Bewertung der funktionellen Konnektivität in den dreifachen Ruhezustandsnetzwerken
4. November 2021
Hasan Sbaihat, Ravichandran Rajkumar, Shukti Ramkiran, Abed Al-Nasser Assi, N. Jon Shah, Tanja Veselinović, Irene Neuner
Es ist inzwischen allgemein anerkannt, dass einzelne Hirnregionen kognitive Aufgaben nicht isoliert bewältigen, sondern Netzwerke aus mehreren diskreten Hirnregionen bilden, die als "funktionell verbunden" bezeichnet werden. Diese funktionelle Konnektivität kann durch die statistische Analyse des BOLD-Signals (Abhängigkeit des Sauerstoffgehalts im Blut) gemessen werden, das bei der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) erfasst wird.
Wenn der kognitive Zustand nicht deutlich ist, d. h. wenn sich eine Person in Ruhe befindet, ist das großräumige Hirnnetzwerk ein Ruhezustandsnetzwerk. Die Untersuchung der regionalen spontanen Hirnaktivität und der funktionellen Konnektivität während des Ruhezustands scheint ein vielversprechender Ansatz zu sein, um zu verstehen, wie das Gehirn auf Systemebene organisiert ist.
Aufgrund ihrer Beteiligung an einer Vielzahl von kognitiven Aufgaben werden das Default-Mode-Netzwerk, das Salienz-Netzwerk und das zentrale Exekutivnetzwerk als die drei wichtigsten Netzwerke des Gehirns im Ruhezustand angesehen. Obwohl viel über die regionale spontane Aktivität und die funktionelle Konnektivität dieser Netzwerke bekannt ist, ist weniger über die Dynamik der aufgabenbezogenen Modulation dieser Parameter und die aufgabeninduzierte Interaktion zwischen diesen drei Netzwerken bekannt.
Diese Studie untersuchte die Auswirkungen eines Paradigmas mit visuellen Kugeln auf drei fMRI-Messungen (Amplitude der niederfrequenten Fluktuationen für die regionale spontane Aktivität, regionale Homogenität für die lokale funktionelle Konnektivität und Gradzentralität für die globale funktionelle Konnektivität) in den drei zentralen Ruhezustandsnetzwerken.
Die Ergebnisse zeigen, dass sich die beobachteten Veränderungsmuster zwischen den Netzwerken deutlich unterscheiden und eng mit der aufgabenbezogenen Gehirnaktivität verbunden sind. Darüber hinaus konnte auch die unterschiedliche Beteiligung der Netzwerke an der Ausführung der einzelnen Teilaufgaben festgestellt werden. Die Inter-Netzwerk-Analyse zeigte eine erhöhte Synchronisation des zentralen exekutiven Netzwerks mit dem Default-Mode-Netzwerk und dem Salienz-Netzwerk unmittelbar nach der Aufgabe, jedoch nicht zwischen dem Default-Mode-Netzwerk und dem Salienz-Netzwerk. Eine höhere Synchronisation zwischen dem Standardmodus-Netzwerk und dem zentralen exekutiven Netzwerk vor der Aufgabe war mit kürzeren Reaktionszeiten und somit einer besseren Leistung verbunden.
Obwohl weitere Untersuchungen erforderlich sind, um die funktionelle Bedeutung und das Zusammenspiel besser zu verstehen, bieten diese Ergebnisse zusätzliche Einblicke in die Dynamik innerhalb und zwischen dem dreifachen Ruhezustandsnetzwerk.
Das Bild a) unten zeigt fMRI-Messungen (ALFF, ReHo und DC) von 21 Probanden, dargestellt für das gesamte Gehirn. Die Differenz zwischen den beiden Ruhezuständen (R2-R1) für jede der drei fMRI-Messungen ist in der rechten Zeile b) dargestellt. Das zweite Bild zeigt die Stärke der funktionellen Konnektivität zwischen jedem Netzwerkpaar im Dreifachnetzwerk im Ruhezustand vor und nach der Aufgabe. Es ist ein signifikanter Anstieg der funktionellen Konnektivität zwischen dem DMN und dem CEN sowie zwischen dem CEN und dem SN im Post-Task-Ruhezustand zu erkennen (p < 0,05). Die Balken stellen den Standardfehler dar.
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