Сетевая нейронаука

Редактор выполнил поиск и обнаружил, что существует достаточно источников , чтобы установить значимость субъекта . Пожалуйста, помогите улучшить эту статью, добавив ссылки на надежные источники . Материалы без источников могут быть оспорены и удалены. Найти источники:  «Сетевая нейробиология» – новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR ( март 2020 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить это сообщение )

Сетевая нейронаука — это подход к пониманию структуры и функций человеческого мозга посредством подхода сетевой науки , через парадигму теории графов . [ ^1] Сеть — это соединение многих областей мозга, которые взаимодействуют друг с другом, чтобы привести к возникновению определенной функции. ^[2] Сетевая нейронаука — это широкая область, которая изучает мозг интегративным образом, записывая, анализируя и картируя мозг различными способами. ^[1] Область изучает мозг в различных масштабах анализа, чтобы в конечном итоге объяснить мозговые системы, поведение и дисфункцию поведения при психиатрических и неврологических заболеваниях. ^[1] Сетевая нейронаука обеспечивает важную теоретическую базу для понимания нейробиологических систем в различных масштабах анализа. ^[1]

На микроуровне (от нанометра до микрометра) ^[3] сетевой анализ выполняется на отдельных нейронах и синапсах . Из-за невероятного количества нейронов в мозговой сети чрезвычайно сложно построить полную сеть на микроуровне. В частности, сбор данных слишком медленный, чтобы разрешить все миллиарды нейронов, инструменты машинного зрения для аннотирования собранных данных недостаточны, и у нас нет математических алгоритмов для надлежащего анализа полученных сетей. Картирование мозга на клеточном уровне у позвоночных в настоящее время требует посмертного (после смерти) микроскопического анализа ограниченных участков мозговой ткани. Недавно Энтони Задор (CSHL) предложил неоптические методы, которые основаны на высокопроизводительном секвенировании ДНК . ^[4]

В мезоскопическом масштабе (от микрометра до миллиметра) ^[3] мезомасштабный анализ стремится охватить анатомически различные популяции, как правило, из 80-120 нейронов (например, кортикальные столбы ) в различных областях мозга. Мезомасштабный анализ позволяет интегрировать как микромасштабные, так и макромасштабные исследования и, таким образом, допускает многомасштабную и структурно-функциональную интеграцию. ^[5] Этот масштаб все еще представляет собой очень амбициозную техническую задачу в настоящее время и может быть исследован только в небольшом масштабе с помощью инвазивных методов или магнитно-резонансной томографии (МРТ) с очень высоким полем в локальном масштабе.

На макромасштабе (миллиметр) ^[3] можно анализировать большие области мозга на предмет анатомических различий, их структуры и взаимодействий. Макроскопический масштаб лучше всего подходит для картирования и аннотирования человеческих коннектомов, всеобъемлющей карты нейронных связей с когнитивными и поведенческими ассоциациями, поскольку визуализация человеческого коннектома in vivo доступна только на макромасштабе. Кроме того, макромасштабный анализ позволяет создавать более компактные и всеобъемлющие карты. Магнитно-резонансная томография , функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) и диффузионно-взвешенная магнитно-резонансная томография (ДВ-МРТ) являются наиболее популярными инструментами для создания макромасштабных наборов данных из-за их доступности и разрешения, среди возможностей фМРТ и дМРТ анализировать структурные и функциональные связи соответственно. ^[6]

Мозговые сети могут быть отображены в различных масштабах с использованием как структурных, так и функциональных методов визуализации связности. Структурные описания компонентов нейронных сетей описываются как коннектом . ^[7]

Структурная связность описывает, как области мозга могут сообщаться посредством анатомических путей, таких как синаптическая связь между клетками и аксональные проекции между нейронами в микро- и мезомасштабе и пучками волокон белого вещества в макромасштабе. ^{[8] Данные} МРТ с диффузионным весом используются для измерения пучков белого вещества. ^[8]

Функциональная связность измеряет общность функций между анатомически разделенными областями мозга и обычно измеряется на макроскопическом уровне. ^[7] Эта общность функций выводится из схожих паттернов активации в таких методах визуализации, как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ). ^[2] Многие из этих экспериментов с фМРТ известны как эксперименты в состоянии покоя и измеряют спонтанную активность мозга, когда участнику говорят расслабиться. ^[7] Похожие (зависимые от уровня кислорода в крови) сигналы BOLD между различными областями представляют собой совместную активацию между этими областями. ^[7] Появилось много новых методов извлечения функциональной связности из данных фМРТ, включая причинность по Грейнджеру и динамическое причинное моделирование (ДКМ). ^[9]

Несмотря на то, что фМРТ является предпочтительным методом для измерения крупномасштабных функциональных сетей, электроэнцефалография (ЭЭГ) также показала определенный прогресс в измерении функциональных сетей мозга в состоянии покоя. ^[10] В одновременном исследовании фМРТ-ЭЭГ была обнаружена статистически значимая корреляция между данными фМРТ и данными ЭЭГ, что показывает, что ЭЭГ может быть новым и многообещающим методом для измерения функциональных сетей мозга. ^[10] Преимущество использования ЭЭГ перед фМРТ заключается в ее большом временном разрешении. ^[10]

Существуют новые методы изучения функциональной связности. Поляризованная световая визуализация (PLI) позволяет проводить количественный анализ ориентации волокон с высоким разрешением и может использоваться для соединения микроскопического и макроскопического уровней анализа. ^[7] Оптогенетическая функциональная МРТ (ofMRI) позволяет проводить выборочное картирование областей мозга на основе генетических маркеров, анатомического расположения и аксональных проекций. ^[7] Оптогенетика может связывать клеточную активность с сигналами BOLD fMRI. ^[7]

Функциональные сети отличаются от структурных сетей тем, что они обладают дополнительными свойствами, которые не очевидны при изучении только структурной сети. ^[11] Существуют новые методы, использующие линейную алгебру, такие как подход Eignenmode, которые стремятся объяснить сложную связь между функциональными и структурными сетями. ^[11]

Использование теории графов в нейробиологических исследованиях активно применялось после открытия функциональных сетей мозга. В теории графов матрица смежности N × N (также называемая матрицей связей) с элементами, равными нулю или ненулевым, указывает на отсутствие или наличие связи между вершинами сети с N узлами. Анализируя различные метрики из этих матриц связей из сети, можно получить топологический анализ желаемого графа; и это называется сетью человеческого мозга в области нейробиологии. ^[12]

Одной из основных архитектур в моделях мозговых сетей является архитектура «малого мира». Она интерпретирует модели как регулярные сети, в то время как они иногда испытывают случайную активность. В сетях малого мира коэффициент кластеризации (т. е. транзитивность) высок, а среднее расстояние пути коротко. Эти две характеристики отражают центральный принцип естественного биологического процесса: баланс между минимизацией стоимости ресурсов и максимизацией потока информации между компонентами сети. Учитывая сложную структуру человеческого мозга, меры, которые могут представлять свойства малого мира мозговой сети, имеют большое значение, поскольку они упрощают системы и становятся расшифровываемыми.

