Centros de activación de redes en el cerebro humano

Presentación del tema: "Centros de activación de redes en el cerebro humano"— Transcripción de la presentación:

1 Centros de activación de redes en el cerebro humano
Arantzazu Sánchez Guerrero

2 ÍNDICE Introducción Detección y clasificación de hubs
Resultados empíricos Diferencias individuales Hubs y disfunción cerebral Hubs en la comunicación y la integración cerebral Limitaciones de los modelos actuales Modelos computacionales de dinámica cerebral Conclusiones

3 INTRODUCCIÓN El cerebro presenta especialización funcional Procesos integrativos e interacciones entre múltiples regiones procesos cognitivos propiedades específicas células y circuitos respuestas neurales sincronizadas perfiles de activación regional altamente diferenciados (reconocimiento visual, lenguaje, control cognitivo, emoción…)

4 INTRODUCCIÓN ¿Cuáles son las bases neurales que permiten la integración de la información? Organización cerebral

5 Aspectos de la organización cerebral
1 INTEGRACIÓN depende de la comunicación entre áreas especializadas Forman redes con proyecciones interregionales Crean Patrones de sincronización a gran escala Transmisión de información

6 Aspectos de la organización cerebral
1 INTEGRACIÓN depende de la comunicación entre áreas especializadas Forman redes con proyecciones interregionales Crean Patrones de sincronización a gran escala Transmisión de información 2 Capaces de respuestas complejas y diversas: regiones multimodales INTEGRACIONES IMPORTANTES se llevan a cabo por un grupo específico de regiones cerebrales y sus conexiones anatómicas Situadas en niveles superiores de la jerarquía cortical Son focos de convergencia y divergencia de información neural más especializada: zonas de confluencia

7 Marco teórico: teoría de redes
Acercamiento a la conectividad cerebral desde la perspectiva de redes complejas Descifrar la arquitectura de las redes cerebrales y explicar cómo la estructura modula la función cerebral Conceptos en términos de grafos: NODOS (NODES): Neuronas y/o regiones cerebrales; elementos neuronales. BORDES (EDGES): Conexiones sinápticas y vías interregionales; conexiones. CONECTOMA: Red que abarca el sistema nervioso completo de un organismo: Características que promueven la ESPECIALIZACIÓN y la INTEGRACIÓN Alta conectividad Posición central en la red NETWORK HUBS

8 DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE HUBS
Node degree/ degree centrality Nº de bordes de cada nodo

9 DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE HUBS
Eigenvector centrality/ pagerank centrality Destaca nodos conectados con nodos centrales de la red

10 DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE HUBS
Closeness centrality Distancia media entre un nodo y el resto de la red

11 DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE HUBS
Número de vías de comunicación cortas en las que un nodo o borde participa Betweenness centrality

12 DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE HUBS
Vulnerabilidad / importancia dinámica Repercusión de la eliminación de un nodo o borde en la sincronización o comunicación global de la red

13 DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE HUBS
Hubs forman comunidades o módulos de integración en la red: Más conectados entre sí que con los nodos de otros módulos Importantes descriptores de la organización cerebral Útiles en el mapeo de redes funcionales tanto en reposo como en respuesta a tareas Una vez identificado un módulo, se puede cuantificar el patrón de conexiones de cada nodo que lo compone (coeficiente de participación)

14 DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE HUBS
Coeficiente de participación: Provincial hubs: conectan nodos de un único módulo entre sí Connector hubs: conectan nodos de distintos módulos Peripheral nodes: nodos de bajo rango, conectan con nodos de su mismo módulo

15 DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE HUBS
Una vez identificados los posibles hubs de una red, debemos determinar si están más interconectados de lo que sería esperable en caso de azar. “Rich clubs”: Grupos de nodos altamente conectados (high-degree) y sus bordes. Potencia la influencia de sus componentes facilitando las interacciones mutuas.

16 DETECCIÓN Y CLASIFICACIÓN DE HUBS
Redes funcionales y estructurales difieren en el modo en el que están construidas Redes estructurales Describen conectividad anatómica, estables a corto plazo pero sujetas a plasticidad. Redes funcionales Correlaciones a menudo lineales entre datos estadísticos. Muy variables en el tiempo, modulables por estímulos y contexto. Fluctuaciones incluso en reposo ! ¡ En ocasiones las correlaciones pueden mostrar “sobre-conexión” y mostrar conexiones con muchos nodos estructuralmente desconectados.

