一些疾病，如精神分裂癥可能起源于特定的大腦區(qū)域，然后影響與之相連的其他區(qū)域。確定這些大腦病變區(qū)域，以及它們如何影響相連的其他區(qū)域，將有助于制藥公司開發(fā)更好的治療手段，并可能最終幫助醫(yī)生作出診斷。但是，通過解讀腦部掃描所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)來識別關聯(lián)的區(qū)域，目前還無法實現(xiàn)。
探索大腦和思想——解讀大腦功能與疾病和健康相關信息
現(xiàn)在，麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室的研究人員已經(jīng)開發(fā)了一種算法，可以從醫(yī)學圖像信息進行分析，以確定病變區(qū)域及其與其他大腦區(qū)域的連接方式。
麻省理工學院的研究人員將于下個月在法國尼斯舉行的醫(yī)學影像計算與計算機輔助干預大會上報告他們的研究成果。
計算機科學副教授Polina和研究生Archana使用該算法從兩種不同類型的磁共振成像(MRI)掃描中提取信息。第一種是所謂的擴散磁共振造影，即水分子沿大腦中的白質纖維擴散，可以觀察到一個區(qū)域是如何緊密地連接到另一個不同區(qū)域。第二，被稱為功能性磁共振成像，即探測不同部位的大腦區(qū)域，當他們被激活并執(zhí)行特定任務時，可以發(fā)現(xiàn)大腦的兩個區(qū)域同時活動，進而證明他們是相互聯(lián)系的。這兩種掃描分別會在大腦連接網(wǎng)絡上產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，Golland說。 “一個人將所有的大腦數(shù)據(jù)整合到一個模型是一件非常困難的事情，因為我們不擅長處理大量的數(shù)據(jù)。”
因此，該算法首先比較特定疾病患者與健康人??的大腦掃描的數(shù)據(jù)，識別大腦不同區(qū)域連接的差異，他們發(fā)現(xiàn)兩組大腦不同區(qū)域連接的中斷是因為疾病造成的。
但是，僅此步驟是不夠的，因為據(jù)我們了解，大腦要做什么只與特定區(qū)域相關，而不是區(qū)域之間的連接方式，因此使用現(xiàn)有的醫(yī)療知識難以整合這些信息。
讓大腦保持年輕——銳化你的記憶
接著他們用該算法分析大腦連接網(wǎng)絡，創(chuàng)建一個大腦受疾病影響最嚴重區(qū)域的"地圖"。 “正是基于這樣的假設，任何疾病都會映射到大腦區(qū)域的一個小型子集，并由于聯(lián)系方式的改變進一步影響到連接區(qū)域，”Golland說。 “因此，采用我們的方法從病變區(qū)域提取出來的數(shù)據(jù)，可以解釋我們看到的連接中斷。”
假設，在整個大腦各個獨立區(qū)域連接"地圖"基礎上，如果一個特定的區(qū)域受到影響，我們就可以看到信號中斷。同理，當算法檢測到在特定的掃描中出現(xiàn)任何連接中斷時，我們就知道哪個區(qū)域已經(jīng)受到的疾病的影響。 “這基本上可以找到最能解釋觀測到的正常對照組掃描和患者掃描之間，聯(lián)系方式發(fā)生變化的病變區(qū)域子集，”Golland說。
該小組使用這一算法來比較健康人與精神分裂癥患者的腦部掃描，并確定腦的右后扣帶回和左右兩側顳上回這三個區(qū)域受到疾病的影響最嚴重。
從長遠來看，這可以幫助制藥公司開發(fā)更有效的治療手段，特別針對這些大腦病變區(qū)域，Golland說。于此同時，找出大腦受到特定疾病影響的不同部位,可以幫助醫(yī)生做出一些判斷，例如疾病如何發(fā)展，以及為什么它會產(chǎn)生某些癥狀。
最終，該方法可以幫助醫(yī)生診斷病人的不同癥狀可能代表產(chǎn)生了哪些障礙，Golland說。她說，通過分析病人的腦部掃描結果，找出受到影響的區(qū)域，就可以識別哪些疾病會造成這個特定的連接中斷。
除了研究精神分裂癥，課題研究人員哈佛醫(yī)學院的精神病學和神經(jīng)影像學實驗室副主任 Kubicki 也正在探討使用該方法方法來研究亨廷頓氏病的可能性。
美國加州大學圣地亞哥臨床神經(jīng)科學中心副主任Brown沒有參與該研究，他準備使用功能磁共振成像研究艾滋病和毒品成癮的影響。 “我們將使用該方法來獲得一個更清晰的艾滋病病毒感染者和甲基苯丙胺依賴患者的病變腦圖，”他說。
他認為該方法是非常重要的途徑，從局部向一個更現(xiàn)實的系統(tǒng)角度對大腦集合進行研究。他認為這應該有助于研究精神分裂癥、神經(jīng)認知功能損害和與艾滋病有關的癡呆、多發(fā)性硬化癥等等以大腦神經(jīng)系統(tǒng)損害為特征疾病的研究。
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