Подходы теории графов создали математическую основу для моделирования парных коммуникаций между элементами сети. ^[13] В нейронауке человека теория графов обычно применяется либо к функциональной, либо к эффективной связности. ^[13] Методы теории графов, при правильном применении, могут предложить важные новые идеи о структуре и функционировании сетевых систем мозга, включая их архитектуру, эволюцию, развитие и клинические расстройства. ^[14] Он описывает значимую информацию о топологической архитектуре сетей человеческого мозга, такой как ограниченность мира, модульная организация и высокосвязанные или централизованные концентраторы. ^[13] Например, в исследовании, выдвигающем гипотезу о том, что процессы старения модулируют сети связности мозга, 170 здоровых пожилых добровольцев были подвергнуты записям ЭЭГ для определения возрастных нормативных пределов. ^[15] Функции теории графов были применены к точной электромагнитной томографии низкого разрешения на корковых источниках для оценки параметра ограниченности мира как репрезентативной модели сетевой архитектуры. ^[15] Он основан на силе синхронизации в изменяющейся во времени колебательной электромагнитной активности различных областей мозга, измеряемой с помощью ЭЭГ или МЭГ.

Ключевые компоненты включают в себя: ^[16]

Степень узла — это количество связей, которые связаны с остальной частью сети, что является одной из основных мер для определения модели. Степени всех узлов сети образуют распределение степеней. В случайных сетях все связи равновероятны, что приводит к гауссовскому и симметрично центрированному распределению степеней. Сложные сети, как правило, имеют негауссовское распределение степеней. По соглашению, распределение степеней безмасштабных сетей следует степенному закону. Наконец, ассортативность — это корреляция между степенями связанных узлов. Положительная ассортативность указывает на то, что узлы с высокой степенью имеют тенденцию соединяться друг с другом.

Коэффициент кластеризации — это мера степени, в которой каждый узел в графе имеет тенденцию к кластеризации вместе. Случайные сети имеют низкую среднюю кластеризацию, тогда как сложные сети имеют высокую кластеризацию (связанную с высокой локальной эффективностью передачи информации и надежностью). Взаимодействия между соседними узлами также можно количественно оценить, подсчитав возникновение небольших мотивов взаимосвязанных узлов. Распределение различных мотивов в сети дает информацию о типах локальных взаимодействий, которые может поддерживать сеть.

Длина пути — это минимальное количество ребер, которое необходимо пройти между двумя узлами. Случайные и сложные сети имеют короткие средние длины путей (высокая глобальная эффективность параллельной передачи информации), тогда как регулярные решетки имеют большие средние длины путей. Эффективность — это обратно пропорциональная метрика, связанная с длиной пути. Она используется более активно, чем длина пути, из-за ее более простого численного использования и интерпретации — например, для оценки топологических расстояний между элементами несвязных графов.

Плотность соединений — это фактическое количество ребер в графе как доля от общего количества возможных ребер. Это простейшая оценка физической стоимости сети — например, энергетических или других требований к ресурсам.

Хабы — это узлы с высокой степенью или высокой центральностью. Центральность узла измеряет, сколько кратчайших путей между всеми другими парами узлов в сети проходят через него. Таким образом, узел с высокой центральностью имеет решающее значение для эффективной связи. Важность отдельного узла для эффективности сети можно оценить, удалив (т. е. повредив) определенные хабы и оценив эффективность этой «поврежденной» сети. Надежность относится либо к структурной целостности сети после удаления узлов или ребер, либо к влиянию возмущений на локальные или глобальные состояния сети.

Многие сложные сети состоят из ряда модулей. Существуют различные алгоритмы, которые оценивают модульность сети, и один из широко используемых алгоритмов основан на иерархической кластеризации. Каждый модуль содержит несколько плотно взаимосвязанных узлов, и существует относительно мало связей между узлами в разных модулях. Поэтому концентраторы можно описать с точки зрения их ролей в этой структуре сообщества. Провинциальные концентраторы подключены в основном к узлам в своих собственных модулях, тогда как коннекторные концентраторы подключены к узлам в других модулях.

Мозговые сети не являются неизменными, статическими конструкциями; скорее, эти сети сильно изменчивы на основе множественных временных масштабов. Данные о временных графах мозга обычно принимают форму временных рядов (или стеков) графиков, которые формируют упорядоченную серию снимков, например, данные, записанные в ходе обучения или на разных стадиях развития. Эта динамика может быть представлена ​​путем отслеживания изменений в топологии сети с использованием измерений графа в каждой временной точке. ^{[17] [18]}

Появление мультиомных данных позволило провести совместный анализ сетей между элементами нейробиологических систем на разных уровнях организации. Яркими примерами являются недавние исследования, объединяющие карты анатомических и функциональных сетей, а также исследования, объединяющие крупномасштабные данные о связях мозга с пространственно зарегистрированными данными о паттернах экспрессии генов.

Сетевая наука в значительной степени основана на инструментах теории графов, которая фокусируется на диаде (отдельном соединении между двумя узлами) как на фундаментальной единице интереса. Однако недавние данные свидетельствуют о том, что сенсорные сети, технологические сети и даже нейронные сети демонстрируют взаимодействия более высокого порядка, которые просто не могут быть сведены к парным отношениям. Чтобы решить эту проблему, сетевая наука начала включать алгебраическую топологию. Алгебраическая топология переосмысливает проблему реляционных данных в терминах симплексов или наборов вершин, а не пар. Другими словами, симплексы представляют реляционные данные в терминах наборов вершин: 0-симплекс — это узел, 1-симплекс — это ребро, а 2-симплекс — это заполненный (связанный) треугольник. Благодаря макроскопическому масштабу для переопределения сетевых систем через «упрощения», топологический анализ данных может обнаруживать, количественно оценивать и сравнивать мезомасштабную структуру, присутствующую в сложных сетевых данных.

Анализ сходства между сетями мозга, также называемый сетью сетей, может быть полезен для нескольких приложений в когнитивной и клинической нейронауке. В экспериментах по когнитивной нейронауке анализ сходства сетей мозга может использоваться для построения «семантической карты»: узлы представляют предполагаемые сети визуальных/слуховых объектов, а ребра обозначают сходство между этими сетями. В клинической нейронауке потенциальным применением мер сетевого расстояния является картирование «сети заболеваний». Здесь узлы могут представлять каждое заболевание мозга, а ребра могут представлять сходство между различными сетями, связанными с каждым заболеванием, например, болезнью Паркинсона, болезнью Альцгеймера и эпилепсией. Другим потенциальным применением подхода сети сетей является построение сети сходства между коннектомами видов, в которой узлы могут обозначать виды, а ребра — сходство между ними. Однако основная трудность этого межвидового анализа сетей заключается в разработке меры для доступа к различным данным коннектомов из ряда видов, поскольку каждый образец имеет уникальную биологическую исходную линию или структуру. Тем не менее, это может помочь лучше понять межвидовые общности и различия в структуре и функциях мозга. ^[19]

Когда активность сигнала, зависящего от уровня кислорода в крови ( BOLD ), в разных областях нашего мозга происходит одновременно, во время выполнения задач или отдыха, считается, что эти области имеют различную степень функциональной связанности между собой. Крупномасштабные мозговые сети возникают, когда различные области мозга демонстрируют совместную активацию и функциональную связанность друг с другом, либо во время отдыха, либо при выполнении определенной задачи. ^[20] Текущие крупномасштабные мозговые сети включают сеть режима по умолчанию, сеть заметности, лобно-теменную сеть, сеть внимания, сенсомоторную сеть, визуальную сеть и поясно-оперкулярную сеть. ^[21]

