脳が生涯にわたってどのように変化するかを示す脳マップの史上最大のコレクション

プラトン再発行

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私たちの脳は、一生を通して形を変えるユニークな雪の結晶です。しかし、個人差の下には、脳が幼少期に急速に成長し、その後年齢とともにゆっくりと低下するという共通点が埋もれています。

しかし、これは平均的な脳の寿命を概略的に示したものにすぎません。私たちに何が欠けているのでしょうか？

国際的な科学者のチームが、BrainChart と呼ばれる注目すべきプロジェクトで最初の答えを与えてくれました。最高のパフォーマンスで先週発表された研究自然, 彼らは、出生前から死亡までの人間の生涯全体をカバーする約125,000件の脳スキャンを組み合わせた。最年少のサンプルは受胎後 15 週間でした。最年長は百寿者。

これらのデータが合わさって、人間の一生にわたる脳の歩みをアニメーションで描いた。これまでにない詳細さで、「平均的な」脳が年齢とともにどのように成長し、成熟し、衰えていくのかを捉え、その平均的な過程をアルツハイマー病などの病気に罹った人々のそれと比較した。さらに印象的なのは、この研究が個人の違いを平準化するのではなく、受け入れていることです。脳の成長の軌跡を描いた一本のきれいな線ではなく、結果は同じ方向にある複数のスケッチに似ており、それぞれがユニークですが、一緒になって脳の発達のハイライトの詳細なスケッチを形成しています。

「非常に協調した世界的な取り組みを通じて私たちが達成できたことの 1 つは、生涯にわたるデータをつなぎ合わせるということです。これにより、脳内で起こっている非常に初期の急速な変化と、加齢に伴う長くゆっくりとした衰えを測定することができました」と、この研究の共同主導者であるケンブリッジ大学のリチャード・ベツレヘム博士は述べています。

現時点では、このチャートは主に研究に使用されているため、各チームは宝の山を掘り下げて、どの年齢であっても微細な変化を明らかにすることができます。たとえば、自閉症、認知症、その他の神経学的問題の危険信号を探すことができます。チャートには、科学者を導くための最初のステップとして、すでに 165 の異なる診断ラベルが含まれています。

これほど大きな規模であっても、チャートは初版にすぎません。作品全体がオープンソース化されています（ここで確認できます）、公開されましたツール付きこれにより、他の投稿者が自分の脳スキャンデータをグラフと照合できるようになります。

「例えば、アルツハイマー病などの病気のスクリーニングを受けた患者の評価にそれらが使用されることを想像することができます。これにより、医師は、患者の脳容積が他の患者と比較してどれだけ急速に変化したかを比較することで、神経変性の兆候を発見できるようになります」とベツレヘム氏は述べた。

脳の成長曲線

私たちのほとんどはこれを覚えています。親が私たちの身長をマークしている間、壁に背を向けて立っています。

これは、ローテクではあるものの、子供の成長を追跡する古典的な方法です。 18 世紀後半、体重、身長、頭囲を主要な尺度として、子供の発達の軌跡の標準的な尺度として、個々の成長線が成長曲線に統合されました。

テクノロジーは長い道のりを歩んできました。頭に巻尺を巻くのを忘れてください。私たちは現在、脳の構造を直接覗く強力な MRI (磁気共鳴画像法) スキャナーを持っています。脳マップ今あります十ダース、リンクする地図から遺伝子発現と脳構造へナノスケール再建それは、AI をより脳のような計算に導くのに役立つ可能性があります。

欠けているのは、私たちの生涯をカバーする脳の解剖学的構造の成長曲線です。

ペンシルベニア大学のジェイコブ・ザイドリッツ博士と提携して、このダイナミックなデュオは、ほぼ不可能に近いプロジェクトである、私たちの寿命の 100 年にわたる MRI 脳スキャンの標準化されたオープンソースデータベースである BrainChart を追求することにしました。成長曲線と同様に、BrainChart は脳の発達と老化における障害に取り組むための参考として役立ちます。

「これにより、神経内科医は『この領域は非定型的に見えますが、どの程度非定型的ですか?』という質問に効果的に答えることができるはずです」とベツレヘム氏は説明した。

脳とスーパーコンピューターの出会い

脳スキャンは難しいです。どの脳も、スキャナーのハードウェア、処理ソフトウェア、およびそれぞれの画像をユニークなものにするその他の多数の要素に応じて、わずかに異なって見えることがあります。翻訳？特に何十万もの画像を扱う場合、それらを結合するのは悪夢です。これは、似たような写真をまとめて Photoshop で加工しようとするようなものですが、それぞれが異なるカメラ、露出設定、照明条件、解像度で撮影されたものです。何が実際のデータで、何がノイズなのでしょうか?

