Den största samlingen någonsin av hjärnkartor över hur hjärnan förändras under en livstid

Tidsstämpel: 12 april 2022 10:00
Källnod: 1259641
färgglada-mini-hjärnor-global-blockchain

Våra hjärnor är unika snöflingor som ändrar form under hela våra liv. Men begravd under individuella skillnader är en vanlig genomgående linje, där hjärnan växer snabbt under barndomen och sedan sakta minskar med åldern.

Men det är bara en grov skiss av en genomsnittlig hjärnas livstid. Vad saknar vi?

Ett team av internationella forskare gav oss precis de första svaren med ett anmärkningsvärt projekt som heter BrainChart. I en tour de force studie publicerad förra veckan i Natur, de kombinerade nästan 125,000 15 hjärnskanningar som täckte hela människans livslängd, från före födseln till döden. Det yngsta provet var XNUMX veckor efter befruktningen; den äldsta, hundraåring.

Tillsammans målade uppgifterna en animerad bild av hjärnans resa under en mänsklig livstid. I oöverträffad detalj fångade den hur den "genomsnittliga" hjärnan växer, mognar och avtar med åldern, och jämförde den genomsnittliga processen med den hos människor som drabbats av sjukdomar som Alzheimers. Ännu mer imponerande, studien omfattade – snarare än att jämna ut – individuella skillnader. Istället för en enda snygg linje som visar en hjärnas tillväxtbana, är resultaten mer som flera skisser i samma riktning - var och en unik, men tillsammans bildar de en detaljerad skiss av höjdpunkterna i hjärnans utveckling.

"En av de saker vi har kunnat göra, genom en mycket samlad global ansträngning, är att sammanfoga data över hela livslängden. Det har gjort det möjligt för oss att mäta de mycket tidiga, snabba förändringarna som sker i hjärnan, och den långa, långsamma nedgången när vi åldras, säger Dr Richard Bethlehem från University of Cambridge, som var med och ledde studien.

För närvarande används diagrammen huvudsakligen för forskning, så individuella team kan gräva i skattkammaren för att upptäcka små förändringar i alla åldrar - till exempel på jakt efter varningstecken på autism, demens eller andra neurologiska problem. Diagrammen har redan 165 olika diagnostiska etiketter som ett första steg för att vägleda forskare.

Även i denna enorma skala är listorna bara den första utgåvan. Hela verket är öppen källkod (du kan kolla in det här), publicerad med verktyg som tillåter andra bidragsgivare att matcha sina hjärnskanningsdata till diagrammen.

"Du kan föreställa dig att de används för att hjälpa till att utvärdera patienter som screenats för tillstånd som Alzheimers, till exempel, vilket gör att läkare kan upptäcka tecken på neurodegeneration genom att jämföra hur snabbt en patients hjärnvolym har förändrats jämfört med deras kamrater," sa Bethlehem.

Ett tillväxtdiagram för hjärnan

De flesta av oss minns detta: att stå med ryggen mot en vägg medan en förälder markerade vår längd.

Det är ett klassiskt, om än lågteknologiskt, sätt att spåra ett barns tillväxt. I slutet av 1700-talet konsoliderades individuella tillväxtlinjer till tillväxtdiagram som ett standardmått på ett barns utvecklingsbana, med vikt, längd och huvudomkrets som nyckelmått.

Tekniken har kommit långt. Glöm att vira ett måttband runt huvudet. Vi har nu kraftfulla MRI-skannrar (Magnetic Resonance Imaging) för att titta direkt på hjärnans arkitektur. Hjärnkartor är nu en dime ett dussin, från kartor som länkar genuttryck till hjärnans struktur, Till nanoskala rekonstruktioner som kan hjälpa till att knuffa AI mot mer hjärnliknande beräkningar.

Det som har saknats är ett tillväxtdiagram över hjärnans anatomi som täcker hela vår livslängd.

Tillsammans med Dr. Jakob Seidlitz vid University of Pennsylvania bestämde sig den dynamiska duon för att driva ett nästan omöjligt projekt: BrainChart, en standardiserad öppen källkodsdatabas med MRI-hjärnskanningar över 100 år av vår livslängd. I likhet med ett tillväxtdiagram kommer BrainChart att fungera som en referens för att hantera störningar i hjärnans utveckling och åldrande.

"Detta borde effektivt göra det möjligt för neurologen att svara på frågan "det här området ser atypiskt ut men atypiskt med hur mycket?", förklarade Bethlehem.