Сеть режима по умолчанию (DMN) — это крупномасштабная мозговая сеть, которая активна, когда мозг находится в состоянии бодрствования. ^[20] Первоначально было замечено, что она деактивируется во время выполнения задач, ориентированных на внешние цели, в частности задач, включающих зрительное внимание или когнитивную рабочую память. ^[20] Из-за этого ее называли сетью, отрицательно относящейся к задачам. ^[20] Однако, когда задачи ориентированы на внутренние цели, сеть режима по умолчанию активируется и положительно коррелирует с другими мозговыми сетями. ^[20] Аналогичным образом, было показано, что эта сеть активна, когда люди сосредоточены на своих внутренних процессах психического состояния. ^[22] Внутренние процессы психического состояния могут включать мечтания, размышления о будущем, вспоминание воспоминаний, размышления о других и о себе, блуждание ума и интроспекцию. ^[23]

Некоторые из основных анатомических особенностей этой сети включают медиальную префронтальную кору, заднюю поясную кору и области нижней теменной дольки, такие как угловая извилина. ^[24] Аномалии в DMN связаны с расстройствами аутистического спектра, болезнью Альцгеймера и шизофренией. ^[23]

Считается, что сеть заметности состоит в основном из передней островковой доли и передней поясной коры. ^[25] Эта сеть функционирует не только для полного распознавания снизу вверх заметных стимулов, таких как сенсорные и эмоциональные события, но также помогает переключаться между различными другими крупномасштабными сетями мозга, такими как сеть режима по умолчанию и лобно-теменная сеть. ^[25] Таким образом, сеть заметности позволяет нам генерировать и выполнять правильную поведенческую реакцию на заданные заметные стимулы. ^[25] Сеть заметности также интегрирует вентральную сеть внимания в ее функцию реагирования на неожиданные заметные поведенческие стимулы. ^[26] Дисфункция сети заметности связана с шизофренией, тревожными расстройствами и расстройствами аутистического спектра. ^[27]

Во время задач, требующих внимания, некоторые регионы становятся более активными, а другие менее активными. ^[28] Это происходит потому, что в мозге есть разные сети, которые отвечают за разные типы активности и активируются разными типами стимулов. Существуют две основные системы, которые модулируют разные аспекты внимания: дорсальная лобно-теменная система и вентральная лобно-теменная система. ^[28]

Дорсальная лобно-теменная система в первую очередь функционирует в целенаправленном контроле зрительно-пространственного внимания. Эта сеть увеличивает активность при выполнении задач, требующих внимания; она направляет «произвольное распределение внимания сверху вниз на местоположения или особенности». ^{[26] [28]} Она состоит в основном из интрапариетальной борозды (IPS) и лобных глазных полей (FEF). Исследователи использовали такие инструменты, как фМРТ и МРТ, чтобы локализовать эти области, отслеживая мозг, пока люди выполняют различные когнитивные задачи. ^[26] Вентральная лобно-теменная система, с другой стороны, отвечает за переключение внимания. Система участвует в обнаружении неожиданных стимулов и определении того, куда следует направить внимание.

Хотя во внимании задействованы две относительно разные системы, они должны взаимодействовать динамически, чтобы обеспечить гибкое и текучее внимание. Считается, что способ их взаимодействия определяется типом решаемой задачи. ^[26]

Лобно -теменная сеть , также известная как Центральная исполнительная сеть, является одной из крупных мозговых сетей, участвующих в манипулировании и сохранении информации в рабочей памяти. ^[29] Она также играет роль в принятии решений и решении проблем, связанных с целенаправленным поведением. Основными анатомическими частями этой сети являются дорсолатеральная префронтальная кора и задняя теменная кора. Исследования с использованием визуализации мозга показали, что эта сеть становится более активной во время выполнения когнитивно сложных задач, в отличие от других сетей, таких как сеть режима по умолчанию, которая снижает активность во время выполнения когнитивных задач. ^[29] Несмотря на различные сетевые системы с точки зрения когнитивных задач, предполагается, что эти две сети взаимодействуют через сеть заметности. Сеть заметности, которая участвует в обработке снизу вверх, модулирует между сетью режима по умолчанию и лобно-теменной сетью. ^[29]

Сенсомоторная, или соматомоторная, сеть — это крупномасштабная мозговая сеть, которая активируется во время двигательных задач. ^[30] Она включает в себя соматосенсорные и двигательные области и простирается до дополнительных двигательных областей и слуховой коры. Сенсомоторная производительность снижается с возрастом. Это может быть связано с возрастным снижением уровня ГАМК, что приводит к менее сегрегированным сетям, что затем влияет на сенсомоторную производительность. ^[31]

Функция зрительной сети заключается в получении, интеграции и обработке зрительной информации, передаваемой с сетчатки. Зрительная кора, расположенная в затылочной доле, управляет этим процессом. Она разделена на пять различных областей, V1-V5, каждая из которых имеет различные функции и структуры. V1 обрабатывает простые визуальные компоненты, такие как ориентация и направление. V2 получает информацию от V1 и далее интерпретирует эти данные с помощью различий в цвете, пространственной частоте, умеренно сложных узорах и ориентации объекта, прежде чем отправить обратные связи в V1 и прямые связи с V3-V5. ^[32] Такие области, как затылочная и язычная извилины, стабильны для связывания визуальных признаков в сети зрительной системы. Теменная доля также идентифицирована как имеющая решающее значение для процесса связывания признаков цвета и формы, а веретенообразная и нижняя височная извилины - для обработки информации о цвете и форме. ^[33] Чем дальше распространяется информация, тем больше специализированных клеток для получения и интерпретации данных.

Сеть цингуло-оперкулярной (CO) сети в основном функционирует для поддержания тонической бдительности, которая является трудоемким процессом обеспечения доступности когнитивных способностей для требований обработки. ^[34] Сеть состоит из передней островковой/оперкулумной части, дорсальной передней поясной коры и таламуса. Сеть CO часто коактивируется с другими сетями, связанными с контролем, такими как лобно-теменная (FP) сеть. Обе играют роль в исполнительных функциях, но также уязвимы для снижения при непатологическом старении. В состоянии покоя у пожилых людей средняя связность CO связана с лучшей рабочей памятью, торможением и производительностью переключения установок, тогда как связность FP связана только с рабочей памятью. ^[35]

Нейронные сети (т. е. искусственные нейронные сети (ИНС) или моделируемые нейронные сети (ИМС)) являются подмножеством машинного обучения и широко используются в качестве алгоритмов глубокого обучения. Название и структура моделей, взятые из самой терминологии, вдохновлены механизмом человеческого мозга, который имитирует способ, которым нейроны передают сигналы друг другу. ^[36] Три основных типа ИНС: (1) нейронные сети прямого распространения (т. е. многослойные персептроны (МСП)), (2) сверточные нейронные сети (СНС) и (3) рекуррентные нейронные сети (РНС).

