• No se han encontrado resultados

3. CAPÍTULO III: METODOLOGÍA

3.4. Desarrollo Metodológico

3.4.3.1 Una primera mirada del acceso a la LEBECS

3.4.3.1.3 Herramientas utilizadas para la garantía y democratización del acceso

Subjects  at  rest  dedicate  the  largest  amount  of  energy  to  the  brain3.  This  fuels  ongoing   neuronal  activity  that  is  not  random  noise  but  is  organized  into  large-­‐scale  networks  of   coherent  low-­‐frequency  signal  fluctuations  in  fMRI14.  Organized  intrinsic  brain  activity   therefore  is  a  fundamental  and  ubiquitous  organizational  principle  of  the  brain  yet  its   functional  meaning  is  still  largely  unknown.  Early  work  on  the  intrinsic  functional   architecture  suggested  that  patterns  of  FC  simply  reflect  underlying  anatomical  

connections,  or  SC,  between  brain  regions36,48.  This  is  supported  by  the  fact  that  intrinsic   brain  activity  forms  patterns  of  ICNs  robustly  occurring  in  several  species35,36,  across   time  (test-­‐retest  reliability)66-­‐68,  and  even  in  states  of  altered  consciousness44.  However,   recent  data  clearly  showed  that  only  a  certain  amount  (25%)  of  distinct  brain  regions  is   indeed  coupled  by  FC  when  also  strong  SC  is  present49.  As  soon  as  polysynaptic  

connections  are  assumed  on  the  structural  level,  no  correlation  exists  with  FC  patterns.   Moreover,  a  prominent  feature  of  certain  ICNs  is  strong  FC  between  contralateral  

INTRINSIC FUNCTIONAL BRAIN NETWORKS IN HEALTH AND DISEASE Valentin Riedl, 2012

  79  

Furthermore,  we  have  shown  that  consistent  differences  in  subjective  experiences  of   primary  sensory  processing  can  be  predicted  from  an  altered  intrinsic  brain  architecture   (Dovern  et  al,  J  Neurosci,  under  revision).  But  modulations  of  FC  even  occur  on  shorter   time  scale  of  days  or  seconds.  We  have  shown  that  the  repeated  experience  of  an  

identical  painful  stimulation  leads  to  plasticity  in  the  intrinsic  functional  architecture59.   Fox  and  colleagues  even  showed  immediate  influence  of  the  strength  of  FC  in  the  motor   system  on  the  motor  force  a  subject  applied  to  a  lever  on  a  trial-­‐by-­‐trial  basis97.    

 

We  therefore  suggest  two  layers  of  processing  inherited  in  ongoing  brain  activity  of   large  scale  brain  networks.  On  the  one  hand,  intrinsic  brain  activity  forms  a  robust   architecture  of  consistent  ICNs  reflecting  mainly  anatomical  connections.  On  the  other   hand,  immediate  changes  in  the  coherence  of  spontaneous  activity  relate  to  fluctuations   in  cognitive  functions  and  motor  behavior.  This  suggests  a  volatile  layer  of  intrinsic   brain  fluctuations  influencing  behavior  in  the  range  of  seconds.  We  hypothesize  that   with  continuous  experiences,  coherent  intrinsic  activity  might  stabilize  networks  of   brain  regions  that  are  commonly  activated  together  during  sensory  or  cognitive   processing.  These  organized  patterns  of  intrinsic  activity  continuously  adapt  with   ongoing  experiences  to  reflect  past  and  anticipate  future  experiences.  By  this,  the   intrinsic  architecture  of  ongoing  brain  activity  continuously  adapts  and  prepares  the   organism  for  what  might  happen.  In  conclusion,  the  intrinsic  brain  state  might  have   more  impact  on  human  behavior  than  does  the  brain's  immediate  response  to  an  event.  

INTRINSIC FUNCTIONAL BRAIN NETWORKS IN HEALTH AND DISEASE Valentin Riedl, 2012

13 References  

1.   Friston,  K.  J.  Modalities,  modes,  and  models  in  functional  neuroimaging.  Science  326,  399– 403  (2009).  

2.   Raichle,  M.  E.  A  brief  history  of  human  brain  mapping.  Trends  Neurosci  32,  118–126   (2009).  

3.   Raichle,  M.  E.  &  Mintun,  M.  A.  Brain  work  and  brain  imaging.  Annu  Rev  Neurosci  29,  449– 476  (2006).  

4.   Gusnard,  D.  A.,  Raichle,  M.  E.  &  Raichle,  M.  E.  Searching  for  a  baseline:  functional  imaging   and  the  resting  human  brain.  Nat  Rev  Neurosci  2,  685–694  (2001).  

