Как скрытая архитектура сети режима покоя объясняет нашу психику

Ученые исследуют скрытую архитектуру сети режима покоя мозга
Новое исследование, опубликованное в журнале Nature Neuroscience, проливает свет на структурные основы сети режима покоя мозга, системы областей, которая долгое время ассоциировалась с внутренним сосредоточением, памятью и самоанализом. Используя посмертные образцы мозговой ткани и современные нейровизуализирующие технологии, исследователи обнаружили, что эта сеть состоит из различных анатомических типов мозговой ткани, каждый из которых выполняет разные функции в обработке информации. Полученные результаты помогают объяснить, почему сеть режима покоя вовлечена в такое разнообразие психических состояний — от интроспекции до принятия решений — и предполагают, что ее структура обеспечивает уникальный баланс коммуникации по всему мозгу.

Сеть режима покоя, или DMN, является одной из самых изучаемых, но при этом плохо понимаемых систем мозга в нейронауке. Она была изначально открыта с помощью сканирования мозга, показывающего, что определенные области становятся менее активными, когда человек концентрируется на внешней задаче, например, решении математической задачи. Но со временем исследователи заметили, что эти же области активируются и во время широкого спектра когнитивных процессов, таких как грезы, воспоминания о прошлом, представление о будущем и даже принятие сложных решений. Эта неожиданная универсальность вызывает фундаментальные вопросы о том, что делает DMN и как удается участвовать в таких, казалось бы, противоречивых ментальных функциях.

Ключ к решению этой задачи, предположили исследователи, заключается в анатомии сети. Большая часть предыдущих исследований DMN использовала функциональную МРТ для отслеживания паттернов активности, но меньше внимания уделялось подлежащей микроструктуре, которая могла бы формировать эти функции. Авторы нового исследования считали, что более глубокое понимание клеточных и анатомических особенностей DMN может прояснить, как она поддерживает такое разнообразие психических процессов.

«Сеть режима покоя имеет увлекательную историю в нейронауке. Она была впервые определена как группа областей мозга, которые становятся менее активными, когда люди занимаются конкретной задачей», — объяснил автор исследования Кейси Пакола, руководитель Лаборатории многомасштабной нейроразвития в Институте нейронауки и медицины (INM-7) Исследовательского центра Юлиха Ассоциации Хельмгольца.

«Но со временем исследователи заметили, что эти же области фактически активируются во время широкого спектра задач — от распознавания лиц до принятия решений. Это привело к множеству различных теорий о том, что такое DMN и какую роль она играет в когниции. Таким образом, несмотря на обсуждение в десятках тысяч исследований с 2001 года, она оставалась загадочной».

«Замечу, что подавляющее большинство из этих исследований использовало fMRI для изучения DMN. Работая на пересечении нейроанатомии и нейровизуализации, я посчитал, что было бы новаторским углом исследовать этот функциональный объект через призму нейроанатомии. Мы хотели проверить, поддерживаются ли или отклоняются гипотезы, основанные на функциональной МРТ, на основе архитектуры DMN».

Для этого команда исследователей совместила два мощных инструмента: посмертную мозговую гистологию и in vivo нейровизуализацию. Гистологические данные были получены из высокоразрешающей 3D-реконструкции человеческого мозга, пожертвованного после смерти, что позволило точно картографировать плотности клеток и типы тканей по всей коре. Команда проанализировала почти 7400 тонко нарезанных частей мозга, окрашенных для выявления форм и слоев клеток, и реконструировала их в 3D-модель, известную как «BigBrain». Эти анатомические карты затем были сопоставлены с функциональными мозговыми сетями, определенными по сканированиям в состоянии покоя на МРТ у живых участников.

Исследователи сосредоточились на том, как различные части DMN варьировались по своей цитоархитектуре — расположению и характеристикам клеток в различных слоях коры. Они идентифицировали несколько типов кортикальной микроструктуры внутри DMN, от областей, специализированных для обработки сенсорной информации, до регионов, связанных с памятью и внутренними размышлениями. Это показало, что DMN не является однородной, а включает в себя смесь типов клеток, каждый из которых потенциально подходит для выполнения различных задач.

Используя основанное на данных моделирование, команда выявила спектр — или ось — цитоархитектурного разнообразия по всей DMN. Некоторые области имели сильно слоистые структуры с плотными среднеуровневыми популяциями клеток, в то время как другие имели более плоские, менее дифференцированные профили. Эти различия соответствовали известным анатомическим типам, таким как эвламинарные области, которые обрабатывают внешнюю информацию, и агранулярные области, которые обычно связаны с самогенерированными мыслями и эмоциями.