Недавно выяснилось, что одни и те же области мозга могут быть частью нескольких сетей, и сети могут иметь значительное перекрытие между собой. ^[37] Наиболее распространенными методами измерения сетей мозга являются подходы «победитель получает все», когда каждая область назначается только одной сети. ^[38] Однако организация мозга делает маловероятным, что сети на самом деле не перекрываются. ^[39] В одном исследовании использовались новые методы, такие как латентная ассоциация Дирихле (LDA) в сочетании с анализом независимых компонентов (ICA) для создания нескольких перекрывающихся сетей. ^[37] Эти сети были согласованы с ранее созданными неперекрывающимися сетями. Другое исследование показало, что перекрывающиеся сети встречаются с высокой частотой по всей коре головного мозга. ^[40] Сеть режима по умолчанию (DMN) и сеть субъективных ценностей (SVN) разделяют области в центральной вентромедиальной префронтальной коре (cVMPFC) и дорсальной задней поясной извилине (dPCC). ^[41]

Теория аффективной нейронауки (AN) направлена ​​на понимание материальной основы эмоций и изучает, как мозг конструирует эмоциональные реакции. ^[42] Она постулирует, что семь основных эмоциональных контролей охватывают эмоциональный опыт человека. Эти семь систем включают: поиск, похоть, заботу, игру, страх, гнев/ярость и панику/грусть. ^[43] Тщательные исследования этих систем были проведены на животных, однако эти данные должны быть переведены на человеческие приложения. Приложения инструментов из сетевой нейронауки и психометрии используются для картирования и корреляции шаблонов связей между семью контурами. ^[43]

Теория конструируемых эмоций (TCE) предлагает объяснение основы эмоций, формулируя мозг как работающую внутреннюю модель, которая управляет центральными генераторами паттернов для поддержания аллостаза . Эта теория утверждает, что вычислительная цель мозга состоит в минимизации ошибки прогнозирования, непредсказуемых событий, которые возникают в определенной сенсорной среде. Как только ошибка прогнозирования минимизирована, прогнозы мозга становятся опытом и восприятием, и мозг категоризирует сенсорные события. Таким образом, мозг постоянно обновляет и конструирует свои категоризации и прогнозы. Когда внутренняя модель мозга конструирует концепцию эмоции, последующая категоризация вызывает эмоцию. Предполагается, что сеть режима по умолчанию мозга необходима для генерации его внутренней модели, в то время как сеть значимости настраивает внутреннюю модель, минимизируя ошибку прогнозирования. ^[44]

Эмоциональное представление в мозге было предложено как функционально интегрированная система, которая включает в себя крупномасштабные корково-подкорковые сети, настроенные телесными сигналами. ^[45] Функционально интегрированная эмоциональная система согласуется с анализом данных фМРТ, указывающим на то, что эмоциональные состояния сильно распределены, и предсказывает, что мозговые «сигнатуры» аффективных измерений, таких как возбуждение и страх, сильно зависят от сенсорной и контекстуальной среды, которая может не очень хорошо обобщаться в зависимости от среды и задач. ^[45] Эта модель также объясняет, почему структуры, такие как миндалевидное тело, так важны для эмоций, поскольку они являются важными центрами распределенных корково-подкорковых функционально интегрированных систем. ^[46]

Когнитивная функция — это термин, который охватывает умственные процессы, вовлеченные в приобретение знаний, обработку информации и рассуждения. Типичные области, классифицируемые как когнитивная функция, — это восприятие (включая сенсорное восприятие), память, обучение, внимание, принятие решений и языковые способности. ^[47]

Одной из целей когнитивной науки является сведение когнитивных систем к моделям представлений, сопряженных с процессами. В когнитивной нейронауке предполагается, что структуры мозга, состоящие из сложных организаций нейронов, поддерживают когнитивные функции; и, таким образом, эта область активно использует методы нейронной локализации (такие как нейровизуализация) для описания и идентификации когнитивных процессов в мозге. Переменные в протоколах нейронной локализации используются для прогнозирования поведенческих индексов, чтобы делать выводы о работе базового нейронного субстрата. В отличие от этих традиционных подходов, когнитивная сетевая нейронаука фокусируется на сложных взаимодействиях между пространственно дискретными областями мозга, представленными графами, и стремится связать эти модели взаимодействия с измеряемыми поведенческими переменными. Ключевым следствием использования сетевых представлений является то, что они могут описывать и раскрывать более высокий уровень сложности с точки зрения перспективы взаимодействия и далее идентифицировать общие процессы нейронно-поведенческой активности. ^[48]

Что касается сенсорного восприятия, сетевые исследования показали, что укрепление ключевых функциональных связей лежит в основе задач, требующих сенсорной интеграции. Например, пространственное распределение сетевых модулей в слуховой и зрительной коре и ступицеобразных областях стало более ограниченным традиционными анатомическими границами в мультисенсорной задаче и продемонстрировало меньшую изменчивость у разных субъектов. ^[49] Поэтому сетевые подходы могут контекстуализировать локальные функции первичных сенсорных областей в системах, которые поддерживают динамическую сенсорную интеграцию и консолидацию. Такие подходы предполагают, что задачи с сильным акцентом на сенсорную обработку и интеграцию, по-видимому, зависят от тесно взаимодействующих когнитивных хабов и сенсомоторных областей. ^{[49] [48]}

Недавние исследования в области обучения начали фиксировать динамические паттерны функциональной связности в более тонких временных масштабах, от временных сетей, извлеченных из смежных 2–3-минутных окон экспериментов фМРТ, до экспериментов в долгосрочном масштабе. Используя эти данные фМРТ, динамические методы обнаружения сообществ могут раскрывать изменения в кластерах областей мозга, связанных сильной функциональной связностью (т. е. предполагаемые функциональные модули). ^{[49] [50]} Одна из возможных интерпретаций динамики данных фМРТ, полученных в ходе экспериментов по обучению, основана на гибкости динамики мозговой сети. Динамика мозговой сети обычно определяется как частоты области мозга, когда она меняет свою приверженность сетевым модулям с течением времени. Это дает индекс индивидуальных различий в обучении: более гибкие люди учатся лучше, чем менее гибкие люди. ^{[49] [51]}

Исследования в области психологии и науки о мозге долгое время стремились понять природу индивидуальных различий в человеческом интеллекте, изучая ошеломляющую широту и разнообразие интеллектуальных способностей и замечательные когнитивные и нейробиологические механизмы, из которых они возникают. ^[52] Эти ранние открытия мотивировали двухфакторную модель Спирмена, которая утверждала, что результаты тестов на умственные способности совместно отражают (i) определенный фактор, s, который уникален для каждого теста, и (ii) общий фактор, g, который является общим для всех тестов. Современные исследования дополнительно развили модель Спирмена, включив в нее промежуточный уровень широких способностей, которые учитывают дисперсию, которая является общей для схожих областей когнитивных способностей. прояснить, как g — отраженный в положительном многообразии и иерархической схеме корреляций между тестами — возникает из индивидуальных различий в сетевой топологии и динамике человеческого мозга.

Модель общего интеллекта Спирмена была разработана в современных теориях, чтобы включить промежуточный уровень когнитивных областей, которые шире, чем конкретные способности «s», но менее всеобъемлющи, чем g. ^{[53] [54] [55]} Эти способности промежуточного уровня включают (i) кристаллизованный интеллект, который лежит в основе производительности на тестах ранее приобретенных знаний, и (ii) текучий интеллект, который отражает способность к адаптивному рассуждению в новых условиях. С точки зрения сетевой нейронауки, формирование широких способностей отражает конкурирующие силы локальной и глобальной эффективности. Такие конкурирующие силы с точки зрения эффективности заключают о существовании модулей, которые создают более широкий набор когнитивных способностей, топология которых обеспечивает более глобально эффективную сеть малого мира. ^{[56] [57] [58]}

Сетевая нейронаука далее принимает новую перспективу, предполагая, что g возникает из индивидуальных различий в системной топологии и динамике человеческого мозга. С этой точки зрения топология малого мира мозговых сетей позволяет быстро перенастраивать их модульную структуру сообщества, создавая глобально скоординированные ментальные представления желаемого целевого состояния и последовательности операций, необходимых для его достижения. ^{[59] [60]} Таким образом, способность гибко переходить между состояниями сети обеспечивает основу для индивидуальных различий в g, которая состоит из двух состояний: (i) легкодоступных сетевых состояний для построения ментальных представлений для кристаллизованного интеллекта на основе предшествующих знаний и опыта, и (ii) труднодоступных сетевых состояний для построения ментальных представлений для текучего интеллекта на основе функций когнитивного контроля, которые направляют адаптивное мышление и решение проблем. Таким образом, гибкость и динамика сети обеспечивают основу для общего интеллекта, обеспечивая быстрый обмен информацией между сетями и фиксируя индивидуальные различия в обработке информации на глобальном уровне.