5.   Raichle,  M.  E.  Two  views  of  brain  function.  Trends  Cogn  Sci  (Regul  Ed)  14,  180–190   (2010).  

6.   Belliveau,  J.  W.  et  al.  Functional  mapping  of  the  human  visual  cortex  by  magnetic   resonance  imaging.  Science  254,  716–719  (1991).  

7.   Friston,  K.  J.  Imaging  neuroscience:  principles  or  maps?  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  95,  796– 802  (1998).  

8.   Logothetis,  N.  K.  What  we  can  do  and  what  we  cannot  do  with  fMRI.  Nature  453,  869–878   (2008).  

9.   Logothetis,  N.  K.,  Pauls,  J.,  Augath,  M.,  Trinath,  T.  &  Oeltermann,  A.  Neurophysiological   investigation  of  the  basis  of  the  fMRI  signal.  Nature  412,  150–157  (2001).  

10.   Ogawa,  S.,  Lee,  T.  M.,  Nayak,  A.  S.  &  Glynn,  P.  Oxygenation-­‐sensitive  contrast  in  magnetic   resonance  image  of  rodent  brain  at  high  magnetic  fields.  Magn  Reson  Med  14,  68–78   (1990).  

11.   Bandettini,  P.,  Wong,  E.  &  Hinks,  R.  Time  course  EPI  of  human  brain  function  during  task   activation.  Magnetic  …  (1992).  

12.   Kwong,  K.  &  Belliveau,  J.  Dynamic  magnetic  resonance  imaging  of  human  brain  activity   during  primary  sensory  stimulation.  Proceedings  of  the  …  (1992).  

13.   Ogawa,  S.,  Tank,  D.  &  Menon,  R.  Intrinsic  signal  changes  accompanying  sensory  

stimulation:  functional  brain  mapping  with  magnetic  resonance  imaging.  Proceedings  of   the  …  (1992).  

14.   Fox,  M.  D.  &  Raichle,  M.  E.  Spontaneous  fluctuations  in  brain  activity  observed  with   functional  magnetic  resonance  imaging.  Nat  Rev  Neurosci  8,  700–711  (2007).  

15.   Corbetta,  M.,  Patel,  G.  &  Shulman,  G.  L.  The  reorienting  system  of  the  human  brain:  from   environment  to  theory  of  mind.  Neuron  58,  306–324  (2008).  

16.   Shulman,  R.  G.,  Rothman,  D.  L.,  Behar,  K.  L.  &  Hyder,  F.  Energetic  basis  of  brain  activity:   implications  for  neuroimaging.  Trends  Neurosci  27,  489–495  (2004).  

INTRINSIC FUNCTIONAL BRAIN NETWORKS IN HEALTH AND DISEASE Valentin Riedl, 2012

  81  

22.   Van  Dijk,  K.  R.  A.  et  al.  Intrinsic  functional  connectivity  as  a  tool  for  human  connectomics:   theory,  properties,  and  optimization.  J  Neurophysiol  103,  297–321  (2010).  

23.   Sporns,  O.,  Tononi,  G.  &  Kötter,  R.  The  human  connectome:  A  structural  description  of  the   human  brain.  PLoS  Comput  Biol  1,  e42  (2005).  

24.   Bressler,  S.  L.  &  Menon,  V.  Large-­‐scale  brain  networks  in  cognition:  emerging  methods   and  principles.  Trends  Cogn  Sci  (Regul  Ed)  14,  277–290  (2010).  

25.   Biswal,  B.,  Yetkin,  F.  Z.,  Haughton,  V.  M.  &  Hyde,  J.  S.  Functional  connectivity  in  the  motor   cortex  of  resting  human  brain  using  echo-­‐planar  MRI.  Magn  Reson  Med  34,  537–541   (1995).  

26.   Greicius,  M.  D.,  Krasnow,  B.,  Reiss,  A.  L.  &  Menon,  V.  Functional  connectivity  in  the  resting   brain:  a  network  analysis  of  the  default  mode  hypothesis.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  100,   253–258  (2003).  

27.   Fox,  M.  D.  et  al.  The  human  brain  is  intrinsically  organized  into  dynamic,  anticorrelated   functional  networks.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  102,  9673–9678  (2005).  

28.   Beckmann,  C.  F.,  DeLuca,  M.,  Devlin,  J.  T.  &  Smith,  S.  M.  Investigations  into  resting-­‐state   connectivity  using  independent  component  analysis.  Philos  Trans  R  Soc  Lond,  B,  Biol  Sci   360,  1001–1013  (2005).  

