ba)。很明显从这个分析中心不属于一个同构网络。gydF4y2Ba
第二,尽管nonoverlap几个清晰的例子,有一个高度的融合在相关的网络中心。最中心的显示部分重叠与核心网络,包括后扣带/楔前叶,如同预测基于最近的分析解剖(gydF4y2BaHagmann et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2Ba龚et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2Ba格雷丘斯et al ., 2009gydF4y2Ba)和功能(gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2BaFransson Marrelec, 2008gydF4y2Ba)连接。在某些情况下重叠是实质性的。例如,网络与内侧前额叶皮质(gydF4y2Ba表3gydF4y2Ba、位置3;gydF4y2Ba图3gydF4y2BaDgydF4y2Ba)是几乎相同的,与后扣带/楔前叶(gydF4y2Ba图3gydF4y2BaDgydF4y2Ba)。因此,许多中心可能的组件相同的功能集成核心系统(类似的讨论,请参阅gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2BaHagmann et al ., 2008gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
量化上述分析以公正的方式,我们构建了一个图形化的描述所有区域之间的功能连接强度与大脑皮层的十大中心。要做到这一点,我们首先确定了相关峰的位置在每个10地图中心对应的数据集1。山峰包括与中心区域(如果他们显示很强的关联gydF4y2BargydF4y2Ba> 0.25)(关于阈值的选择,见补充图1,可用gydF4y2Bawww.jneurosci.orggydF4y2Ba作为补充材料)。共有94个山峰被确定。球形区域(5毫米半径)构建集中在这些山峰(gydF4y2Ba图4gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba)。每一对之间的相关强度就决定地区gydF4y2BangydF4y2Ba×gydF4y2BangydF4y2Ba在独立的数据集2矩阵。这个矩阵被用来(1)构建一个图形表示的区域和(2)计算一个正式的中间性估计每94个地区的中心。可能的8742个连接(边缘),2533(29%)达到了gydF4y2BargydF4y2Ba> 0.25阈值,表明相对密集的网络。分析的结果显示在gydF4y2Ba图4gydF4y2BaBgydF4y2Ba。gydF4y2Ba
符合seed-based相关地图,有一个倾向于聚集在一组核心枢纽(gydF4y2Ba图4gydF4y2BaBgydF4y2Ba,网络I)。五个中心最大的圆圈,反映高中间性中心,以蓝色显示。gydF4y2Ba图4gydF4y2BaCgydF4y2Ba表明,这五个核心枢纽所在区域内前面描述的是组件的“默认网络”(gydF4y2BaGusnard瑞克,2001年gydF4y2Ba;gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba)(参见补充数据,可用gydF4y2Bawww.jneurosci.orggydF4y2Ba作为补充材料)。也符合seed-based分析,集群的节点被隔绝的主要网络,虽然原始候选人中心是源自一个区域显示高连通性(gydF4y2Ba图4gydF4y2BaBgydF4y2Ba、网络II)。因此,中心高连通性的皮质不总是在相同的互联网络。相反,有明确证据表明某种程度的模块化。这些孤立的中心代表了例外而不是规则。大多数的中心与一个高度互联的核心网络。gydF4y2Ba
皮质中心存在被动固定和活动任务的状态gydF4y2Ba
鉴于皮质地图中心非常类似于默认网络,传统上被定义为地区最活跃在被动静止状态(gydF4y2Ba舒尔曼et al ., 1997gydF4y2Ba;gydF4y2BaMazoyer et al ., 2001gydF4y2Ba)(见补充数据,可用gydF4y2Bawww.jneurosci.orggydF4y2Ba作为补充材料),重要的是要问是否依赖于观察到的地图数据采集期间执行的任务。这一点,所有的分析数据收集,同时个人专注于一个十字:被动任务,自由允许心不在焉和其他形式的自发的认知(gydF4y2Ba安德瑞森et al ., 1995gydF4y2Ba;gydF4y2Ba粘合剂et al ., 1999gydF4y2Ba)。一种可能性是,中心捕获瞬变功能耦合区域的地图,可能发生如果功能相关性主要是由自发的认知过程与被动的任务状态。在这种可能性,在一个活跃的任务,一个独特的网络中心可能出现的(任务积极的网络gydF4y2Ba福克斯et al ., 2005gydF4y2Ba)(见也gydF4y2BaFransson 2005gydF4y2Ba)。另一种可能性是,中心反映皮质结构的稳定属性,是因为单突触的和多突触的连接。在这个选择的可能性,同一中心预计将出现的时间,独立于任务状态,即使一个活跃的任务执行。gydF4y2Ba
