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Cet article présente une approche intégrative pour étudier le réseau fonctionnel de la navigation spatiale dans le cerveau humain. Cette approche intègre une base de données méta-analytique de neuroimagerie à grande échelle, l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle à l’état de repos, ainsi que des techniques de modélisation de réseau et de théorie des graphes.
La navigation spatiale est une fonction complexe impliquant l’intégration et la manipulation d’informations multisensorielles. En utilisant différentes tâches de navigation, de nombreux résultats prometteurs ont été obtenus sur les fonctions spécifiques de diverses régions du cerveau (par exemple, l’hippocampe, le cortex entorhinal et la zone parahippocampique). Récemment, il a été suggéré qu’un processus de réseau non agrégé impliquant plusieurs régions cérébrales en interaction pourrait mieux caractériser la base neuronale de cette fonction complexe. Cet article présente une approche intégrative pour la construction et l’analyse du réseau fonctionnel spécifique pour la navigation spatiale dans le cerveau humain. Brièvement, cette approche intégrative se compose de trois grandes étapes : 1) identifier les régions cérébrales importantes pour la navigation spatiale (définition des nœuds) ; 2) d’estimer la connectivité fonctionnelle entre chaque paire de ces régions et de construire la matrice de connectivité (construction du réseau) ; 3) étudier les propriétés topologiques (par exemple, la modularité et la petitesse du monde) du réseau résultant (analyse du réseau). L’approche présentée, du point de vue du réseau, pourrait nous aider à mieux comprendre comment notre cerveau supporte une navigation flexible dans des environnements complexes et dynamiques, et les propriétés topologiques révélées du réseau peuvent également fournir des biomarqueurs importants pour guider l’identification précoce et le diagnostic de la maladie d’Alzheimer dans la pratique clinique.
La spécificité fonctionnelle est un principe d’organisation fondamental du cerveau humain, qui joue un rôle crucial dans la formation des fonctions cognitives1. Des anomalies dans l’organisation de la spécificité fonctionnelle peuvent refléter des déficiences cognitives caractéristiques et les fondements pathologiques associés à des troubles cérébraux majeurs tels que l’autisme et la maladie d’Alzheimer 2,3. Alors que les théories et les recherches conventionnelles ont eu tendance à se concentrer sur des régions cérébrales uniques, telles que la zone faciale fusiforme (FFA) pour la reco....
REMARQUE : Tous les logiciels utilisés ici sont indiqués dans le tableau des matériaux. Les données utilisées dans cette étude à des fins de démonstration proviennent du Human Connectome Project (HCP : http://www. humanconnectome.org)15. Toutes les procédures expérimentales ont été approuvées par l’Institutional Review Board (IRB) de l’Université de Washington. Les données d’imagerie de l’ensemble de données HCP ont été acquises à l’aide d’un scanner 3T Siemens Skyra modifié avec une bobine de tête à 32 canaux. D’autres paramètres d’acquisition d’images sont détaillés dans un article antérieur16. Un mini....
Les réseaux de navigation
La présente étude a identifié 27 régions du cerveau, qui sont associées à la navigation spatiale, en incorporant la dernière base de données de neuroimagerie de méta-analyse et l’atlas AICHA. Ces régions étaient constituées des régions temporales médiales et pariétales qui ont été couramment rapportées dans les études de neuroimagerie de navigation. La répartition spatiale de ces régions est illustrée à la figure 5A et ?.......
On s’attend à ce que les neurosciences des réseaux aident à comprendre comment le réseau cérébral soutient les fonctions cognitives humaines32. Ce protocole démontre une approche intégrative de l’étude du réseau fonctionnel pour la navigation spatiale dans le cerveau humain, ce qui peut également inspirer la modélisation de réseau pour d’autres constructions cognitives (par exemple, le langage).
Cette approche se composait de trois étapes principales.......
Les auteurs déclarent qu’il n’y a pas de conflit d’intérêts.
Xiang-Zhen Kong a été soutenu par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (32171031), STI 2030 - Grand projet (2021ZD0200409), les Fonds de recherche fondamentale pour les universités centrales (2021XZZX006) et le Centre des technologies de l’information de l’Université du Zhejiang.
....Name | Company | Catalog Number | Comments |
Brain connectivity toolbox (BCT) | Mikail Rubinov & Olaf Sporns | 2019 | The Brain Connectivity Toolbox (brain-connectivity-toolbox.net) is a MATLAB toolbox for complex-network (graph) analysis of structural and functional brain-connectivity data sets. |
GRETNA | Jinhui Wang et al. | 2 | GRETNA is a graph theoretical network analysis toolbox which allows researchers to perform comprehensive analysis on the topology of brain connectome by integrating the most of network measures studied in current neuroscience field. |
MATLAB | MathWorks | 2021a | MATLAB is a programming and numeric computing platform used by millions of engineers and scientists to analyze data, develop algorithms, and create models. |
Python | Guido van Rossum et al. | 3.8.6 | Python is a programming language that lets you work more quickly and integrate your systems more effectively. |
Statistical Parametric Mapping (SPM) | Karl Friston et.al | 12 | Statistical Parametric Mapping refers to the construction and assessment of spatially extended statistical processes used to test hypotheses about functional imaging data. |
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