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大腦皮層新圖譜 助解腦部之謎

2016/8/12 — 12:48

Neil Conway / flickr

Neil Conway / flickr

大腦皮質是主宰感知、語言、邏輯和行動的重要部份。大腦神經科學家 Matthew Glasser 和研究人員就製作出新大腦皮質圖譜,幫助科學家研究腦部結構、功能和連接。

大腦皮質錯綜複雜的結構,科學家一直都想將埋藏大腦的秘密逐一拆解——而製作圖譜就是關鍵之一。由解剖學到近年常用的磁力共振成像 (MRI) 等,都嘗試以單一方法,為大腦皮質結構和功能如地圖般,畫出相應範圍。可是,大腦每一處都擁有不同受體蛋白 (receptor protein) 的密度、與其他部份的連接,並可同時肩負不同功能,令不同研究都得出各有差異的大腦區域定義。

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由 Glasser 定議的 180 個區域。黑色線反映不同區域的範圍,而各種顏色代表大腦在靜止狀態時的關聯功能。(Glasser et al, Nature)

由 Glasser 定議的 180 個區域。黑色線反映不同區域的範圍,而各種顏色代表大腦在靜止狀態時的關聯功能。(Glasser et al, Nature)

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不過, Glasser 就採用綜合分析方法重新為大腦畫下圖譜。他們利用 Human Connectome Project 收集到的 MRI 數據,包括:皮質厚度、髓磷脂密度、以及大腦靜止狀態活動等,以多種 MRI 量度方法將不同大腦皮質結構和定義。最終他們為左右大腦皮質各自定義了 180 個區域,當中有 97 個屬於新定義的皮質範圍。

Human Connectome Project (HCP)

Human Connectome Project 是由美國國立衛生研究院 (NIH) 贊助的 5 年研究,由 2009 年開始建立一個大腦圖譜,幫助了解健康人腦的解剖學和功能性連接,收集大腦數據幫助研究不同大腦疾病。

利用綜合量度方法比起過往採用的研究方法為住。一方面神經科學家可以以多種量度方法彌補單一量度的不足,例如: Glasser 利用靜止狀態的 MRI 數據就可製作出比單純髓磷脂圖譜更精準的視覺皮質神經連接圖譜。除此以外,採用多重 MRI 量度數據亦可以減少間接量度大腦皮質產生的雜訊和偏差,更精確地分辨出神經活動和雜訊以定義大腦皮質區域。最後,綜合分析也可幫助科學家追溯以往研究,檢議和反映由傳統研究方法至現代腦部分析方法的科學發展。

以不同量度方法觀察同一範圍 (55b) (Glasser et al., Nature)

以不同量度方法觀察同一範圍 (55b) (Glasser et al., Nature)

雖然 Glasser 和研究人員為大腦皮質畫出的新定義,但仍未是一個「完整」的圖譜。這是因為 Glasser 的定義方法主要根據過往認知的範圍分析而成,而非重新分析。此舉可能會引致「確認偏誤」,令圖譜定義有所偏差。另外,由於 Glasser 所用的方法都只在一小部份中驗證,將來須更多研究支持。正因如此,這 360 個區域未來可能再由其他神經科學家重新分區,Glasser 所製作的並非大腦皮質的終極圖譜。但無可否認,這次研究能為神經科學家了解大腦結構、疾病機制以及腦部功能提供進一步線索。

報告:

Glasser, M.F., Coalson, T.S., Robinson, E.C., Hacker, C.D., Harwell, J. Yacoub, E., ... & Van Essen, D.C. (2016). A multi-modal parcellation of human cerebral cortex. Nature, 536, 171–178. DOI: 10.1038/nature18933

原文:

Nature, Systems neuroscience: A modern map of the human cerebral cortex, 11 August 2016

文/eh

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