探讨皮质皮层的中心代表一个稳定的属性,是否我们先前进行了同样的分析应用期间收集的数据但这一次的连续性能要求语义分类任务(抽象或具体的视觉词分类)。我们选择抽象或具体的分类,因为它代表了一种典型的外部驱动的视觉任务显示强劲task-induced失活的默认网络在传统的基于任务的分析。任务是自学进一步最小化认知停机时间(gydF4y2BaD 'Esposito et al ., 1997gydF4y2Ba)。参与者表现良好,91.4%的单词正确分类平均响应时间是967 ms。如预期从此前的研究(gydF4y2BaFransson 2006gydF4y2Ba;gydF4y2Ba香农et al ., 2006gydF4y2Ba),任务绩效显示整体功能连通性影响显著减少强烈相关的像素点的数量,尤其是在默认网络(gydF4y2BapgydF4y2Ba< 0.001)。开放的问题是任务性能改变中心的地形。gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba和gydF4y2Ba6gydF4y2Ba显示结果。gydF4y2Ba
两个结果出现。首先,枢纽的总体地形之间类似的固定和连续任务的性能。默认网络的枢纽地区保持甚至在任务的性能。第二,在额外的保护的地形,在任务数据有明显的区别。值得注意的是,地区的额叶和颞叶皮层,前面已确定为重要贡献者任务(gydF4y2BaDemb et al ., 1995gydF4y2Ba;gydF4y2Ba瓦格纳et al ., 1998gydF4y2Ba)增加程度连通性。尽管如此,中心区域的活动加剧是恒定的。因此,任务调制,观察到在这里和以前的基于任务的分析,似乎除了出现稳定的枢纽地形之间的被动和主动的任务状态。gydF4y2Ba图6gydF4y2Ba显示了两个映射的相关程度(被动视觉定位和连续的任务绩效)。他们是高度相关(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.78)。gydF4y2Ba
分析师普遍预计的皮质中心的位置gydF4y2Ba
上面的分析展示了一个可靠的地形大脑皮层内的中心,存在被动视觉固定和活动任务的性能。提供我们最好的估计位置的中心,我们生成一个共识的形象,包括所有可用的参与者与固定数据和相同的收购立体像素格式(gydF4y2BangydF4y2Ba= 127)。其中包括数据集1 - 3以及67名参与者中,两个固定运行。gydF4y2Ba图7gydF4y2Ba显示了这个最终的共识皮质中心的形象。阿特拉斯的坐标中心山峰中列出gydF4y2Ba表4gydF4y2Ba。图像体积可以从我们获得的请求。gydF4y2Ba
Aβ沉积在阿尔茨海默病优先发生在大脑皮层中心的位置gydF4y2Ba
活动和/或代谢特性在某些皮层区域可能有利于Aβ积累(gydF4y2BaBuckner et al ., 2005gydF4y2Ba;gydF4y2BaCirrito et al ., 2005gydF4y2Ba)。鉴于这种可能性,合理考虑,皮质中心的架构可能参与这个过程。皮质中心是信息处理和提高活动的潜在方式站和/或新陈代谢。可以欣赏视觉,皮质中心的一致估计gydF4y2Ba图7gydF4y2Ba像Aβ沉积模式的广告来衡量gydF4y2Ba在活的有机体内gydF4y2Ba使用宠物(gydF4y2BaKlunk et al ., 2004gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
正式探索皮质中心之间的关系和Aβ积累在广告,估计是直接与共识Aβ沉积的估计。两个独立的分析比较。首先,直接与可视化地图重叠。作为gydF4y2Ba图7gydF4y2Ba和gydF4y2Ba8gydF4y2Ba透露,重叠是惊人的。接下来,量化重叠,大脑内的所有体素的值(不使用任何阈值)相关的两项措施(皮质中心地图和加以绑定地图)。gydF4y2Ba图9gydF4y2Ba显示了结果。很强的相关性(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.68)。gydF4y2Ba
