Grootste verzameling hersenkaarten ooit, hoe de hersenen veranderen in de loop van een leven

Tijdstempel: 12 april 2022 10:00 uur
Bronknooppunt: 1259641
kleurrijke-mini-hersenen-global-blockchain

Onze hersenen zijn unieke sneeuwvlokken die gedurende ons leven van vorm veranderen. Maar onder de individuele verschillen ligt een gemeenschappelijke lijn verborgen, waarbij de hersenen tijdens de kindertijd snel groeien en vervolgens langzaam afnemen met de leeftijd.

Maar dat is slechts een ruwe schets van de levensduur van een gemiddeld brein. Wat missen we?

Een team van internationale wetenschappers heeft ons zojuist de eerste antwoorden gegeven met een opmerkelijk project genaamd BrainChart. In een hoogstandje studie die vorige week werd gepubliceerd in NATUUR, ze combineerden bijna 125,000 hersenscans die de hele menselijke levensduur bestreken, van vóór de geboorte tot aan de dood. De jongste steekproef was 15 weken na de bevruchting; de oudste, een honderdjarige.

Samen schetsten de gegevens een geanimeerd beeld van de reis van de hersenen gedurende een mensenleven. In ongekend detail werd vastgelegd hoe het ‘gemiddelde’ brein groeit, rijpt en afneemt met de leeftijd, en werd het gemiddelde proces vergeleken met dat van mensen die getroffen zijn door ziekten zoals de ziekte van Alzheimer. Nog indrukwekkender was dat het onderzoek individuele verschillen omarmde in plaats van uit te vlakken. In plaats van dat één enkele nette lijn het groeitraject van een brein weergeeft, lijken de resultaten meer op meerdere schetsen in dezelfde richting – elk uniek, maar samen vormen ze een gedetailleerde schets van de hoogtepunten van de hersenontwikkeling.

“Een van de dingen die we hebben kunnen doen, dankzij een zeer gezamenlijke mondiale inspanning, is het samenvoegen van gegevens over de hele levensduur. Het heeft ons in staat gesteld om de zeer vroege, snelle veranderingen die plaatsvinden in de hersenen te meten, en de lange, langzame achteruitgang naarmate we ouder worden”, zegt dr. Richard Bethlehem van de Universiteit van Cambridge, die mede leiding gaf aan het onderzoek.

Voorlopig worden de kaarten voornamelijk gebruikt voor onderzoek, zodat individuele teams in de schatkamer kunnen graven om kleine veranderingen op elke leeftijd bloot te leggen, bijvoorbeeld op zoek naar waarschuwingssignalen van autisme, dementie of andere neurologische problemen. De kaarten bevatten al 165 verschillende diagnostische labels als een eerste stap om wetenschappers te begeleiden.

Zelfs op deze enorme schaal zijn de hitlijsten slechts de eerste editie. Het gehele werk is open source (je kunt het hier bekijken), gepubliceerd met gereedschap waarmee andere bijdragers hun hersenscangegevens kunnen matchen met de grafieken.

“Je zou je kunnen voorstellen dat ze worden gebruikt om patiënten te helpen evalueren die zijn gescreend op aandoeningen zoals de ziekte van Alzheimer, waardoor artsen tekenen van neurodegeneratie kunnen opmerken door te vergelijken hoe snel het hersenvolume van een patiënt is veranderd in vergelijking met hun leeftijdsgenoten”, aldus Bethlehem.

Een groeimeter voor de hersenen

De meesten van ons herinneren zich dit: met onze rug tegen een muur staan ​​terwijl een ouder onze lengte markeerde.

Het is een klassieke, zij het low-tech, manier om de groei van een kind te volgen. Aan het einde van de achttiende eeuw werden individuele groeilijnen samengevoegd tot groeigrafieken als standaardmaatstaf voor het ontwikkelingstraject van een kind, waarbij gewicht, lengte en hoofdomtrek de belangrijkste maatstaven waren.

De technologie heeft een lange weg afgelegd. Vergeet het wikkelen van een meetlint om het hoofd. We hebben nu krachtige MRI-scanners (Magnetic Resonance Imaging) om rechtstreeks naar de architectuur van de hersenen te kijken. Hersenkaarten zijn nu dertien in een dozijn, van kaarten die linken genexpressie tot hersenstructuur, te nanoschaal reconstructies dat zou AI kunnen helpen om meer hersenachtige berekeningen te maken.

Wat ontbreekt is een groeigrafiek van de anatomie van de hersenen die onze hele levensduur bestrijkt.

Samen met Dr. Jakob Seidlitz van de Universiteit van Pennsylvania besloot het dynamische duo een bijna onmogelijk project na te streven: BrainChart, een gestandaardiseerde open-source database van MRI-hersenscans over 100 jaar van onze levensduur. Net als een groeimeter zal BrainChart dienen als referentie om stoornissen in de hersenontwikkeling en veroudering aan te pakken.

“Dit zou de neuroloog effectief in staat moeten stellen de vraag te beantwoorden ‘dit gebied ziet er atypisch uit, maar in welke mate?’” legde Bethlehem uit.