17 RESULTADOS EMPÍRICOS Hubs estructurales REGIONES CENTRALES a) Precúneo
b) Corteza cingulada posterior c) Corteza cingulada anterior d) Corteza frontal superior e) Corteza prefrontal dorsolateral f) Corteza insular g) Corteza occipital h) Giro superior y medial temporal

18 RESULTADOS EMPÍRICOS Hubs estructurales REGIONES CENTRALES
Áreas además funcionalmente importantes para un amplio rango de procesos cognitivos: áreas multimodales Resultados indican que las propiedades integradoras de estas regiones guardan relación con la topología del cerebro de estas áreas: connectional fingerprint Hubs estructurales están altamente conectados entre sí, así como con el resto del cerebro  Más conectados de lo que predice el azar  Rich club, núcleo

19 CARACTERÍSTICA UNIVERSAL
RESULTADOS EMPÍRICOS Hubs estructurales RICH CLUB Importantes consecuencias funcionales al potenciar la comunicación inter-hubs Presentan niveles desproporcionadamente altos de volumen de disparo Regiones metabólicamente más activas Propiedades celulares y de microcircuitos complejas Localización consistente en otras especies como macacos, gatos, aves, larvas, moscas y nematodos como el Caenorhabditis elegans CARACTERÍSTICA UNIVERSAL

20 RESULTADOS EMPÍRICOS Hubs funcionales HUBS FUNCIONALES MULTIMODALES:
Corteza Parietal Superior Corteza Frontal Superior Corteza Cingulada Anterior y Posterior Ínsula Anterior Hubs flexibles  variabilidad temporal fMRI Hubs en regiones frontoparietales que pueden actualizar rápidamente los patrones de conectividad funcional ante diferentes tareas. La identificacion de hubs funcionales puede depender de la metodología empleada para estimar los bordes o la centralidad funcional

21 RESULTADOS EMPÍRICOS Hubs funcionales
Presentan un gran solapamiento con áreas de la Red Cerebral por Defecto Rol central Interacciones locales entre ambas redes Nivel de rango funcional influenciado por el tamaño de la red funcional en la que participa

22 ANÁLISIS INVASIVOS Track tracing en macacos: Permite observar la direccionalidad de las vías Proyecciones interregionales no recíprocas Descompensación entre las proyecciones de entrada y de salida de información POZOS (SINKS) Hubs en áreas de la corteza frontal y paracingulada FUENTES (SOURCES) Hubs en la corteza cingulada, entorrinal e insular Información

23 DIFERENCIAS INDIVIDUALES
Estudios con gemelos Topología de las conexiones funcionales son heredables, especialmente las regiones con alta densidad de estas conexiones Fuerte influencia genética en la integridad de la estructura de los tractos de materia blanca que proyectan a mayores distancias Efectos en la modulación de la ejecución intelectual

24 DIFERENCIAS INDIVIDUALES
Estudios de desarrollo Hubs estructurales aparecen en etapas tempranas del desarrollo cerebral De la infancia a la adolescencia: Hubs estructurales permanecen relativamente estables Cambian las interacciones con otras partes de la red Red funcional más distribuida Diferencias de género: +LTH efectos en la microestructura de ciertos haces de fibras efectos en la eficacia de las fibras Conectividad de regiones cinguladas posteriores mediales, frontales e insulares presentes en neonatos y en la infancia temprana aunque en estado inmaduro

25 HUBS EN LA DISFUNCIÓN CEREBRAL
Variaciones pequeñas en el perfil de conexiones o en el nivel de emparejamiento funcional de hubs en la corteza: Conectividad anatómica y funcional anormal  asociadas a deficiencias comportamentales o cognitivas en varios trastornos: Inteligencia y otros dominios cognitivos Integración interhemisférica Rasgos de personalidad Esquizofrenia: Conectividad frontal Formación de rich clubs alterada Autismo: Conectividad intra/intermodular alterada en áreas muy conectadas (límbicas, frontales)

26 HUBS EN LA DISFUNCIÓN CEREBRAL
Demencia Frontotemporal: Etiología relacionada con áreas mediales del lóbulo parietal Alzheimer: Etiología relacionada con áreas frontales ¿Nodos pueden favorecer que la enfermedad se extienda?