29.   De  Luca,  M.,  Beckmann,  C.  F.,  De  Stefano,  N.,  Matthews,  P.  M.  &  Smith,  S.  M.  fMRI  resting   state  networks  define  distinct  modes  of  long-­‐distance  interactions  in  the  human  brain.   NeuroImage  29,  1359–1367  (2006).  

30.   Damoiseaux,  J.  S.  et  al.  Consistent  resting-­‐state  networks  across  healthy  subjects.  Proc   Natl  Acad  Sci  USA  103,  13848–13853  (2006).  

31.   Yeo,  B.  T.  T.  et  al.  The  organization  of  the  human  cerebral  cortex  estimated  by  intrinsic   functional  connectivity.  J  Neurophysiol  106,  1125–1165  (2011).  

32.   Allen,  E.  A.  et  al.  A  baseline  for  the  multivariate  comparison  of  resting-­‐state  networks.   Front  Syst  Neurosci  5,  2  (2011).  

33.   Doucet,  G.  et  al.  Brain  activity  at  rest:  A  multi-­‐scale  hierarchical  functional  organization.  J   Neurophysiol  (2011).doi:10.1152/jn.00895.2010  

34.   Abou-­‐Elseoud,  A.  et  al.  Group-­‐ICA  Model  Order  Highlights  Patterns  of  Functional  Brain   Connectivity.  Front  Syst  Neurosci  5,  37  (2011).  

35.   Lu,  Zuo,  Gu  &  Waltz  Synchronized  delta  oscillations  correlate  with  the  resting-­‐state   functional  MRI  signal.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  104,  18265–18269  (2007).  

36.   Vincent,  J.  L.  et  al.  Intrinsic  functional  architecture  in  the  anaesthetized  monkey  brain.   Nature  447,  83–86  (2007).  

37.   Biswal,  B.  B.  et  al.  Toward  discovery  science  of  human  brain  function.  Proc  Natl  Acad  Sci  U   S  A  107,  4734–4739  (2010).  

38.   Kelly,  A.  M.  C.  et  al.  Development  of  anterior  cingulate  functional  connectivity  from  late   childhood  to  early  adulthood.  Cereb  Cortex  19,  640–657  (2009).  

39.   Supekar,  K.  et  al.  Development  of  functional  and  structural  connectivity  within  the  default   mode  network  in  young  children.  NeuroImage  52,  290–301  (2010).  

40.   Fair,  D.  A.  et  al.  Functional  brain  networks  develop  from  a  “local  to  distributed”   organization.  PLoS  Comput  Biol  5,  e1000381  (2009).  

41.   Andrews-­‐Hanna,  J.  R.  et  al.  Disruption  of  large-­‐scale  brain  systems  in  advanced  aging.   Neuron  56,  924–935  (2007).  

42.   Fukunaga,  M.  et  al.  Large-­‐amplitude,  spatially  correlated  fluctuations  in  BOLD  fMRI   signals  during  extended  rest  and  early  sleep  stages.  Magn  Reson  Imaging  24,  979–992  

INTRINSIC FUNCTIONAL BRAIN NETWORKS IN HEALTH AND DISEASE Valentin Riedl, 2012

(2006).  

43.   Larson-­‐Prior,  L.  J.  et  al.  Cortical  network  functional  connectivity  in  the  descent  to  sleep.   Proc  Natl  Acad  Sci  USA  106,  4489–4494  (2009).  

44.   Greicius,  M.  D.  et  al.  Persistent  default-­‐mode  network  connectivity  during  light  sedation.   Hum  Brain  Mapp  29,  839–847  (2008).  

45.   Boveroux,  P.  et  al.  Breakdown  of  within-­‐  and  between-­‐network  resting  state  functional   magnetic  resonance  imaging  connectivity  during  propofol-­‐induced  loss  of  consciousness.   Anesthesiology  113,  1038–1053  (2010).  

46.   Achard,  S.  &  Bullmore,  E.  Efficiency  and  cost  of  economical  brain  functional  networks.   PLoS  Comput  Biol  3,  e17  (2007).  

47.   Kelly,  C.  et  al.  L-­‐dopa  modulates  functional  connectivity  in  striatal  cognitive  and  motor   networks:  a  double-­‐blind  placebo-­‐controlled  study.  J  Neurosci  29,  7364–7378  (2009).   48.   Hagmann,  P.  et  al.  Mapping  the  structural  core  of  human  cerebral  cortex.  PLoS  Biol  6,  

e159  (2008).  

