Сети головного мозга топологии «Мир тесен»: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
| [непроверенная версия] | [отпатрулированная версия] |
Содержимое удалено Содержимое добавлено
м Ёфикация с помощью скрипта-ёфикатора и автовикификация |
викификация, оформление |
||
| (не показано 9 промежуточных версий 5 участников) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
Small- |
'''Сети головного мозга топологии «Мир тесен»''' ({{lang-en|Small-World Brain Networks; Small-World Brain Graphs}}) — [[Нейробиология|нейробиологическая]] теория, подразумевающая организацию нейронных сетей в [[мозг]]е по типу [[Мир тесен (граф)|математического графа «Мир тесен»]]. Данный тип [[Граф (математика)|графов]] характеризуется возможностью перехода из одной [[Вершина (теория графов)|вершины]] в другую за счёт небольшого числа промежуточных переходов. Подобная организация анатомических и функциональных путей в мозге оптимизирует передачу информации между узлами, повышают адаптивность системы и позволяют проводить как совместную, так и распределённую обработку информации<ref>{{Статья|ссылка=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27655008|автор=Danielle S. Bassett, Edward T. Bullmore|заглавие=Small-World Brain Networks Revisited|год=2017-10|издание=The Neuroscientist: A Review Journal Bringing Neurobiology, Neurology and Psychiatry|том=23|выпуск=5|страницы=499–516|issn=1089-4098|doi=10.1177/1073858416667720|archivedate=2021-11-04|archiveurl=https://web.archive.org/web/20211104124354/https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27655008/}}</ref> |
||
Подобная топология позволяет минимизировать затраты на обработку информации и максимизировать возможности для адаптации<ref name=":0">{{Статья|ссылка=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29167088|автор=Aron K. Barbey|заглавие=Network Neuroscience Theory of Human Intelligence|год=2018-01|издание=Trends in Cognitive Sciences|том=22|выпуск=1|страницы=8–20|issn=1879-307X|doi=10.1016/j.tics.2017.10.001}}</ref>. Высокая кластеризация обеспечивает модульную обработку информации, которая функционально отделена друг от друга. Короткие пути обеспечивают эффективное взаимодействие или быструю передачу информации между регионами, что имеет важное значение для функциональной интеграции |
Подобная топология позволяет минимизировать затраты на обработку информации и максимизировать возможности для адаптации<ref name=":0">{{Статья|ссылка=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29167088|автор=Aron K. Barbey|заглавие=Network Neuroscience Theory of Human Intelligence|год=2018-01|издание=[[Trends in Cognitive Sciences]]|том=22|выпуск=1|страницы=8–20|issn=1879-307X|doi=10.1016/j.tics.2017.10.001|archivedate=2021-11-04|archiveurl=https://web.archive.org/web/20211104125911/https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29167088/}}</ref>. Высокая кластеризация обеспечивает модульную обработку информации, которая функционально отделена друг от друга. Короткие пути обеспечивают эффективное взаимодействие или быструю передачу информации между регионами, что имеет важное значение для функциональной интеграции<ref>{{Статья|ссылка=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17204824|автор=Yong He, Zhang J. Chen, Alan C. Evans|заглавие=Small-world anatomical networks in the human brain revealed by cortical thickness from MRI|год=2007-10|издание=Cerebral Cortex (New York, N.Y.: 1991)|том=17|выпуск=10|страницы=2407–2419|issn=1047-3211|doi=10.1093/cercor/bhl149|archivedate=2021-10-31|archiveurl=https://web.archive.org/web/20211031153925/https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17204824/}}</ref>. |
||
Впервые сети малого мира были описаны в |
