인간 뇌의 공간 탐색을 위한 기능적 네트워크 모델링

기능적 특이성은 인지 기능을 형성하는 데 중요한 역할을 하는 인간 뇌의 기본 조직 원리입니다¹. 기능적 특이성 조직의 이상은 특징적인 인지 장애와 자폐증 및 알츠하이머병과 같은 주요 뇌 질환의 관련 병리학적 기초를 반영할 수 있습니다 ^2,3. 기존의 이론과 연구는 얼굴 인식을 위한 방추형 얼굴 영역(fusiform face area)⁴ 및 장면 처리를 위한 부해마 장소 영역(parahippocampus place area)⁵과 같은 단일 뇌 영역에 초점을 맞추는 경향이 있었지만, 공간 탐색 및 언어를 포함한 복잡한 인지 기능이 여러 뇌 영역에 걸친 좌표 활동을 필요로 한다는 증거가 증가하고 있습니다⁶. 복잡한 인지 기능을 지원하는 상호 작용의 기저에 있는 메커니즘을 조사하는 것은 뇌의 기능적 구조와 작동을 밝히는 데 도움이 되는 중요한 과학적 질문입니다. 여기서는 공간 탐색을 예로 들어 인간 두뇌의 공간 탐색을 위한 기능적 네트워크를 모델링하는 통합적 방법을 제시합니다.

공간 탐색은 시각-공간 코딩, 기억 및 의사 결정과 같은 여러 인지 구성 요소의 통합 및 조작을 포함하는 복잡한 인지 기능입니다⁷. 기능적 자기공명영상(fMRI)을 통해 수많은 연구가 근본적인 인지 처리 및 신경 메커니즘을 이해하는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 예를 들어, 특정 기능은 다양한 탐색 작업을 사용하여 다른 뇌 영역과 연결되어 있습니다 : 장면 처리는 특히 PPA와 관련이 있으며 탐색 전략의 변환은 후비장 피질 (RSC) ^8,9과 관련이 있습니다. 이러한 연구는 공간 탐색의 신경 기반에 대한 중요한 통찰력을 제공했습니다. 그러나, 항법은 내부적으로 동적이고 다중적인 기능이며, 단일 영역의 기능만으로는 일반적으로 관찰되는 공간항법⁽¹⁰)의 큰 개인차를 설명하기에 충분하지 않다.

fMRI 기반 커넥토믹스(connectomics)의 등장으로 연구자들은 일부 주요 뇌 영역이 공간 탐색을 지원하기 위해 서로 상호 작용하는 방법을 탐구하기 시작했습니다. 예를 들어, 내측 피질과 후대상피질 사이의 기능적 연결성은 위험에 처한 알츠하이머병의 탐색 불일치를 뒷받침하는 것으로 밝혀졌다¹¹. 또 다른 연구에서, 우리는 처음으로 커넥톰 방법과 공간 탐색을 위한 거의 모든 기능적으로 관련된 영역(노드)을 통합하여 네트워크 접근법을 제안했으며, 그 결과 이 네트워크의 위상학적 특성이 탐색 행동과 특정한 연관성을 나타낸다는 것을 보여주었다¹². 이 연구는 여러 뇌 영역이 유연한 탐색 행동을 지원하기 위해 어떻게 서로 상호 작용하는지에 대한 이론에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다 ^10,13.

본 연구는 기능적 네트워크를 모델링하기 위한 통합적 접근 방식의 업데이트된 버전을 보여줍니다. 간략하게 두 가지 업데이트가 포함되었습니다: 1) 기존 연구에서 정의된 노드는 이전의 소규모 데이터베이스(2,765건의 활성화가 있는 55건의 연구, 2014년에 액세스됨)를 기반으로 식별되었지만, 현재 정의는 최신 데이터베이스(3,908건의 활성화가 있는 77건의 연구, 2022년에 액세스됨)를 기반으로 했습니다. 2) 각 노드의 기능적 균질성을 높이기 위해 원래의 해부학적 AAL(Anatomical Automatic Labeling) 아틀라스¹⁴ 외에도 훨씬 더 미세한 해상도와 더 높은 기능적 균질성을 갖는 새로운 뇌 소포화를 적용했습니다(아래 참조). 두 업데이트 모두 기능적 네트워크의 모델링을 개선할 것으로 예상했습니다. 이 업데이트된 프로토콜은 네트워크 관점에서 공간 탐색의 신경 기반을 조사하기 위한 자세한 절차를 제공하고 건강 및 질병에서 탐색 동작의 개별 변형을 이해하는 데 도움이 됩니다. 유사한 절차가 다른 인지 구성물(예를 들어, 언어 및 기억)에 대한 네트워크 모델링에도 사용될 수 있다.