49.   Honey,  C.  J.  et  al.  Predicting  human  resting-­‐state  functional  connectivity  from  structural   connectivity.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  106,  2035–2040  (2009).  

50.   Leopold,  D.  A.  &  Maier,  A.  Ongoing  physiological  processes  in  the  cerebral  cortex.   NeuroImage  (2011).doi:10.1016/j.neuroimage.2011.10.059  

51.   Niazy,  R.  K.,  Xie,  J.,  Miller,  K.,  Beckmann,  C.  F.  &  Smith,  S.  M.  Spectral  characteristics  of   resting  state  networks.  Prog  Brain  Res  193,  259–276  (2011).  

52.   Shmuel,  A.  &  Leopold,  D.  Neuronal  correlates  of  spontaneous  fluctuations  in  fMRI  signals   in  monkey  visual  cortex:  Implications  for  functional  connectivity  at  rest.  Hum  Brain  Mapp   29,  751–761  (2008).  

53.   He,  B.,  Snyder,  A.,  Zempel,  J.,  Smyth,  M.  &  Raichle,  M.  Electrophysiological  correlates  of  the   brain's  intrinsic  large-­‐scale  functional  architecture.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  

(2008).doi:10.1073/pnas.0807010105  

54.   Nir,  Y.  et  al.  Interhemispheric  correlations  of  slow  spontaneous  neuronal  fluctuations   revealed  in  human  sensory  cortex.  Nat  Neurosci  (2008).doi:10.1038/nn.2177  

55.   Keller,  C.  J.  et  al.  Intrinsic  functional  architecture  predicts  electrically  evoked  responses  in   the  human  brain.  Proc  Natl  Acad  Sci  U  S  A  108,  10308–10313  (2011).  

56.   Laufs,  H.  et  al.  Electroencephalographic  signatures  of  attentional  and  cognitive  default   modes  in  spontaneous  brain  activity  fluctuations  at  rest.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  100,   11053–11058  (2003).  

57.   Albert,  N.,  Robertson,  E.  &  Miall,  R.  The  Resting  Human  Brain  and  Motor  Learning.  Curr   Biol  (2009).doi:10.1016/j.cub.2009.04.028  

INTRINSIC FUNCTIONAL BRAIN NETWORKS IN HEALTH AND DISEASE Valentin Riedl, 2012

  83  

63.   Sorg,  C.  et  al.  Selective  changes  of  resting-­‐state  networks  in  individuals  at  risk  for   Alzheimer's  disease.  Proc  Natl  Acad  Sci  U  S  A  104,  18760–18765  (2007).  

64.   Sorg,  C.  et  al.  Increased  Intrinsic  Brain  Activity  in  the  Striatum  Reflects  Symptom  

Dimensions  in  Schizophrenia.  Schizophrenia  bulletin  (2012).doi:10.1093/schbul/sbr184   65.   Boly,  M.  et  al.  Functional  connectivity  in  the  default  network  during  resting  state  is  

preserved  in  a  vegetative  but  not  in  a  brain  dead  patient.  Hum  Brain  Mapp   (2009).doi:10.1002/hbm.20672  

66.   Meindl,  T.  et  al.  Test-­‐retest  reproducibility  of  the  default-­‐mode  network  in  healthy   individuals.  Hum  Brain  Mapp  (2009).doi:10.1002/hbm.20860  

67.   Shehzad,  Z.  et  al.  The  Resting  Brain:  Unconstrained  yet  Reliable.  Cereb  Cortex   (2009).doi:10.1093/cercor/bhn256  

68.   Zuo,  X.-­‐N.  et  al.  Reliable  intrinsic  connectivity  networks:  test-­‐retest  evaluation  using  ICA   and  dual  regression  approach.  NeuroImage  49,  2163–2177  (2010).  

69.   Ploghaus,  A.,  Becerra,  L.,  Borras,  C.  &  Borsook,  D.  Neural  circuitry  underlying  pain   modulation:  expectation,  hypnosis,  placebo.  Trends  Cogn  Sci  (Regul  Ed)  7,  197–200   (2003).  

70.   Apkarian,  A.  V.,  Bushnell,  M.  C.,  Treede,  R.-­‐D.  &  Zubieta,  J.-­‐K.  Human  brain  mechanisms  of   pain  perception  and  regulation  in  health  and  disease.  European  journal  of  pain  (London,   England)  9,  463–484  (2005).  