Личность — это характерные модели мышления, чувствования и поведения. Ее психологическая основа заключается в наблюдении, что индивидуальные различия следуют принципам — чертам или диспозициям — которые достаточно стабильны внутри индивидуумов, последовательны между индивидуумами и инвариантны к ситуативному контексту, чтобы объяснять прошлое и предсказывать будущее поведение. ^[61]

В науке черты личности часто исследуются с использованием пятифакторной модели, набора факторов личности, которые определены эмпирически и стабильны с течением времени. Они полезны для объяснения определенных типов поведения. ^[61] Пятифакторная модель включает невротизм, экстраверсию, открытость/интеллект, доброжелательность и добросовестность. ^[62] Предыдущие исследования выявили связь между факторами личности и определенными структурами, функциональными сетями и областями мозга, а также то, как эти взаимодействия имеют решающее значение для эмоциональных и когнитивных процессов.

Индивиды классифицируются по континууму черт, и черты, производящие последовательное поведение в разных ситуациях и во времени, человек, набравший наибольшее количество баллов по черте, будет реагировать последовательно сильнее на соответствующие стимулы, в отличие от человека, набравшего наименьшее количество баллов. Поскольку каждая ситуация связана с определенным состоянием мозга (функциональная связность, состояние сети), такие состояния также несут связность, подобную связям черт, в разных ситуациях и во времени, представляя собой нейронную систему черт. ^[63] Это коррелирует с теорией черт, согласно которой черты личности являются биофизическими сущностями, которые фактически существуют в мозге как концептуальные нервные системы. ^[64]

Из концепции личности и сетевой нейронауки вырастает область нейронауки личности (PNN). Целью нейронауки личности является выявление и интеграция нейронных систем (или биофизических сущностей), связанных с концепциями психологических черт в интегрированную структуру человеческой личности. Она обещает интегративный сетевой уровень описания взаимоотношений мозга и личности. PNN использует методы из аффективной и когнитивной нейронауки для соотнесения мозговых процессов с характеристиками личности. МРТ является базовой технологией этой области. Это медицинская технология, которая позволила исследователям неинвазивно оценивать нейронные процессы в бодрствующем человеческом мозге и позволила открыть чудесные идеи нейронной основы психологических процессов. ^[64]

В одном исследовании по нейронауке личности и сети были выбраны области интереса на основе их включения в сеть режима по умолчанию (DMN), сеть заметности (SN), когнитивную исполнительную сеть (CEN) или на основе их сильной связи с этими сетями для изучения взаимосвязи между доменами личности и активностью мозга. Профили личности были созданы на основе пятифакторного опросника NEO, который содержит 60 вопросов, относящихся к пяти различным доменам личности (факторам личности): невротизм, экстраверсия, открытость/интеллект, доброжелательность и добросовестность. Результаты этого теста показали, что между несколькими доменами существуют сильные и значимые корреляции: невротизм отрицательно коррелирует с доброжелательностью, экстраверсией и добросовестностью; доброжелательность положительно коррелирует с открытостью, экстраверсией и добросовестностью; экстраверсия положительно коррелирует с добросовестностью. ^[61] Исследование пришло к выводу, что профили личности позволяют наблюдать факторы личности в контексте всех других черт, и было обнаружено, что два из них связаны с моделями совместной активации в мозге во время отдыха в областях, связанных с эмоциями и познанием. ^[61] Эти результаты могут оказаться полезными для установления связи между личностью и повышенным риском психических расстройств и лучшего понимания нормальных и патологических процессов. ^[63]

Расстройство аутистического спектра (РАС) — это расстройство нейроразвития, которое чаще всего диагностируется в детстве и характеризуется дефицитом социальных и коммуникативных навыков. ^[65] Симптомы включают социальные нарушения, гиперфиксацию, повторяющееся поведение и гиперчувствительность. Тяжесть РАС попадает в спектр, что означает, что у некоторых людей могут быть очень серьезные симптомы и социальные нарушения, и им может потребоваться существенная помощь, в то время как другим требуется меньшая поддержка. ^[65] Было показано, что у людей с РАС наблюдается аномальное снижение внутренней функциональной связности в их сети режима по умолчанию (DMN) ^[66] , а также нарушения в их лобно-теменной сети (FPN или CEN) ^[27] и сети заметности (SN). ^[67] Что касается SN, то у пациентов с РАС наблюдается гипоактивность в передней островковой доле, одной из точек крепления SN в мозге. ^[67] Считается, что эти нарушения в сетях приводят к нарушению взаимодействия между сетями, что приводит к патологии РАС. ^[68] Более конкретно, снижение активности в SN приводит к недостаточной передаче сигналов в FPN и DMN, что приводит к «отключению когнитивных систем, важных для реагирования на значимые внешние стимулы или внутренние психические события». ^[27]

Шизофрения — это психиатрическое расстройство, которое чаще всего диагностируется во взрослом возрасте. Обычно оно характеризуется психотическими симптомами, такими как галлюцинации и бред, дезорганизованная речь и двигательное поведение, дефицит внимания, концентрации и памяти, а также негативными симптомами, такими как социальная изоляция, потеря мотивации и удовольствия от предыдущих приносящих удовлетворение видов деятельности и потеря эмоционального выражения. ^[69] Первичные сети, вовлеченные в шизофрению, включают лобно-теменную сеть (FPN), сеть по умолчанию (DMN) и сеть значимости (SN). ^[27] В одном исследовании участники с шизофренией показали значительный дефицит функциональной связности в FPN по сравнению со здоровыми контрольными лицами. ^[70] Пациенты с шизофренией показали как гиперсвязность, так и гипосвязность в DMN. В одном исследовании было обнаружено, что у пациентов с шизофренией наблюдалась гиперсвязность от задней поясной коры (ЗПК) до медиальной префронтальной коры (МПФК) по сравнению со здоровыми контрольными лицами. ^[71] Другие исследования показали гипосвязность и сниженную анатомическую связность в DMN, при этом дисфункция МПК играла ведущую роль. ^{[72] [73]} Эти дефициты связей в DMN могут быть связаны с позитивными симптомами, испытываемыми при шизофрении, такими как галлюцинации и бред. ^[74] У людей с шизофренией также наблюдаются функциональные и структурные аномалии в сети значимости. Было показано, что структурно основные узлы SN, такие как передняя островковая доля и передняя поясная кора (ППК), имеют двустороннее уменьшение объема по сравнению со здоровыми контрольными лицами; и этот уменьшенный объем коррелировал с тяжестью искажения реальности, испытываемого пациентами с шизофренией. ^[75] Исследования также показали, что повышенная активация в передней островковой части и лобной покрышке в SN коррелирует с опытом слуховых вербальных галлюцинаций у пациентов с шизофренией. ^[76] Подобно РАС, считается, что эти нарушения в сетях приводят к нарушению взаимодействия между сетями, например, к снижению функциональной связанности между SN и DMN ^[77] , что приводит к патологии шизофрении. ^[68]