Впервые сети малого мира были описаны в 1998 году Дунканом Уоттсом и Стивом Строгацем<ref>{{Статья|ссылка=http://www.nature.com/articles/30918|автор=Duncan J. Watts, Steven H. Strogatz|заглавие=Collective dynamics of ‘small-world’ networks|год=1998-06|язык=en|издание=Nature|том=393|выпуск=6684|страницы=440–442|issn=0028-0836, 1476-4687|doi=10.1038/30918|archivedate=2021-10-29|archiveurl=https://web.archive.org/web/20211029211617/https://www.nature.com/articles/30918}}</ref><ref>{{Статья|ссылка=http://dx.doi.org/10.1515/9781400841356.301|автор=Duncan J. Watts, Steven H. Strogatz|заглавие=Collective dynamics of 'small-world' networks|год=2011-12-31|издание=The Structure and Dynamics of Networks|издательство=Princeton University Press|страницы=301–303}}</ref>. |
||
== Доказательства подобной организации == |
== Доказательства подобной организации == |
||
Организация сетей нейронов по типу « |
Организация сетей нейронов по [[Мир тесен (граф)|типу «Мир тесен»]] была эмпирически представлена у [[Caenorhabditis elegans]]<ref>{{Статья|ссылка=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15350243|автор=Olaf Sporns, Dante R. Chialvo, Marcus Kaiser, Claus C. Hilgetag|заглавие=Organization, development and function of complex brain networks|год=2004-09|издание=[[Trends in Cognitive Sciences]]|том=8|выпуск=9|страницы=418–425|issn=1364-6613|doi=10.1016/j.tics.2004.07.008|archivedate=2021-11-04|archiveurl=https://web.archive.org/web/20211104123100/https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15350243/}}</ref>. У [[Кошка|кошек]] и [[макак-резус]]ов была показана межрегиональная [[аксон]]альная связь, организованная по схожему типу<ref>{{Статья|ссылка=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15365196|автор=Claus C. Hilgetag, Marcus Kaiser|заглавие=Clustered organization of cortical connectivity|год=2004|издание=Neuroinformatics|том=2|выпуск=3|страницы=353–360|issn=1539-2791|doi=10.1385/NI:2:3:353|archivedate=2021-11-04|archiveurl=https://web.archive.org/web/20211104125914/https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15365196/}}</ref><ref>{{Статья|ссылка=https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10703046|автор=C. C. Hilgetag, G. A. Burns, M. A. O'Neill, J. W. Scannell, M. P. Young|заглавие=Anatomical connectivity defines the organization of clusters of cortical areas in the macaque monkey and the cat|год=2000-01-29|издание=Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences|том=355|выпуск=1393|страницы=91–110|issn=0962-8436|doi=10.1098/rstb.2000.0551|archivedate=2021-11-01|archiveurl=https://web.archive.org/web/20211101112135/https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10703046/}}</ref>. |
||
У человека организация мозговых связей в соответствии с данной математической моделью было доказано с помощью [[Магнитно-резонансная томография|структурной]] и [[Функциональная магнитно-резонансная томография|функциональной МРТ]]. Было показано, что анатомические структуры человеческого мозга имеют признаки организации « |
У человека организация мозговых связей в соответствии с данной математической моделью было доказано с помощью [[Магнитно-резонансная томография|структурной]] и [[Функциональная магнитно-резонансная томография|функциональной МРТ]]. Было показано, что анатомические структуры человеческого мозга имеют признаки организации «Мир тесен». В частности показано, что если рассматривать области коры головного мозга как анатомические связанные, считая связью наличие корреляции в толщине коры в этих областях, то полученный граф связей соответствует топологии «Мир тесен»<ref>{{Статья|ссылка=http://dx.doi.org/10.1093/cercor/bhl149|автор=Yong He, Zhang J. Chen, Alan C. Evans|заглавие=Small-World Anatomical Networks in the Human Brain Revealed by Cortical Thickness from MRI|год=2007-01-04|издание=Cerebral Cortex|том=17|выпуск=10|страницы=2407–2419|issn=1460-2199, 1047-3211|doi=10.1093/cercor/bhl149}}</ref>. |
||
== Функционирование |
== Функционирование сетей топологии «Мир тесен» в мозге == |
||
В |