チームはまず、世界保健機関 (WHO) が推奨する GAMLSS と呼ばれるソフトウェアフレームワークを利用しました。このフレームワークは、線形ではないデータ、つまりデータが時間とともに常に同じように変化するとは限らないデータを導くのに役立ち、これは脳の成長軌道に最適です。

次に、脳スキャンを統合するという難しい作業が始まります。約 100 件の研究から抽出して、チームは MRI データを脳内の XNUMX つの主要なランドマークにマッピングしました。中には、灰白質 (MRI スキャンでは濃い灰色のニューロンの本体) の総体積や、白質 (その柳のような枝) などの古典的なものもあります。顔の特徴を使用してさまざまな顔を混ぜ合わせるアプリと同様に、これらの設定値は、チームがすべてのデータを標準化するのに役立ちました。

計算時間はおよそ 200 万時間で、驚くべき量のスーパーコンピューティング能力が必要でした。「ケンブリッジのハイパフォーマンスコンピューティングクラスターへのアクセスがなければ、これは不可能でした」とザイドリッツ氏は述べています。

いくつかの驚くべき傾向がすぐに現れました。脳内の灰白質の量はおよそ15歳になるまで急増し、その後「ほぼ直線的に」減少し始めた。著者らによれば、ピークはこれまで小規模な研究で観察されたものよりもXNUMX年以上遅いという。脳の深部にある灰白質は、記憶と感情の拠点であり、約XNUMX歳まで拡大し、その後減少しました。

対照的に、白質 (神経ネットワークを形成するねじれた枝) の量は 20 代後半でピークに達し、50 歳になると急激に減少しました。さらに深く掘り下げると、研究チームは、白質と比較した灰白質の量に急激な変化があることを発見しました。脳の機能は生後XNUMXか月から約XNUMX年までです。これはこれまでの研究では発見できなかった変曲点だ、と研究チームは述べた。

クリニックに行きますか？

生涯を通じて健康な参照脳を構築したチームは、次に脳障害を持つ人々の脳スキャンをマッピングしました。各試合には、チャートにどれだけ近づいているかを示すスコアが与えられ、スコアが高いほど、典型的な脳の発達と老化の軌跡からの逸脱が大きいことを意味します。

全体として、アルツハイマー病が最も大きな違いを示しました。それは驚くべきことではありません。後の段階では、この障害が記憶を制御する脳の部分のニューロンを蝕みます。この違いは、女性患者の灰白質の体積において特に顕著でした。逸脱した他のクラスターには、統合失調症、気分障害および不安障害が含まれます。

試合の信頼性は非常に高かった。研究チームによると、生涯のすべての段階において、「診断カテゴリーに関係なく」脳障害のある人のスコアは引き続き高かったという。

BrainChart が臨床使用の準備ができているというわけではありません。従来の成長曲線であっても、個々の子どもに関しては重要な注意点やニュアンスを考慮する必要があると著者らは説明しました。脳は複雑であるため、大きさは必ずしも機能と相関するとは限らず、「脳図の臨床診断上の有用性を検証するには、かなりのさらなる研究が必要になるだろう」。

対応するソフトウェアを含むデータセットをオンラインでリリースすることで、チームはプロジェクトをさらに構築したいと考えています。今のところ、データはヨーロッパの伝統を持つ人々からのものであり、彼らはしばしば世界の他の地域に目をつぶっています。

「これは、神経画像用の標準化された参照チャートを確立するための最初のパスです。そのため、私たちはウェブサイトを構築し、協力者の大規模なネットワークを構築しました。新しいデータが利用可能になったら、チャートを継続的に更新し、これらのモデルに基づいて構築する予定です」とザイドリッツ氏は述べています。

画像のクレジット： christitzeimaging.com / Shutterstock.com

タイムスタンプ： 2022 年 4 月 12 日