Зависимость — это сложное расстройство, на которое могут сильно влиять экологические, социальные и генетические факторы, и существует множество факторов риска, которые повышают вероятность развития зависимости у определенных людей. ^[78] Следует рассмотреть два типа зависимости: расстройство, связанное с употреблением психоактивных веществ (SUD), обычно характеризующееся неконтролируемым поиском и употреблением наркотиков, и поведенческие зависимости (BA), характеризующиеся компульсивностью или потребностью выполнять определенные действия или практики, такие как азартные игры. ^[78] Компульсивность, которая сопровождает действие, либо выполнение поведения, либо прием наркотика, а также отрицательные эмоции, если не позволить им полностью проявиться, и отсутствие самоконтроля — все это признаки обоих расстройств. ^[79] Сети, наиболее связанные с зависимостью, — это лобно-теменная сеть, сеть вознаграждения, сеть значимости и сети памяти и привычек. ^[79] У людей с зависимостью, по-видимому, наблюдается общая тема гиперактивации этих сетей при воздействии сигналов, связанных с наркотиками. ^[79] В состоянии покоя у хронических потребителей стимуляторов наблюдается тесная связь и взаимосвязь между сетями вознаграждения, значимости, памяти и привычки, и все эти сети имеют улучшенную связь с лобно-теменной сетью. ^[79]

Биполярное расстройство (БР) — это расстройство настроения, которое обычно характеризуется резкими перепадами настроения и колеблющимися периодами интенсивных эмоций, такими как мания и депрессия . ^[80] Цикличность между маниакальными и депрессивными эпизодами является основным признаком биполярного расстройства. При БР, по-видимому, существует разрыв между лобно-теменной сетью (FPN) и сетью режима по умолчанию (DMN), при котором FPN неспособна «подавлять нерелевантную для задачи активность DMN во время когнитивной деятельности», что приводит к когнитивным нарушениям БР. ^[81] Также, по-видимому, при БР происходит нарушение набора сети значимости, что способствует когнитивной дисрегуляции. ^[82] Также считается, что биполярное расстройство характеризуется аномальной функциональной связью между FPN и мотивационными сетями, при этом DMN играет посредническую роль. ^[83] Все эти аномальные связи и дисрегуляция приводят к патологии БР, наблюдаемой у пациентов с этим расстройством настроения.

Тревожные расстройства — это категория различных психических расстройств, характеризующихся неконтролируемым страхом и тревогой. Наиболее распространенным из них является генерализованное тревожное расстройство. ^[84] Исследования показывают, что в эту группу расстройств вовлечено множество различных областей мозга и сетей, а также схожие различия, наблюдаемые в разных расстройствах. Например, дисфункция центральной исполнительной сети вовлечена в большинство основных психиатрических расстройств, включая депрессию и тревогу. ^[27] Аномалии, касающиеся функциональной связности сети режима по умолчанию, также были выявлены в большинстве основных психиатрических расстройств.

Что касается тревожности, исследования показывают, что они связаны с гиперактивностью в цингуло-оперкулярной и центральной сетях внимания. У людей с тревожностью также наблюдается снижение активности в лобно-теменной и пассивной сетях. ^[85] В сети значимости гиперактивность в передней островковой доле связана с тревожными расстройствами и негативными мыслями. ^[86]

Посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) — это психическое расстройство, вызванное определенным событием, которое вызывает воспоминания, кошмары и сильную тревогу. ^[87] Подобно другим психиатрическим расстройствам, в этом расстройстве задействовано несколько мозговых сетей. Исследования показали, что Центральная исполнительная сеть имеет сниженную связность во время когнитивных задач у людей с ПТСР по сравнению с контрольной группой. ^[29] Примерами таких типов задач являются задачи обработки эмоций или рабочей памяти. Также наблюдается сниженная связность в сети значимости в мозге людей, страдающих от ПТСР. С другой стороны, сеть режима по умолчанию показывает более высокую связность. В здоровом мозге сеть значимости модулирует между активацией Центральной исполнительной сети и сети режима по умолчанию. Альтернативные сетевые системы, функционирующие передним островком, не работают так эффективно у людей с ПТСР, что может объяснять различия в активации. ^[29]

Депрессия, или большое депрессивное расстройство, — это расстройство настроения, характеризующееся постоянным чувством грусти. Оно влияет на то, как человек думает, чувствует и действует. Центральная исполнительная сеть, которая помогает сохранять информацию в рабочей памяти и помогает в принятии решений и решении проблем, как было показано, является гипоактивной у людей с депрессией. ^[29] Также наблюдалась гиперсвязь между центральной исполнительной сетью и областями сети режима по умолчанию. В сети режима по умолчанию у людей с депрессией наблюдается гиперсвязь. Считается, что эта сеть участвует во внутренне ориентированном мышлении. ^[88]

Психопатия — это расстройство личности, которое характеризуется антисоциальным поведением, отсутствием раскаяния и эмпатии, а также нарушением принятия решений. ^[89] Исследования, изучающие нейронные корреляты этого расстройства, обнаруживают схожую дисфункцию в крупных мозговых сетях, которая может наблюдаться при других психиатрических расстройствах, таких как депрессия и тревожность. Эти исследования обнаружили функциональные различия в сети по умолчанию (DMN) и центральной исполнительной сети (CEN), а также между сетями. Многие люди демонстрируют гиперактивность в сети по умолчанию, а также сниженную активность в дорсальной передней поясной коре (дорсальная ACC). ^[90] Дорсальная ACC является одним из основных узлов сети значимости, которая является сетью, которая должна модулировать между DMN и CEN. Предполагается, что эта сниженная активация является одной из причин повышенной активации в DMN из-за отсутствия чередующихся паттернов активации от DMN к сети значимости. ^[90] Одно исследование, проведенное с группой заключенных с психопатией, также показало, что более высокие уровни психопатии были связаны с более эффективной организацией дорсальной сети внимания. ^[91]

Боковой амиотрофический склероз (БАС) — нейродегенеративное заболевание верхних и нижних двигательных нейронов, приводящее к проблемам с дыханием и смерти в течение 3–5 лет. При БАС могут быть затронуты несколько сетей, что свидетельствует о том, что это мультисистемное сетевое расстройство. У пациентов с БАС изменена связность в двигательных регионах, соматосенсорных регионах и экстрамоторных регионах. Также изменена связность в зрительных областях. ^[92] Кроме того, у пациентов с БАС наблюдается снижение активации как двигательных, так и когнитивных сетей. ^[93] К специфическим нарушенным сетям относятся сеть по умолчанию (DMN), сенсомоторная сеть (SMN), лобно-теменная сеть (FPN) и сеть значимости (SN). ^[94] Между DMN и SMN наблюдается снижение связности. ^[94] У пациентов с БАС снижена функциональная связность в состоянии покоя (rsFC), а сети в состоянии покоя меньше взаимодействуют друг с другом. ^[95]