В мозге минимизация затрат достигается за счёт разделения коры на ряд модулей, внутри которых наблюдается большое количество тесно связанных между собой узлов. За счёт близкого расположения длина аксональных связей между такими узлами сокращается, что увеличивает скорость передачи информации. В свою очередь, крупные модули имеют между собой «длинные» связи, обеспечивающие глобальную интеграцию переработки информации<ref name=":1">{{Статья|ссылка=http://dx.doi.org/10.1523/jneurosci.1443-09.2009|автор=M. P. van den Heuvel, C. J. Stam, R. S. Kahn, H. E. Hulshoff Pol|заглавие=Efficiency of Functional Brain Networks and Intellectual Performance|год=2009-06-10|издание=Journal of Neuroscience|том=29|выпуск=23|страницы=7619–7624|issn=0270-6474, 1529-2401|doi=10.1523/jneurosci.1443-09.2009}}</ref>. Каждый узел оказывается связанный со всеми остальными: короткими связями с соседними узлами и длинными связями с удалёнными<ref name=":0" />. Благодаря подобной организации информация постоянно обрабатывается и интегрируется между специализированными, пространственно распределёнными, но функционально связанными областями мозга с согласованной временной динамикой<ref name=":1" />. |
||
Глобальная эффективность сети измеряется отношением количества узлов к длине пути между ними и определяет организацию модулей и их количество. |
Глобальная эффективность сети измеряется отношением количества узлов к длине пути между ними и определяет организацию модулей и их количество. |
||
Подобное строение также обеспечивает сохранение общей эффективности сети при изменении в работе одного из модулей. Это особенно важно в адаптивном плане — повреждение одного участка мозга не повлечёт за собой общий системный сбой<ref>{{Статья|ссылка=http://dx.doi.org/10.1016/j.cobeha.2015.04.002|автор=Aron K Barbey, Antonio Belli, Ann Logan, Rachael Rubin, Marta Zamroziewicz|заглавие=Network topology and dynamics in traumatic brain injury|год=2015-08|издание=Current Opinion in Behavioral Sciences|том=4|страницы=92–102|issn=2352-1546|doi=10.1016/j.cobeha.2015.04.002}}</ref>. |
Подобное строение также обеспечивает сохранение общей эффективности сети при изменении в работе одного из модулей. Это особенно важно в адаптивном плане — повреждение одного участка мозга не повлечёт за собой общий системный сбой<ref>{{Статья|ссылка=http://dx.doi.org/10.1016/j.cobeha.2015.04.002|автор=Aron K Barbey, Antonio Belli, Ann Logan, Rachael Rubin, Marta Zamroziewicz|заглавие=Network topology and dynamics in traumatic brain injury|год=2015-08|издание=Current Opinion in Behavioral Sciences|том=4|страницы=92–102|issn=2352-1546|doi=10.1016/j.cobeha.2015.04.002|язык=en}}</ref>. |
||
== Связь |
== Связь организации сетей «Мир тесен» и интеллекта == |
||
Некоторые исследования показывают, что глобальная эффективность мозговой сети коррелирует с уровнем [[Двухфакторная теория интеллекта|общего интеллекта по Спирмену (фактор g)]]. В частности, была показана сильная отрицательная [[корреляция]] между [[Коэффициент интеллекта|баллами IQ]] и средней характеристической длиной пути λ мозговой сети. Наиболее выраженные эффекты между нормализованной длиной пути и IQ были обнаружены в [[Лобная доля|лобной]] и [[Теменная доля|теменной областях]] коры. Однако |
Некоторые исследования показывают, что глобальная эффективность мозговой сети коррелирует с уровнем [[Двухфакторная теория интеллекта|общего интеллекта по Спирмену (фактор g)]]. В частности, была показана сильная отрицательная [[корреляция]] между [[Коэффициент интеллекта|баллами IQ]] и средней характеристической длиной пути λ мозговой сети. Наиболее выраженные эффекты между нормализованной длиной пути и IQ были обнаружены в [[Лобная доля|лобной]] и [[Теменная доля|теменной областях]] коры. Однако в случае с коэффициентом кластеризации и количеством соединений не была выявлена строгая корреляция. Это может свидетельствовать, что интеллект не связан с уровнем локальной обработки информации или с общим количеством функциональных связей сети мозга. Напротив, предполагается что он связан с эффективностью глобальной интеграции информации из различных областей мозга<ref name=":1" />. |
||
== Примечания == |
== Примечания == |
||
{{примечания}} |
{{примечания}} |
||
[[Категория:Нейронауки]] |
[[Категория:Нейронауки]] |
||
[[Категория:Теория графов]] |
