Det komplexa förhållandet mellan strukturell och funktionell konnektivitet, mätt genom icke-invasiv avbildning av den mänskliga hjärnan, innebär många olösta utmaningar och öppna frågor. Här tillämpar vi analytiska mätningar av nätverkskommunikation på den mänskliga hjärnans strukturella konnektivitet och utforskar dessa åtgärders förmåga att förutsäga vilolägeskonnektivitet mellan tre självständigt förvärvade dataset. Vi fokuserar på layouten av kortaste vägar över nätverket och på två kommunikationsåtgärder-sök information och vägtransitivitet som förklarar hur dessa vägar är inbäddade i resten av nätverket. Sökinformation är ett befintligt mått på information som behövs för att komma åt eller spåra kortaste vägar; vi inför vägtransitivitet för att mäta tätheten av lokala omvägar längs den kortaste vägen. Vi finner att både sökinformation och vägtransitivitet förutsäger styrkan i funktionell konnektivitet mellan både anslutna och oanslutna nodpar. De gör det på nivåer som matchar eller avsevärt överskrider väg längdmått, Euclidean avstånd, samt beräkningsmodeller av neural dynamik. Denna kapacitet tyder på att dynamiska kopplingar på grund av interaktioner mellan neurala element i hjärnnätverk påverkas väsentligt av det bredare nätverkssammanhang som gränsar till de kortaste kommunikationsvägarna. connectome  på grafteorin  på nätverksteorin  på hjärnans konnektivitet T han topologin och dynamiken i hjärnnätverken är ett centralt fokus för det framväxande området för connectomics (1). Ett växande antal studier av mänskliga hjärnnätverk som genomförts med moderna icke-invasiva neuroimaging metoder har börjat karakterisera arkitekturen av strukturella nätverk (2-4), samt rumsligt distribuerade komponenter (5-7) och tidsvarierande dynamik (8) av funktionella nätverk. Även om strukturell konnektivitet (SC) härleds från diffusionsavbildning och traktatografi, är funktionell konnektivitet (FC) i allmänhet härledd från parvisa korrelationer av tidsserier som registrerats under "vildande" hjärnaktivitet, mätt med funktionell magnetisk resonansavbildning (fMRI). Båda nätverken definierar ett multiplexsystem (9) där SC-nivån formar eller begränsar FC-nivån. De ökande bevisen tyder på att SC och FC är starkt besläktade. Många studier har dokumenterat starka och signifikanta korrelationer mellan styrkor av strukturella och funktionella anslutningar på hela hjärnan (2, 10-13) och mesoskopiska skalor (14) samt akuta förändringar i FC efter perturbering av SC (15). Även om det finns gott om bevis som dokumenterar statistiska samband mellan SC och FC, är SC:s kausala roll för att forma helhjärniga mönster av FC fortfarande endast ofullständigt förstådd. Det finns många rapporter om stark FC bland hjärnregioner som inte är direkt strukturellt anslutna, en effekt som har tillskrivits signalutbredning längs en eller flera indirekta strukturella vägar (11), eller till nätverksomfattande kontextuell påverkan (16). Detta dokument bygger på två inbördes relaterade lokaler. För det första, om SC spelar en viktig kausal roll för att forma vilostate FC, sedan lämpligt konfigurerade generativa modeller som innehåller SC topologi bör kunna förutsäga, åtminstone i viss utsträckning, FC-mönster. I detta syfte har ett antal modeller föreslagits, inklusive storskaliga neurala massmodeller som genererar syntetiska fMRI tidsserier (11, 17, 18) samt analytiska modeller baserade på avstånd och topologiska åtgärder (19) eller dragningskraft (20, 21). För det andra bör den utsträckning i vilken vilotillståndets tidsförlopp i två hjärnregioner tidsanpassas (dvs. mycket funktionellt korrelerade) åtminstone delvis relateras till den lätthet med vilken ömsesidiga dynamiska influenser eller störningar kan sprida sig inom det underliggande strukturella hjärnnätverket. Båda lokalerna innebär att FC:s styrka är relaterad till åtgärder för nätverkskommunikation. Det viktigaste kommunikationsmåttet som tidigare använts i studier av hjärnnätverk är effektiviteten (22), beräknad som den genomsnittliga inversen av längden på de kortaste vägarna mellan nodpar. Användningen av denna åtgärd baseras på antagandet att korta vägar är dynamiskt gynnade, eftersom de tillåter mer direkt (snabbare, mindre bullriga) överföring av neurala signaler. Att förlita sig på vägens längd som enda mått på kommunikation tar dock inte hänsyn till hur dessa vägar är inbäddade i resten av nätverket, vilket ytterligare kan modulera de dynamiska interaktionerna mellan neuronala populationer. Till exempel, längs en given väg, gren Betydelse Mönster av distribuerad hjärnaktivitet tros ligga till grund för praktiskt taget alla aspekter av kognition och beteende. I den här artikeln undersöker vi i vilken utsträckning det är möjligt att förutsäga sådana funktionella mönster från nätverket av anatomiska anslutningar som länkar samman hjärnregioner. I detta syfte använder vi tre separat förvärvade neuroimaging dataset som registrerar anatomiska och funktionella anslutningar i den mänskliga hjärnan. Vi tillämpar flera mått av nätverkskommunikation som härrör analytiskt från hjärnans anatomiska nätverk. Vår huvudsakliga slutsats är att sådana nätverksåtgärder kan förutsäga empiriskt mätt funktionell konnektivitet på nivåer som överstiger andra modelleringsmetoder. Vår studie belyser den viktiga roll som anatomiska nätverk och kommunikationsprocesser spelar för att forma hjärnans funktionella aktivitet.
Flera analytiska mätningar av funktionell konnektivitet baserad på internode kommunikation mellan par av SC noder föreslogs av Goñi et al., inklusive sökinformation och vägtransitivitet REF.
Resting-brain functional connectivity predicted by analytic measures of network communication
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}