Hjärnan möter superdatorer

Hjärnskanningar är knepiga. Varje given hjärna kan se något annorlunda ut beroende på skannerns hårdvara, bearbetningsmjukvaran och ett dussin andra faktorer som gör varje bild unik. Översättning? De är en mardröm att smälta samman, särskilt när de hanterar hundratusentals bilder. Det är som att försöka photoshopa liknande bilder tillsammans, men var och en togs med olika kamera, exponeringsinställningar, ljusförhållanden och upplösning. Vad är riktig data och vad är brus?

Teamet utnyttjade först ett mjukvaruramverk som rekommenderas av Världshälsoorganisationen (WHO) som heter GAMLSS. Ramverket hjälper till att vägleda data som inte är linjära – det vill säga data förändras inte alltid på samma sätt med tiden, vilket är perfekt för hjärnans tillväxtbana.

Sedan kommer det knepiga arbetet med att konsolidera hjärnskanningar. Med hjälp av cirka 100 studier kartlade teamet MRI-data till fyra viktiga landmärken i hjärnan. Vissa är klassiker, till exempel den totala volymen av grå substans - kroppen av nervceller som är en mörkare nyans av grått på MRI - och vit substans, deras pilartade grenar. Liksom en app som använder ansiktsdrag för att blanda ihop väldigt olika ansikten, hjälpte dessa börvärden teamet att standardisera all data.

Det tog en häpnadsväckande mängd superdatorkraft vid ungefär två miljoner timmars beräkningstid. "Detta hade verkligen inte varit möjligt utan tillgång till High Performance Computing-klustren i Cambridge," sa Seidlitz.

Några överraskande trender dök genast ut. Mängden grå substans i hjärnan ökade i volym tills människor var ungefär sex år gamla, då den började sjunka på ett "nästan linjärt sätt". Toppen är mer än tre år senare än vad som tidigare observerats med mindre studier, sa författarna. Grå substans i djupare delar av hjärnan, nav för minne och känslor, expanderade till ungefär 15 år gammal innan den avtog.

Däremot nådde volymen av vit materia - de vridande grenarna som bildar neurala nätverk - en topp när människor var i slutet av 20-årsåldern, med en brant minskning vid 50. När vi grävde djupare fann teamet en kraftig förändring i hur mycket grå materia jämfört med vit substans en hjärnan har mellan den första födelsemånaden till cirka tre år. Det är en böjningspunkt som tidigare studier inte hade hittat, sa teamet.

Hoppa till klinikerna?

Efter att ha skapat en hälsosam referenshjärna under hela livet kartlade teamet sedan hjärnskanningar från personer med hjärnsjukdomar. Varje match fick en poäng för att visa hur nära de var diagrammen, med en högre poäng som betyder mer avvikelse från den typiska hjärnans utveckling och åldrande bana.

Sammantaget visade Alzheimers sjukdom den största skillnaden. Det är inte förvånande – i senare skeden äter sjukdomen upp neuroner i delar av hjärnan som styr minnet. Skillnaden var särskilt framträdande i volymen av grå substans hos kvinnliga patienter. Andra kluster som avvek var schizofreni och humör- och ångeststörningar.

Matcherna var mycket pålitliga. Över alla livsstadier förblev poängen högre hos personer med hjärnsjukdomar "oavsett diagnostisk kategori", sa teamet.

Det betyder inte att BrainChart är redo för klinisk användning. Även med traditionella tillväxtdiagram, förklarade författarna, måste vi överväga viktiga varningar och nyanser när det kommer till varje enskilt barn. Med hjärnans komplexitet korrelerar storleken inte nödvändigtvis alltid med funktion, och "avsevärd ytterligare forskning kommer att krävas för att validera den kliniska diagnostiska användbarheten av hjärndiagram."

Genom att släppa datamängden med motsvarande programvara online hoppas teamet kunna bygga upp projektet ytterligare. För närvarande kommer uppgifterna från människor med europeiskt arv, vilket ofta blundar andra delar av världen.

"Det är ett första pass för att upprätta ett standardiserat referensdiagram för neuroimaging. Det är därför vi har byggt webbplatsen och skapat ett stort nätverk av medarbetare. Vi förväntar oss att konsekvent uppdatera diagrammen och bygga vidare på dessa modeller när ny data blir tillgänglig, säger Seidlitz.

Image Credit: christitzeimaging.com / Shutterstock.com

Tidsstämpel:

Mer från Singularity Hub