值得注意的是,极端值的关系并非只携带,因为关系显然是礼物中的值低或上四分位数时每个测量的不考虑。这表明参数关系:更大的大脑的功能连通性之间水平,越大的Aβ沉积广告。最后分析,中心从连续任务地图数据从数据集3与加以绑定映射。又存在着强烈的关联(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.58)。虽然这个结果根据调查结果提出了预计gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba和gydF4y2Ba6gydF4y2Ba,建立高功能连通性与Aβ沉积的区域独立任务状态,说明为什么这些特定区域的机制也受到广告的伤害没有提及task-dependent流程(gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba)。我们将回到这个重要的讨论。gydF4y2Ba
讨论gydF4y2Ba
正如架构的一个新兴的特性是,某些区域作为信息处理的方式站连接大脑否则隔离系统(gydF4y2Ba斯波恩et al ., 2000gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2004年gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2007年gydF4y2Ba;gydF4y2BaAchard et al ., 2006gydF4y2Ba;gydF4y2Ba龚et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2BaHagmann et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2Ba萨尔瓦多et al ., 2008gydF4y2Ba)。这些区域被称为中心。这里我们使用一个计算有效的方法绘制的地形中心在整个皮层在大量的参与者。结果显示一组皮质中心,保存在不同的参与者组和任务状态。此外,大多数的地方,但不是全部,中心区域内的heteromodal协会皮层组件的默认网络。下面我们讨论这些有趣的结果的影响,以及观察皮质中心与区域脆弱性的广告。gydF4y2Ba
在皮层heteromodal地区中心存在gydF4y2Ba
基于先前的解剖学家(gydF4y2Ba潘德亚kuyper, 1969gydF4y2Ba;gydF4y2Ba琼斯和鲍威尔,1970年gydF4y2Ba),gydF4y2BaMesulam (1998)gydF4y2Ba关注的重要性heteromodal皮层连接不同的大脑区域系统。我们的研究结果与最近的工作(gydF4y2BaAchard et al ., 2006gydF4y2Ba;gydF4y2BaHagmann et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2Ba萨尔瓦多et al ., 2008gydF4y2Ba),提供越来越详细的地图的地形皮质中心。gydF4y2Ba图7gydF4y2Ba介绍了皮质的参考地图中心产生高分辨率(3毫米)fMRI数据127年年轻的成年人。地图包括区域与多个不同的系统,包括内侧颞叶皮质组成部分内存系统(gydF4y2Ba文森特et al ., 2006gydF4y2Ba;gydF4y2Ba卡恩et al ., 2008gydF4y2Ba)和frontoparietal控制系统(gydF4y2BaDosenbach解释et al ., 2007gydF4y2Ba;gydF4y2Ba文森特et al ., 2008gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
后中线,特别是后扣带,是皮质的关系之间的连通性,度和介数中心的最高水平(gydF4y2BaAchard et al ., 2006gydF4y2Ba;gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2BaFransson Marrelec, 2008gydF4y2Ba;gydF4y2BaHagmann et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2Ba格雷丘斯et al ., 2009gydF4y2Ba)。内侧前额叶皮质也认定为中心。与后中线,内侧前额叶皮质没有体现中心属性在最近的核心基于结构的分析gydF4y2Ba在活的有机体内gydF4y2Ba束跟踪(gydF4y2BaHagmann et al ., 2008gydF4y2Ba)。Hagmann等人提出,后皮层可以作为解剖中心连接前部和后部中线结构,得到一个主意gydF4y2Ba格雷丘斯et al。(2009)gydF4y2Ba。这是一个有趣的可能性,阐明结构和功能连通性之间的差异。中心显示的更广泛的地形由多突触的功能连通性可能由系统互连电路。gydF4y2Ba