27 HUBS EN LA DISFUNCIÓN CEREBRAL
Daño focal Hubs corticales de la red funcional amplia interrupción de la organización modular de la red funcional Trauma en corteza cingulada anterior y posterior  efectos especialmente fuertes en el declive cognitivo C.F aumentada C.F. disminuida

28 HUBS EN LA DISFUNCIÓN CEREBRAL
COMA Actividad metabólica disminuida en hubs de regiones del precúneo y del cíngulo posterior. Potencial reorganización aleatoria DISMINUCIÓN DE CONSCIENCIA Mayor afectación del precúneo y cíngulo posterior C.F aumentada C.F. disminuida

29 HUBS EN LA COMUNICACIÓN CEREBRAL
Hubs íntimamente ligados a la medición de la comunicación de una red Análisis de redes a nivel macroscópico sugieren que hubs estructurales y funcionales tienen un papel central en la comunicación e integración cerebral Posible cuello de botella  No sólo establecería límites superiores sino también ser cruciales para la secuencialización de la información

30 HUBS EN LA COMUNICACIÓN CEREBRAL
Interés reciente en el estudio del papel de las conexiones (bordes) entre hubs Posición central de los bordes relacionados con hubs Presencia especialmente alta de bordes en la materia blanca uniendo módulos estructurales y redes funcionales en estado de reposo Bordes hub–hub Bordes hub–no hub Gran proporción de las conexiones largas, cortas y alto nivel de eficacia Relevancia para la comunicación intermodular

31 ROL DE LOS HUBS EN LA COMUNICACIÓN CEREBRAL
Small-world network: Vías de comunicación cortas pero muy agrupadas con la presencia de atajos entre nodos Ventajas de las vías cortas: Menos retrasos en la transmisión, interferencia, ruidos Sincronización más rápida Entrelazan múltiples dominios funcionales

32 HUBS EN LA INTEGRACIÓN Hipótesis del espacio de trabajo global:
Hubs + conexiones diseminadas por todas las vías de comunicación formarían un lugar en el que los distintos sistemas funcionales pueden compartir e integrar la información Hipótesis del núcleo conector: Hubs centrales forman la base para la integración cognitiva Presencia de hubs en “zonas de confluencia” de distintos dominios funcionales Cuando los análisis permiten la participación de nodos en más de un módulo, los resultados muestran una fuerte implicación en la conectividad intermodular

33 LIMITACIONES DE LOS MODELOS ACTUALES
Modelos a gran escala sólo captan proyecciones interregionales Análisis basados en grafos no pueden predecir patrones dinámicos Análisis de grafos asumen que los nodos se conectan de la forma más eficiente Se pierde información sobre circuitos locales No se incorpora información sobre factores que afectan a la dinámica neuronal (inputs, demandas de la tarea, eficacia sináptica, nivel de activación) Longitud es un criterio dominante para la selección de vías ¿? FALTA DE INFORMACIÓN

34 MODELOS COMPUTACIONALES DE DINÁMICA CEREBRAL
Mapas de conectividad estructural + modelos biofísicos de simulación de poblaciones neuronales Modelos computacionales de redes a gran escala Hubs habilitan altos niveles de diversidad y sincronización funcional entre regiones corticales, dominan la organización dinámica del sistema (transición desincronizado-sincronización central) Estiman lesiones en nodos y bordes hubs como las más disruptivas para la organización general y el funcionamiento de la red Hubs son lugares de alta variabilidad y plasticidad, además del importante rol en el mantenimiento de la sincronización cortical, la modularidad de la estructura y las dinámicas funcionales de la red

35 CONCLUSIONES La actividad coordinada de grandes poblaciones de neuronas en distintas redes cerebrales se encuentra a la base de la emergencia de las capacidades cognitivas complejas. La teoría de redes y sus herramientas identifican varias regiones altamente conectadas y predice su participación en la integración de la información y en la comunicación eficiente de la red Además producen un marco computacional para la detección de hubs y su comparación entre individuos Direcciones futuras encaminadas a la unificación entre los modelos teóricos de redes y los estudios empíricos sobre su función. Manipulación de elementos específicos de la red Desarrollo de modelos computacionales neurobiológicamente más realistas