[[Категория:Теория графов]] |
||
Текущая версия от 17:30, 17 августа 2023
Сети головного мозга топологии «Мир тесен» (англ. Small-World Brain Networks; Small-World Brain Graphs) — нейробиологическая теория, подразумевающая организацию нейронных сетей в мозге по типу математического графа «Мир тесен». Данный тип графов характеризуется возможностью перехода из одной вершины в другую за счёт небольшого числа промежуточных переходов. Подобная организация анатомических и функциональных путей в мозге оптимизирует передачу информации между узлами, повышают адаптивность системы и позволяют проводить как совместную, так и распределённую обработку информации[1]
Подобная топология позволяет минимизировать затраты на обработку информации и максимизировать возможности для адаптации[2]. Высокая кластеризация обеспечивает модульную обработку информации, которая функционально отделена друг от друга. Короткие пути обеспечивают эффективное взаимодействие или быструю передачу информации между регионами, что имеет важное значение для функциональной интеграции[3].
Впервые сети малого мира были описаны в 1998 году Дунканом Уоттсом и Стивом Строгацем[4][5].
Доказательства подобной организации
[править | править код]Организация сетей нейронов по типу «Мир тесен» была эмпирически представлена у Caenorhabditis elegans[6]. У кошек и макак-резусов была показана межрегиональная аксональная связь, организованная по схожему типу[7][8].
У человека организация мозговых связей в соответствии с данной математической моделью было доказано с помощью структурной и функциональной МРТ. Было показано, что анатомические структуры человеческого мозга имеют признаки организации «Мир тесен». В частности показано, что если рассматривать области коры головного мозга как анатомические связанные, считая связью наличие корреляции в толщине коры в этих областях, то полученный граф связей соответствует топологии «Мир тесен»[9].
Функционирование сетей топологии «Мир тесен» в мозге
[править | править код]В мозге минимизация затрат достигается за счёт разделения коры на ряд модулей, внутри которых наблюдается большое количество тесно связанных между собой узлов. За счёт близкого расположения длина аксональных связей между такими узлами сокращается, что увеличивает скорость передачи информации. В свою очередь, крупные модули имеют между собой «длинные» связи, обеспечивающие глобальную интеграцию переработки информации[10]. Каждый узел оказывается связанный со всеми остальными: короткими связями с соседними узлами и длинными связями с удалёнными[2]. Благодаря подобной организации информация постоянно обрабатывается и интегрируется между специализированными, пространственно распределёнными, но функционально связанными областями мозга с согласованной временной динамикой[10].
Глобальная эффективность сети измеряется отношением количества узлов к длине пути между ними и определяет организацию модулей и их количество.
Подобное строение также обеспечивает сохранение общей эффективности сети при изменении в работе одного из модулей. Это особенно важно в адаптивном плане — повреждение одного участка мозга не повлечёт за собой общий системный сбой[11].
Связь организации сетей «Мир тесен» и интеллекта
[править | править код]Некоторые исследования показывают, что глобальная эффективность мозговой сети коррелирует с уровнем общего интеллекта по Спирмену (фактор g). В частности, была показана сильная отрицательная корреляция между баллами IQ и средней характеристической длиной пути λ мозговой сети. Наиболее выраженные эффекты между нормализованной длиной пути и IQ были обнаружены в лобной и теменной областях коры. Однако в случае с коэффициентом кластеризации и количеством соединений не была выявлена строгая корреляция. Это может свидетельствовать, что интеллект не связан с уровнем локальной обработки информации или с общим количеством функциональных связей сети мозга. Напротив, предполагается что он связан с эффективностью глобальной интеграции информации из различных областей мозга[10].
