neurosynth: база данных по функциональной нейровизуализации

neurosynth — новая автоматизированная база данных по исследованиям функциональной нейровизуализации головного мозга. Вполне вероятно, что это предложение покажется вам мелко накрошенным словесным винегретом, но я попробую коротко объяснить основные принципы, не вдаваясь глубоко в детали.

Прежде всего, что такое функциональная нейровизуализация? В последние годы все исследователям делаются более и более доступны функциональные магниторезонансные томографы для исследований мозга. Томография — математический метод, позволяющий восстанавливать объемную картину исследуемого предмета по сигналам, измеряемым на его поверхности (или вблизи ее, как в нашем случае). Например, рентген просвечивает тело человека насквозь и создает рентгеновский снимок, картину из темных и светлых областей. Если же сделать несколько снимков вкруговую, поворачивая аппарат вокруг тела на определенный угол, то с помощью томографических методов можно построить картину рентгеновских плотностей в объеме тела. Именно так работает рентгеновский томограф. Магниторезонансная томография (МРТ) применяет иной физический принцип, в отличие от рентгеновской, не пользуется ионизирующими излучениями и, как сейчас полагают, не причиняет никакого вреда предмету исследования. Поэтому она чаще всего и применяется в исследовательских целях. Не буду вдаваться в физический принцип работы МРТ; скажу лишь, что восстановленная компьютером трехмерная модель мозга состоит из кубиков, аналогичных пикселам на экране, только объемных (они называются вокселами), а что именно физически измеряется и какой «цвет» приписывается в этой объемной картине каждому вокселу, зависит от настройки аппарата и его математической модели.

Теперь подберемся к функциональной МРТ (ФМРТ). Этот метод позволяет наблюдать (очень грубо говоря) суммарный уровень потребления кислорода из крови. Когда нейроны в некотором объеме мозга активны, то есть получают и передают возбуждение и стреляют по много раз в секунду, они расходуют энергию и требуют питательных веществ: глюкозы и кислорода. Обычно аппарат ФМРТ снимает один объемный «кадр» кислородного изображения мозга в несколько секунд. Если за это время нейроны в пределах воксела активизировались, то потребление кислорода в нем вырастает, и воксел получает более высокое значение активации. В программах для показа трехмерных моделей используют различные шкалы окраски активации, чтобы сделать интересующий исследователя аспект изучаемых данных более наглядным.

Итак, в двух словах, ФМРТ строит объемную картину мозга, в которой активные в момент съемки вокселы подсвечены или закрашены. Типичный размер воксела в ФМРТ — кубик 2×2×2 мм.

Результатов исследований, производимых при помощи ФМРТ, публикуется тысячи. В одних исследованиях испытуемым даются стимулы — тактильные, тепловые, речевые или визуальные; в других они выполняют разные задания — мысленно двигают рукой, молятся, поют или думают о зеленой обезьяне. Необработанным, сырым результатом каждого такого исследования, грубо говоря, является описание экспериментального воздействия на испытуемого или его задания вкупе с данными о том, какие объемные области мозга при этом испытывали активацию, и насколько она была сильна. Эти данные публикуются.

Для анализа этой массы информации служат нейровизуализационные базы данных, в которых собираются результаты десятков тысяч экспериментов. neurosynth — экспериментальная база данных, в которую информация собирается поисковым роботом полностью автоматически. Робот читает все новые статьи, находит в них важные (по его, робота, мнению) ключевые слова, и связывает с ними набор данных из этой статьи. Когда информация окажется в базе, ее можно проанализировать в виде таблиц и изображений.

Очень кратко говоря (а полную информацию можно прочитать в описании на английском языке), можно получить ответы на такие интересные вопросы: если в исследовании говорится о производстве речи, какова вероятность того, что о данном вокселе сообщается, что он был активирован? Или наоборот: если данный воксел активирован, какова вероятность, что в исследовании упоминается, например, амигдала? Если данный воксел активирован в некоем исследовании, какова вероятность для каждого другого воксела, что он тоже будет активирован? Таким образом, можно получить многие возможные соотношения между точками активации и темами и предметами исследования.

Давайте решим с помощью этого атласа одну практическую задачу. Допустим, мы с вами прочитали в газете о том, как британские ученые установили с помощью ФМРТ, будто владельцы «Айфонов» испытывают к своим игрушкам настоящую любовь и нежность (пример из недавней публикации в крупной газете, между прочим!). Как объясняется, «потрясающим результатом эксперимента является сильная активация в островковой доле (cortex insularis), которая ассоциируется с чувствами любви и сострадания». С результатом эксперимента мы спорить, конечно, не будем, но задумаемся над его интерпретацией: насколько высока селективность наблюдаемой активации в островке? Однозначно ли она указывает на то, что подопытный испытывает любовь или сострадание, или же эта область активируется и от иных причин?

Сперва, конечно, нам надо вспомнить, где находится в мозге cortex insularis. Здесь нам поможет «Википедия» с литографиями из атласа Грея: на этом корональном сечении видно, что островковая кора (надпись Insula) находится на дне самой глубокой борозды, называемой sulcus lateralis cerebri. Этот хорошо заметный треугольник будет легко найти на томограмме.

Затем перейдите на сайт http://neurosynth.org/ и выберите из меню Images/Term-based maps. В поле ввода наберите insula, нажмите ввод, и вы окажетесь на этой странице, где показана суммарная активация мозга из тех многих исследований, где слово insula является ключевым. Выберите Reverse Inference в меню Image Type, и подвигайте рукоятки осей x, y и z. Самая яркая область будет там, где insula упоминается чаще всего. Координаты интересующей нас точки (-40; +8; 4). Наведитесь на эту точку и уведите левую ручку правого ползунка Thresholds вправо: подсветка пропадет, и вы увидите, что перекрестие находится примерно в середине островковой коры, той самой анатомической структуры, что мы ищем. Эта точка не совсем совпадает с максимумом активации (я наводился на нее без подсказки), но вы можете выбрать и максимум по ключевым исследованиям — на результате это не скажется. Правда, важно, что я выбрал точку в левом полушарии, потому что оно связано с речью.

Теперь, когда вы навелись на интересующую нас структуру, кликните на View details for this location, чтобы открыть таблицу ключевых слов для этого места. Упорядочите таблицу по убыванию апостериорной вероятности упоминания слова, и посмотрите на слова с вероятностью 0,7 и выше. Вы обнаружите здесь ключевые слова, связанные с тактильными и болевыми ощущениями, с ощущением температуры, с грамматикой и производством речи. Аффекты тоже, конечно, тоже будут упомянуты, но сразу очевидно, насколько островковая кора неселективна в отношении аффектов привязанности — она реагирует на огромное множество стимулов! Разумеется, «Айфон» держали в руках — это ощущение температуры и прикосновения, а грамматическая область не могла не активироваться при виде текста. Можете это проверить: подберите подходящие ключевые слова, например, reading, и посмотрите, что делается с островковой корой.

Так что, как мы видим, приведенная в статье интерпретация эксперимента совершенно неграмотна. Для сравнения выберите координаты миндалевидного тела (±20; -4; 20), и увидите, что они ассоциированы с первичными эмоциями — страх, гнев, тревога, и с соответствующим им поведением; ни грамматики, ни чтения там и близко упомянуто не будет. Как хорошо известно, миндалина ассоциируется в первую очередь именно с упомянутыми эмоциями.

__________________________________
Yarkoni, T., Poldrack, R. A., Nichols, T. E., Van Essen, D. C., & Wager. T. D. (in press). Large-scale automated synthesis of human functional neuroimaging data. Nature Methods.