大部分的分析在目前的研究,穿过田野,最近倾向分析功能连通性在被动状态可能会导致一个怀疑的具体皮质地形中心依赖于被动状态。然而,并没有发现这种情况。尽管有显著的任务功能连通性的影响,中心坚持的地形被动和主动任务状态(gydF4y2Ba图5gydF4y2Ba)。目前的结果表明,非均匀的基线活动定义的中心很可能来源于稳定属性”正如架构中,这个功能尤其与代谢相关的属性影响AD病理稍后讨论。gydF4y2Ba
皮质枢纽和默认网络之间的关系gydF4y2Ba
相当最近关注的网络区域,称为默认网络,主动在被动任务状态相对于活跃状态,面向外部的任务被执行(gydF4y2Ba舒尔曼et al ., 1997gydF4y2Ba;gydF4y2BaMazoyer et al ., 2001gydF4y2Ba)(审查,请参阅gydF4y2BaRaichle et al ., 2001gydF4y2Ba;gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba)。皮质中心确定的共识地图包含组件的多个区域默认网络,尽管重叠并不完整(见补充数据,可用gydF4y2Bawww.jneurosci.orggydF4y2Ba作为补充材料)。gydF4y2Ba
一种可能性是,复发模式我们已经知道作为默认网络在所有这些方法反映了人类大脑的总体趋势增加综合处理取决于皮质中心确认。也许当注意力指向刺激的服务约束行为,皮质在信息处理中心减少的作用。这种情况是典型的认知神经科学范式因为任务通常旨在唤起简单perception-action序列。因此感兴趣的,虽然大多数任务研究在人类引起的成像研究活动的头二十年减少皮质中心,最近的研究,已成为限制(关注社会认知、记忆和导航通过虚拟环境)常常引起相对活动增加默认网络评论,看到gydF4y2BaSvoboda et al ., 2006gydF4y2Ba;gydF4y2BaBuckner和卡罗尔,2007gydF4y2Ba;gydF4y2Ba哈萨比斯和马奎尔,2007gydF4y2Ba;gydF4y2Ba沙克特et al ., 2007gydF4y2Ba;gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba;gydF4y2BaSpreng et al ., 2008gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
皮质中心和阿尔茨海默病之间的关系gydF4y2Ba
越来越多的发现支持heteromodal协会之间的联系和皮质功能障碍在广告领域。这些地区优先容易受到Aβ沉积(gydF4y2BaKlunk et al ., 2004gydF4y2Ba;gydF4y2BaBuckner et al ., 2005gydF4y2Ba)、萎缩(gydF4y2BaScahill et al ., 2002gydF4y2Ba;gydF4y2Ba汤普森et al ., 2003gydF4y2Ba;gydF4y2BaBuckner et al ., 2005gydF4y2Ba)和破坏的活动(gydF4y2Ba拉斯帝格et al ., 2003gydF4y2Ba;gydF4y2Ba格雷丘斯et al ., 2004gydF4y2Ba)和代谢(gydF4y2BaHerholz 1995gydF4y2Ba;gydF4y2BaMinoshima et al ., 1997gydF4y2Ba)。目前的结果,表明皮层区域涉及广告正如枢纽,保持它们的属性在任务状态,表明一个特定的解释为什么这些特殊heteromodal协会地区也受到广告的伤害。gydF4y2Ba
皮质中心可能优先影响广告由于其连续高基线活动和/或代谢有关。尽管任务状态修改活动和新陈代谢概要文件是暂时性的,我们的研究结果显示,皮质中心保持连续的基础属性。这不同于这些地区的观念是倾向于使用它们的脆弱,只是因为在被动状态(gydF4y2BaBuckner et al ., 2008gydF4y2Ba)。相反,目前的数据表明,一个稳定的房地产波动可能造成的底层网络体系结构和活动传达脆弱性。gydF4y2Ba