Болезнь Паркинсона (БП) — это двигательное расстройство, которое в некоторых случаях также вызывает снижение когнитивных способностей. У пациентов с болезнью Паркинсона изменены связи в сенсомоторной сети (SMN), зрительной сети, скорлупе в подкорковой сети и мозжечке. ^[96] Тяжесть симптомов при БП также была связана с временной изменчивостью между подкорковыми сетями и зрительной сетью, вентральными и дорсальными сетями внимания. ^[96] Первичная моторная кора и дополнительные моторные области также менее активны у пациентов с БП. ^[97] Лобно-теменная (ФП) сеть у пациентов с болезнью Паркинсона, но без снижения когнитивных способностей, более надежна и устойчива к сетевым возмущениям по сравнению с пациентами со снижением когнитивных способностей. ^[98] Это говорит о том, что сеть ФП может быть предиктором снижения когнитивных способностей у пациентов с болезнью Паркинсона. Контрольная сеть ФП также показывает сниженную сетевую связь с другими сетями в состоянии покоя. ^[99] Пациенты с PD с амнестическими нарушениями (нарушения скорости обработки и памяти) более подвержены риску развития деменции. Сетевая связность снижена у пациентов с амнестическими нарушениями по сравнению с теми, у кого ее нет. ^[100] Также есть данные о том, что у пациентов с PD формируется особая сеть PD, связывающая метаболически активные области в мозжечке, мосту, лобной коре и лимбических областях. Таким образом, у пациентов с PD повышена сетевая связность малого мира. ^[101]

Болезнь Хантингтона (HD) — это наследственное неврологическое расстройство, которое вызывает прогрессирующее снижение двигательных, поведенческих и когнитивных функций. ^[102] Пациенты с геном, вызывающим HD, имеют другие связи в своей сети по умолчанию (DMN). ^[102] У этих пациентов снижена связь между передней медиальной префронтальной корой, левой нижней теменной и задней поясной корой. ^[102] У них также повышена связь между двумя подсистемами DMN. ^[103] Сниженная связь в сенсомоторной сети (SMN) существует на ранних стадиях HD, а зрительная сеть и сети внимания поражаются позже. ^[104]

Существует множество типов расстройств сна . Ограничение сна (SR) является следствием недостаточного сна и вызывает изменения в структурной сетевой связности. ^[105] В частности, оно нацелено на двустороннюю орбитальную часть лобных извилин, верхнюю затылочную извилину, левый островок, веретенообразную, правую дополнительную двигательную область и поясную извилину. ^[105] Исследование, проведенное на молодых мужчинах с меньшим количеством сна, также показало, что во время отдыха наблюдается повышенная связность в соматомоторной сети (SMN). ^[106] Бессонница — это состояние, при котором пациенты испытывают трудности с засыпанием или поддержанием сна. Есть доказательства того, что бессонница затрагивает распределенные мозговые сети и вызывает повышенную структурную связность вокруг правой угловой извилины. ^[107] Подсеть, которая была централизована в правой угловой извилине и включала лобную, височную и подкорковую области, показала повышенную связность у пациентов с бессонницей. ^[107] Кроме того, снижение когнитивных способностей после определенного периода полного лишения сна связано с усилением связи между сетью режима по умолчанию (DMN) и сетью значимости (SN). ^[108] Нарушения сна у подростков также могут быть вызваны увеличением объема серого вещества в нескольких крупных сетях. ^[109]

Деменция — это общий термин для обозначения потери памяти, языка, решения проблем и других мыслительных способностей, которые достаточно серьезны, чтобы мешать повседневной жизни. ^[110] Деменция — это общий термин, так же как и болезнь сердца. Деменция вызвана повреждением клеток мозга. Это повреждение нарушает способность клеток мозга общаться друг с другом. Когда клетки мозга не могут нормально общаться, могут быть затронуты мышление, поведение и чувства. ^[110] Существует множество признаков деменции. Эти признаки могут проявляться в виде кратковременной памяти, проблем с отслеживанием предметов и многого другого. Обычно деменция провоцируется «событием отключения» (например, инсультом), которое отключает одну или несколько функциональных областей от ансамбля функционально связанных областей, связанного с задачей, что приводит к клинически наблюдаемому синдрому «отключения». ^[111]

Наиболее распространенной формой слабоумия является болезнь Альцгеймера. Болезнь Альцгеймера (БА) — это прогрессирующее нейродегенеративное заболевание, которое клинически характеризуется нарушением памяти и многих других когнитивных функций. ^[112] Несколько недавних исследований показали, что у пациентов с БА нарушена нейронная целостность в крупномасштабных структурных и функциональных системах мозга, лежащих в основе высокоуровневого познания, о чем свидетельствует потеря характеристик сетей малого мира. ^[112] При болезни Альцгеймера высокие уровни определенных белков внутри и снаружи клеток мозга затрудняют сохранение здоровья клеток мозга и их взаимодействие друг с другом. ^[110] Первым пораженным участком мозга является гиппокамп. Он начинается конкретно в латеральной энторинальной коре, или ЛЭК. ЛЭК считается воротами в гиппокамп, который играет ключевую роль в консолидации долговременной памяти, среди прочих функций. Если поражен ЛЭК, другие аспекты гиппокампа также будут затронуты. ^[113] Гиппокамп — это центр обучения и памяти в мозге, и клетки мозга в этой области часто повреждаются первыми. Вот почему потеря памяти часто является одним из самых ранних симптомов болезни Альцгеймера.

Эпилепсия — это расстройство мозговой сети. Это расстройство мозга, которое вызывает повторяющиеся, неспровоцированные припадки. ^[114] В эпилептическом мозге определенные сети имеют аномальные параметры на молекулярном и клеточном уровнях из-за генетических или приобретенных патогенных факторов, что делает некоторые существенные параметры, которые контролируют стабильность сети, чрезвычайно уязвимыми для влияния экзогенных и эндогенных факторов. ^[115] На локальном уровне нейронной сети некоторые центры, образованные нейронами и связанной с ними глией, образуют колебательные системы, которые становятся все более связанными при переходе к припадку, тем самым привлекая более отдаленные нейронные сети, образуя сложные колебательные контуры, которые можно распознать с помощью записей ЭЭГ или МЭГ. ^[115]

Структурные эпилепсии у детей старшего возраста и взрослых чаще всего проявляются фокальными припадками и имеют очень похожие симптомы от события к событию. ^[114] Фокальные припадки могут быть простыми или сложными. Простые фокальные припадки, также известные как ауры, возникают в одной области на одной стороне мозга, но могут распространяться оттуда. Человек не теряет сознание во время простого фокального припадка. ^[116] Простые фокальные припадки с двигательными симптомами будут влиять на мышечную активность, вызывая подергивания стопы, лица, руки или другой части тела. ^[116] Это может вызвать сенсорные симптомы, влияющие на чувства, такие как: проблемы со слухом, галлюцинации и обонятельные или другие искажения; а также влиять на чувства, вызывая проблемы со слухом, галлюцинации и обонятельные или другие искажения. ^[116] Это также может поражать части мозга, которые вызывают эмоции или воспоминания о предыдущем опыте, вызывая чувство страха, тревоги или дежавю (иллюзорное чувство, что что-то уже было пережито раньше). ^[116] Сложные фокальные приступы часто предшествуют простым фокальным приступом (аурой). При сложном фокальном приступе пациенты могут тупо смотреть в пространство или испытывать автоматизмы (бесцельные, повторяющиеся движения, такие как причмокивание губами, моргание, хрюканье, глотание или крик). ^[116]

В некоторых случаях приступы могут распространяться на обе стороны мозга, что приводит к генерализованному тонико-клоническому приступу. ^[114] Тонико-клонические приступы — это приступы, которые поражают мышцы. Тонические приступы вызывают напряжение мышц, в то время как клонические приступы характеризуются подергиванием или судорогами. ^[116] Это приступы, которые возникают в обеих половинах (полушариях) мозга одновременно, вызывая скованность или подергивание по всему телу, известные как тонические или клонические приступы. Тонический или клонический приступ также может начинаться в одной области мозга (так называемый парциальный или фокальный приступ), поражая только одну часть тела, например руку или ногу. ^[116] Они могут быть частичными или генерализованными.