Hersenen ontmoeten supercomputers

Hersenscans zijn lastig. Ieder brein kan er enigszins anders uitzien, afhankelijk van de scannerhardware, de verwerkingssoftware en een tiental andere factoren die elk beeld uniek maken. Vertaling? Ze zijn een nachtmerrie om samen te voegen, vooral als het om honderdduizenden afbeeldingen gaat. Het is alsof je soortgelijke foto's samen probeert te photoshoppen, maar elke foto is gemaakt met een andere camera, belichtingsinstellingen, lichtomstandigheden en resolutie. Wat zijn echte gegevens en wat is ruis?

Het team maakte eerst gebruik van een softwareframework dat werd aanbevolen door de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO), genaamd GAMLSS. Het raamwerk helpt gegevens te begeleiden die niet lineair zijn, dat wil zeggen dat gegevens niet altijd hetzelfde veranderen in de loop van de tijd, wat perfect is voor het groeitraject van de hersenen.

Dan komt de lastige kwestie van het consolideren van hersenscans. Op basis van ongeveer 100 onderzoeken bracht het team de MRI-gegevens in kaart naar vier belangrijke oriëntatiepunten in de hersenen. Sommige zijn klassiekers, zoals het totale volume van de grijze stof – het lichaam van neuronen dat op MRI-scans een donkerdere grijstint heeft – en de witte stof, hun slanke takken. Net als een app die gezichtskenmerken gebruikt om enorm verschillende gezichten met elkaar te combineren, hielpen deze instelpunten het team alle gegevens te standaardiseren.

Er was een verbazingwekkende hoeveelheid supercomputerkracht voor nodig bij een rekentijd van ongeveer twee miljoen uur. “Dit zou echt niet mogelijk zijn geweest zonder toegang tot de High Performance Computing-clusters in Cambridge”, aldus Seidlitz.

Er kwamen meteen een aantal verrassende trends naar voren. De hoeveelheid grijze stof in de hersenen nam in volume toe totdat mensen ongeveer zes jaar oud waren, waarna het ‘bijna lineair’ begon af te nemen. De piek ligt ruim drie jaar later dan eerder werd waargenomen bij kleinere onderzoeken, aldus de auteurs. De grijze massa in de diepere delen van de hersenen, knooppunten voor geheugen en emoties, breidde zich uit tot ongeveer 15 jaar oud voordat deze afnam.

Daarentegen bereikte het volume van de witte stof (de kronkelende takken die neurale netwerken vormen) een piek toen mensen achter in de twintig waren, met een steile daling op hun vijftigste. Bij dieper graven ontdekte het team een ​​scherpe verandering in de hoeveelheid grijze stof in vergelijking met witte stof. hersenen hebben een periode tussen de eerste geboortemaand en ongeveer drie jaar. Het is een keerpunt dat eerdere studies niet hadden gevonden, aldus het team.

Naar de klinieken springen?

Nadat het team gedurende het hele leven een gezond referentiebrein had opgezet, bracht het team vervolgens hersenscans in kaart van mensen met hersenaandoeningen. Elke wedstrijd kreeg een score om te laten zien hoe dicht ze bij de hitlijsten zaten, waarbij een hogere score een grotere afwijking betekende van het typische hersenontwikkelings- en verouderingstraject.

Over het geheel genomen vertoonde de ziekte van Alzheimer het grootste verschil. Dat is niet verrassend: in latere stadia vreet de aandoening neuronen op in delen van de hersenen die het geheugen controleren. Het verschil was vooral prominent aanwezig in het volume van de grijze stof bij vrouwelijke patiënten. Andere clusters die afweken waren onder meer schizofrenie en stemmings- en angststoornissen.

De wedstrijden waren zeer betrouwbaar. Over alle levensfasen heen bleef de score hoger bij mensen met hersenaandoeningen “ongeacht de diagnostische categorie”, aldus het team.

Dat wil niet zeggen dat BrainChart klaar is voor klinisch gebruik. Zelfs met traditionele groeigrafieken, zo legden de auteurs uit, moeten we rekening houden met belangrijke kanttekeningen en nuances als het om elk individueel kind gaat. Met de complexiteit van de hersenen correleert grootte niet noodzakelijkerwijs altijd met de functie, en “er zal aanzienlijk verder onderzoek nodig zijn om de klinische diagnostische bruikbaarheid van hersendiagrammen te valideren.”

Door de dataset met bijbehorende software online vrij te geven hoopt het team het project verder uit te bouwen. Voorlopig zijn de gegevens afkomstig van mensen van Europese afkomst, die vaak een oogje dichtknijpen voor andere delen van de wereld.

“Het is een eerste poging om een ​​gestandaardiseerd referentiediagram voor neuroimaging op te stellen. Daarom hebben we de website gebouwd en een groot netwerk van medewerkers gecreëerd. We verwachten de grafieken consequent bij te werken en op deze modellen voort te bouwen zodra er nieuwe gegevens beschikbaar komen”, aldus Seidlitz.

Krediet van het beeld: christitzeimaging.com / Shutterstock.com

Tijdstempel:

Meer van Hub voor singulariteit