Примечания
[править | править код]- ↑ Danielle S. Bassett, Edward T. Bullmore. Small-World Brain Networks Revisited // The Neuroscientist: A Review Journal Bringing Neurobiology, Neurology and Psychiatry. — 2017-10. — Т. 23, вып. 5. — С. 499–516. — ISSN 1089-4098. — doi:10.1177/1073858416667720. Архивировано 4 ноября 2021 года.
- ↑ 1 2 Aron K. Barbey. Network Neuroscience Theory of Human Intelligence // Trends in Cognitive Sciences. — 2018-01. — Т. 22, вып. 1. — С. 8–20. — ISSN 1879-307X. — doi:10.1016/j.tics.2017.10.001. Архивировано 4 ноября 2021 года.
- ↑ Yong He, Zhang J. Chen, Alan C. Evans. Small-world anatomical networks in the human brain revealed by cortical thickness from MRI // Cerebral Cortex (New York, N.Y.: 1991). — 2007-10. — Т. 17, вып. 10. — С. 2407–2419. — ISSN 1047-3211. — doi:10.1093/cercor/bhl149. Архивировано 31 октября 2021 года.
- ↑ Duncan J. Watts, Steven H. Strogatz. Collective dynamics of ‘small-world’ networks (англ.) // Nature. — 1998-06. — Vol. 393, iss. 6684. — P. 440–442. — ISSN 1476-4687 0028-0836, 1476-4687. — doi:10.1038/30918. Архивировано 29 октября 2021 года.
- ↑ Duncan J. Watts, Steven H. Strogatz. Collective dynamics of 'small-world' networks // The Structure and Dynamics of Networks. — Princeton University Press, 2011-12-31. — С. 301–303.
- ↑ Olaf Sporns, Dante R. Chialvo, Marcus Kaiser, Claus C. Hilgetag. Organization, development and function of complex brain networks // Trends in Cognitive Sciences. — 2004-09. — Т. 8, вып. 9. — С. 418–425. — ISSN 1364-6613. — doi:10.1016/j.tics.2004.07.008. Архивировано 4 ноября 2021 года.
- ↑ Claus C. Hilgetag, Marcus Kaiser. Clustered organization of cortical connectivity // Neuroinformatics. — 2004. — Т. 2, вып. 3. — С. 353–360. — ISSN 1539-2791. — doi:10.1385/NI:2:3:353. Архивировано 4 ноября 2021 года.
- ↑ C. C. Hilgetag, G. A. Burns, M. A. O'Neill, J. W. Scannell, M. P. Young. Anatomical connectivity defines the organization of clusters of cortical areas in the macaque monkey and the cat // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences. — 2000-01-29. — Т. 355, вып. 1393. — С. 91–110. — ISSN 0962-8436. — doi:10.1098/rstb.2000.0551. Архивировано 1 ноября 2021 года.
- ↑ Yong He, Zhang J. Chen, Alan C. Evans. Small-World Anatomical Networks in the Human Brain Revealed by Cortical Thickness from MRI // Cerebral Cortex. — 2007-01-04. — Т. 17, вып. 10. — С. 2407–2419. — ISSN 1047-3211 1460-2199, 1047-3211. — doi:10.1093/cercor/bhl149.
- ↑ 1 2 3 M. P. van den Heuvel, C. J. Stam, R. S. Kahn, H. E. Hulshoff Pol. Efficiency of Functional Brain Networks and Intellectual Performance // Journal of Neuroscience. — 2009-06-10. — Т. 29, вып. 23. — С. 7619–7624. — ISSN 1529-2401 0270-6474, 1529-2401. — doi:10.1523/jneurosci.1443-09.2009.
- ↑ Aron K Barbey, Antonio Belli, Ann Logan, Rachael Rubin, Marta Zamroziewicz. Network topology and dynamics in traumatic brain injury (англ.) // Current Opinion in Behavioral Sciences. — 2015-08. — Vol. 4. — P. 92–102. — ISSN 2352-1546. — doi:10.1016/j.cobeha.2015.04.002.