Простой парциальный припадок — это когда человек знает, что происходит, и в какой-то степени осознает свое окружение и может описать, что произошло. ^[117] Сложный парциальный припадок — это когда человек не знает, что происходит, не осознает свое окружение и не знает, что произошло что-то необычное. ^[117]

В некоторых отчетах утверждается, что некоторые эпилептические припадки являются генерализованными, что означает, что припадок начинается в одной области мозга, а затем распространяется, но это устаревший термин, поскольку в случаях идиопатических генерализованных эпилепсий (ИГЭ) и детской абсансной эпилепсии (ДЭЭ) сейчас имеются убедительные доказательства того, что припадки начинаются в четко определенной области мозга и с большой скоростью распространяются на связанные области мозга, вовлекая определенные нейронные сети в типичное колебательное поведение. ^[115]

Инсульт, также известный как транзиторная ишемическая атака или цереброваскулярная катастрофа, происходит, когда приток крови к мозгу блокируется. ^[118] Это препятствует мозгу получать кислород и питательные вещества из крови. Без кислорода и питательных веществ клетки мозга начинают умирать в течение нескольких минут. ^[118] Инсульт вызывает очаговые поражения мозга, которые нарушают функциональную связность (FC), меру синхронизации активности, во всех распределенных сетях мозга. Нарушение в областях FC вызвано повреждением корковых областей мозга, которые представляют собой различные области в коре головного мозга. Инсульты также вызывают отключение в белом веществе мозга. Показано, что неврологические дефициты возникают не только из-за очагового повреждения тканей, но также из-за локальных и отдаленных изменений в путях белого вещества и в нейронных взаимодействиях между распространенными сетями. ^[119]

Афазия — это расстройство речи, вызванное повреждением определенной области мозга, которая контролирует выражение и понимание языка. ^[120] Афазия может быть результатом инсульта, черепно-мозговой травмы, опухоли мозга, деменции и т. д. Афазия может возникнуть после подострого инсульта, когда происходят изменения в двух отдельных сетях фазовой синхронизации. ^[121] Существует много типов афазии, но основные типы делятся на три категории: афазия Брока, афазия Вернике и глобальная афазия. У пациентов, перенесших инсульт, поражения, затрагивающие зону Брока (нижнюю лобную извилину или IFG), зону Вернике (верхнюю височную извилину или STG) и соединительные тракты белого вещества, могут привести к афазии.

Афазия Брока — это когда есть повреждение передней части речевой доминантной стороны мозга. ^[120] Это неспособность выразить речь. Эта область, расположенная в задней нижней лобной извилине доминантного полушария в полях Бродмана 44 (pars opercularis) и 45 (pars triangularis), и лобная доля составляют область Брока. ^[122] Область Брока жизненно важна для языка и также необходима для повторения языка, производства жестов, грамматики и текучести предложений, а также интерпретации действий других. ^[122] Повреждения в области Брока в IFG, нижней части прецентральной извилины, а также в оперкулярной и островковой областях связаны с трудностями называния и общим дефицитом экспрессивной речи у людей с афазией Брока. ^[123]

Афазия Вернике — это когда повреждается боковая часть доминантной по отношению к языку части мозга. ^[120] Афазия Вернике — это неспособность понимать язык. Именно при повреждении височной доли мозга может возникнуть афазия Вернике, наиболее распространенный тип беглой афазии. ^[120] Люди с афазией Вернике могут говорить длинными, полными предложениями, которые не имеют смысла, добавляя ненужные слова и даже создавая выдуманные слова. Наиболее распространенной причиной афазии Вернике является ишемический инсульт, поражающий заднюю височную долю доминантного полушария. ^[124]

Глобальная афазия возникает, когда повреждается большая часть речевой доминантной стороны мозга. ^[120] Это результат повреждения обширных участков речевых областей мозга. Люди с глобальной афазией испытывают серьезные трудности с общением и могут быть крайне ограничены в своей способности говорить или понимать язык. ^[120] Они могут быть не в состоянии сказать даже несколько слов или могут повторять одни и те же слова или фразы снова и снова. У них могут быть проблемы с пониманием даже простых слов и предложений. Эта афазия обычно связана с большим поражением в перисильвиевой области. Перисильвиевая область — это область вокруг боковой борозды (сильвиевой щели) левого полушария и включает зону Брока и зону Вернике. ^[125] Глобальная афазия чаще всего является результатом инсульта в средней мозговой артерии, которая снабжает кровью боковую поверхность левого полушария мозга ^[126]

Пограничное расстройство личности (ПРЛ) является относительно редким расстройством личности, составляющим около 1,4% взрослого населения США, причем женщины страдают от него непропорционально часто. ^[127] ПРЛ может характеризоваться нестабильностью самооценки, настроения и поведения. Импульсивность, быстрые перепады настроения и нестабильные отношения с другими людьми являются показателями ПРЛ. ^[127] Подобно другим расстройствам, ПРЛ может зависеть от многих факторов, таких как генетические, экологические и социальные, но исследователи также медленно раскрывают потенциальные нейробиологические объяснения расстройств личности. Современные теории указывают на дефицит связей между тремя крупными сетями мозга: сетью режима по умолчанию (DMN), сетью значимости (SN) и медиальной височной сетью, которая связана с памятью и обработкой негативных эмоций. ^[128] В частности, при ПРЛ, по-видимому, существует аберрантная связь между обнаружением заметных стимулов, а также «самореферентным кодированием» ^[129] , что приводит к «неправильной идентификации с нейтральными стимулами, а также к неспособности интегрировать информацию о заметности с внутренними представлениями». ^[129] Исследования также показали повышенную связь в медиальной височной доле, а также между областями в медиальной височной доле и областями в сети заметности. ^[128] Фронтолимбическая система также показывает важность в предварительных исследованиях, при этом исследователи связывают тяжесть систем ПРЛ с тяжестью дефицита в фронтолимбических структурах и связях. ^[128] Исследования нейронных коррелятов ПРЛ являются весьма предварительными, и необходимо провести больше исследований того, как связи нашего мозга могут информировать о понимании этого расстройства.

Обсессивно - компульсивное расстройство личности (ОКРЛ) — это расстройство личности, при котором преобладает потребность в перфекционизме во всех аспектах жизни. ^[130] Несмотря на то, что ОКРЛ является наиболее распространенным расстройством личности в общей популяции, опубликованных исследований, изучающих мозговые корреляты этого расстройства, практически не существует. ^[131] В недавнем исследовании десять человек с диагнозом ОКРЛ и десять здоровых контрольных лиц прошли клиническое оценочное интервью и функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) в состоянии покоя. Результаты показывают, что у пациентов с ОКРЛ наблюдалась повышенная функциональная связность в предклинье (т. е. заднем узле DMN), которая, как известно, участвует в извлечении манипуляций из прошлых событий для решения текущих проблем и разработки планов на будущее. ^[131] Эти результаты предполагают, что этот ключевой узел DMN может играть важную роль в ОКРЛ. Пациенты с ОКРЛ демонстрируют измененную спонтанную нейронную активность по сравнению со здоровыми людьми в нескольких областях мозга, что может отражать различные характерные симптомы патофизиологии ОКРЛ, включая когнитивную негибкость, чрезмерный самоконтроль, более низкую эмпатию и предвзятость визуального внимания. ^[132]