Затем исследователи изучили, как эти анатомические различия соотносятся с подсоединением DMN. Анализируя данные диффузионной МРТ у здоровых людей, они оценили, насколько эффективно информация может перемещаться вдоль структурных путей, связывающих разные области мозга. Они обнаружили, что части DMN с высокоразвитыми слоями клеток были более сильно связаны с другими областями мозга, особенно теми, которые вовлечены в обработку сенсорной информации. Эти области, похоже, действуют как «приемники», эффективно собирая информацию из всего мозга.

Напротив, области с плоской цитоархитектурой были относительно изолированы от сенсорного входа, что предполагает, что они формируют «изолированное ядро» внутри DMN. Эти более интроспективные регионы, такие как передняя поясная кора, могут поддерживать самореферентную обработку или сохранять психические представления, которые менее зависимы от непосредственной сенсорной информации.

Чтобы еще больше понять поток информации внутри DMN, исследователи использовали метод моделирования, называемый регрессионным динамическим каузальным моделированием. Этот метод оценивает, как активность в одной области мозга влияет на другую, предоставляя измерение функционального ввода и вывода. Результаты подтвердили, что «приемные» регионы в DMN получали сильный ввод из различных других систем мозга, в то время как более изолированные области относительно не поддавались внешним сигналам.

Возможно, наиболее поразительным было то, что исследователи обнаружили, что DMN отличается от других мозговых сетей по тому, как она отправляет информацию обратно. В то время как многие сети предпочитают определенные типы соединений, DMN равномерно распределяла свой выход по всем уровням иерархии обработки мозга — от низкоуровневых сенсорных областей до высокоуровневых ассоциативных регионов. Это предполагает, что DMN играет уникальную интегративную роль, способную влиять на мышление и поведение на множественных уровнях.

Чтобы проверить, что эти паттерны не были просто артефактами группового анализа, команда провела повторное исследование, используя ультра-высокое поле 7-Тесла МРТ у отдельных участников. Это позволило им картировать микроструктурные вариации и соединения внутри мозга каждого человека. Результаты были согласованы с предыдущими находками, подтверждая идею о том, что уникальные структуры и схемы соединений DMN присутствуют на уровне индивидуальных мозгов.

«Учитывая, что DMN во многом расширен у людей по сравнению с другими млекопитающими, более чем любой другой функциональной сетью, интересное вывод из этого исследования заключается в том, что эта уникальная сеть областей мозга способна обогащать наше восприятие мира, окрашивая наше мировоззрение другой информацией — от автобиографической памяти до социальных перспектив», — сказал Пакола в интервью PsyPost. «Другими словами, эта сеть функционирует совершенно иначе, чем стандартная сенсорная обработка, и это может помочь людям лучше понять окружающий мир».

Но, как и в любом исследовании, есть ограничения. Подробное анатомическое картирование базировалось на одном посмертном мозге, и хотя были предприняты попытки повторить исследования с помощью высокоразрешающей визуализации у живых субъектов, необходимо дальнейшее подтверждение на более разнообразных выборках. Исследование также сосредоточено на здоровых взрослых, оставляя открытыми вопросы о том, как DMN может развиваться в детстве или изменяться при психических заболеваниях.

Будущие исследования будут направлены на понимание того, как анатомия DMN эволюционирует со временем и как она взаимодействует с когнитивным развитием и психиатрическими симптомами. Например, если определенные подсистемы развиваются медленнее или подвергаются разрушению в таких заболеваниях, как депрессия или шизофрения, это может помочь объяснить, почему эти состояния связаны с изменениями в самовосприятии или мысленных паттернах.

«Меня очень интересует, как развивается мозг, то есть как он меняется от младенчества до взрослой жизни», — сказал Пакола. «В дальнейшем мы хотели бы узнать больше о том, как созревание DMN совпадает с когнитивным созреванием и изменениями в психическом здоровье».

Статья «Архитектура человеческой сети режима покоя исследована через цитоархитектуру, соединения и поток сигналов» была написана Кейси Паколой, Маргарет Гарбер, Стефаном Фрасслем, Джессикой Ройер, Игу Чжоу, Шахином Таваколем, Раулем Родригесом-Крусом, Донной Гифт Кабало, Софи Вальк, Симоном Б. Эйкхоффом, Даниэлем С. Маргулиесом, Алланом Эвансом, Катей Амунтс, Элизабет Джеффриз, Джонатаном Смоллвудом и Борисом С. Бернхардтом.