淀粉样前体蛋白(APP)处理活动依赖(gydF4y2Ba尼奇et al ., 1993gydF4y2Ba;gydF4y2BaKamenetz et al ., 2003gydF4y2Ba;gydF4y2BaCirrito et al ., 2005gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2008年gydF4y2Ba;gydF4y2Ba2006年阿gydF4y2Ba)。使用转基因小鼠模型、Holtzman Cirrito,和他的同事们证明神经刺激增加了大量的Aβ在细胞外空间(gydF4y2BaCirrito et al ., 2005gydF4y2Ba)和突触传递进一步增加应用程序内吞作用,提供了一个观察候选人机制增加(gydF4y2BaCirrito et al ., 2008gydF4y2Ba)(见也gydF4y2Ba布罗迪et al ., 2008gydF4y2Ba)。因此有趣的推测,增强功能活动,或活动的波动,正如中心可能会导致优惠积累Aβ由于一种依赖性活动机制。gydF4y2Ba
另一个活动和Aβ沉积之间的联系来自人类遗传和代谢成像研究。遗传变异在glyceraldehydes-3-phosphate脱氢酶(GAPDH)已被建议作为广告的一个危险因素(gydF4y2Ba李et al ., 2004gydF4y2Ba)。GAPDH,其中一些生物角色,是糖酵解代谢的关键酶。加上最近的观察,糖酵解优先高的地区与默认网络(gydF4y2BaMintun et al ., 2006 bgydF4y2Ba),也有可能正如Aβ沉积中心可能调解他们的影响通过糖酵解代谢,虽然代谢Aβ增加的关联机制尚未报道。gydF4y2Ba
警告和未解决的问题gydF4y2Ba
有几个事项,应考虑在解释研究结果时还是劝告,和许多问题仍然没有解决。主要悬而未决的问题围绕着如何解释功能连接与结构连接。在许多方面,这里的网络中心报道符合基于结构相似的分析数据(gydF4y2BaHagmann et al ., 2008gydF4y2Ba)。差异还指出,可能反映了功能连通性的敏感性影响功能多突触的预测或其他未知因素耦合。还不清楚到什么程度目前中心反映活动的波动由当地与遥远的预测。动物模型可以帮助解决这些问题(gydF4y2Ba文森特et al ., 2007gydF4y2Ba;gydF4y2Ba赵et al ., 2008gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
当前方法的第二个限制是描述性的,需要收敛与替代方法进行研究。从力学上看特别重要的是探索的可能性,皮质中心有利于Aβ积累。目前结果显示一组可测试的假设可以概括如下:(1)高活动和新陈代谢的皮层区域包含因为他们坐作为连接的联系点,(2)这些地区维持不成比例的高活动波动最大,如果不是全部的话,时间,和(3)突触活动或结果高度相关的细胞病理事件有利于广告。gydF4y2Ba
这些假设修改以前的观念(gydF4y2BaBuckner et al ., 2005gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2008年gydF4y2Ba),建议高活动和新陈代谢的地区获得的财产,因为稳定的功能解剖学特征。模型系统,该系统可以测量活动和代谢影响AD病理有必要测试这些假设完全(gydF4y2BaCirrito et al ., 2005gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2008年gydF4y2Ba)。还应该指出的是,我们只探讨Aβ沉积。毒性的机制与病理相关的广告是不完全清楚τ可能疾病(做出了重要的贡献gydF4y2Ba李et al ., 2001gydF4y2Ba)。Aβ可能是切向相关疾病过程(讨论,请参阅gydF4y2Ba2008年圣George-Hyslop和莫里斯gydF4y2Ba)。Aβ沉积的程度标志着病理过程的发生,目前的结果表明,与皮质中心相关活动和/或代谢可能加速疾病过程。gydF4y2Ba
脚注gydF4y2Ba
这项工作得到了国家老龄研究所(赠款ag - 021910和ag - 027435 - s1)和霍华德休斯医学研究所。我们感谢Avi斯奈德,伊塔玛卡恩,布拉德·迪克森,Marc Raichle洞察力的评论和讨论。Yun-Ching花王和选手Gagan假发慷慨提供的功能磁共振成像数据。拉里•瓦尔德玛丽福利,Athinoula a . Martinos中心核磁共振核心和核磁共振成像提供了援助。分子成像宠物核心和淀粉样蛋白成像提供了援助。比尔Klunk和切特马西斯和加以提供了援助。Dorene从马萨诸塞州和自抗扰控制器的特性提供了援助病人军团。gydF4y2Ba
- 信件应该写给兰迪·l·巴克纳gydF4y2Ba哈佛大学33·柯克兰街,威廉·詹姆斯大厅二楼,马剑桥,02138年。gydF4y2Barandy_buckner在}{harvard.edugydF4y2Ba
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引用gydF4y2Ba
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