71.   Bingel,  U.,  Schoell,  E.,  Herken,  W.,  Büchel,  C.  &  May,  A.  Habituation  to  painful  stimulation   involves  the  antinociceptive  system.  Pain  131,  21–30  (2007).  

72.   Apkarian,  A.,  Baliki,  M.  &  Geha,  P.  Towards  a  theory  of  chronic  pain.  Prog  Neurobiol  87,   81–97  (2009).  

73.   Gündel,  H.  et  al.  Altered  cerebral  response  to  noxious  heat  stimulation  in  patients  with   somatoform  pain  disorder.  Pain  (2007).doi:10.1016/j.pain.2007.10.003  

74.   Tambini,  A.,  Ketz,  N.  &  Davachi,  L.  Enhanced  brain  correlations  during  rest  are  related  to   memory  for  recent  experiences.  Neuron  65,  280–290  (2010).  

75.   van  Kesteren,  M.  T.  R.,  Fernández,  G.,  Norris,  D.  G.  &  Hermans,  E.  J.  Persistent  schema-­‐ dependent  hippocampal-­‐neocortical  connectivity  during  memory  encoding  and   postencoding  rest  in  humans.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  107,  7550–7555  (2010).   76.   Grossenbacher,  P.  G.  &  Lovelace,  C.  T.  Mechanisms  of  synesthesia:  cognitive  and  

physiological  constraints.  Trends  Cogn  Sci  (Regul  Ed)  5,  36–41  (2001).  

77.   Rouw,  R.  &  Scholte,  H.  S.  Increased  structural  connectivity  in  grapheme-­‐color  synesthesia.   Nat  Neurosci  10,  792–797  (2007).  

78.   Hänggi,  J.,  Wotruba,  D.  &  Jäncke,  L.  Globally  altered  structural  brain  network  topology  in   grapheme-­‐color  synesthesia.  J  Neurosci  31,  5816–5828  (2011).  

79.   Hampson,  M.,  Driesen,  N.  R.,  Skudlarski,  P.,  Gore,  J.  C.  &  Constable,  R.  T.  Brain  connectivity   related  to  working  memory  performance.  J  Neurosci  26,  13338–13343  (2006).  

80.   Adelstein,  J.  S.  et  al.  Personality  is  reflected  in  the  brain's  intrinsic  functional  architecture.   PLoS  ONE  6,  e27633  (2011).  

81.   Doria,  V.  et  al.  Emergence  of  resting  state  networks  in  the  preterm  human  brain.  Proc  Natl   Acad  Sci  USA  107,  20015–20020  (2010).  

82.   Fransson,  P.  et  al.  Resting-­‐state  networks  in  the  infant  brain.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  104,   15531–15536  (2007).  

83.   Fair,  D.  A.  et  al.  Maturing  thalamocortical  functional  connectivity  across  development.   Front  Syst  Neurosci  4,  10  (2010).  

INTRINSIC FUNCTIONAL BRAIN NETWORKS IN HEALTH AND DISEASE Valentin Riedl, 2012

84.   Zhang,  D.  &  Raichle,  M.  E.  Disease  and  the  brain's  dark  energy.  Nat  Rev  Neurol  6,  15–28   (2010).  

85.   Greicius,  M.  Resting-­‐state  functional  connectivity  in  neuropsychiatric  disorders.  Curr  Opin   Neurol  21,  424–430  (2008).  

86.   Delbeuck,  X.,  Van  der  Linden,  M.  &  Collette,  F.  Alzheimer's  disease  as  a  disconnection   syndrome?  Neuropsychology  review  13,  79–92  (2003).  

87.   Greicius,  M.  D.,  Srivastava,  G.,  Reiss,  A.  L.  &  Menon,  V.  Default-­‐mode  network  activity   distinguishes  Alzheimer's  disease  from  healthy  aging:  evidence  from  functional  MRI.  Proc   Natl  Acad  Sci  USA  101,  4637–4642  (2004).  

88.   Wang,  K.  et  al.  Altered  functional  connectivity  in  early  Alzheimer's  disease:  A  resting-­‐state   fMRI  study.  Hum  Brain  Mapp  28,  967–978  (2007).  

89.   He,  Y.,  Chen,  Z.  &  Evans,  A.  Structural  insights  into  aberrant  topological  patterns  of  large-­‐ scale  cortical  networks  in  Alzheimer's  disease.  J  Neurosci  28,  4756–4766  (2008).  

90.   Wang,  Z.  et  al.  Spatial  patterns  of  intrinsic  brain  activity  in  mild  cognitive  impairment  and   alzheimer's  disease:  A  resting-­‐state  functional  MRI  study.  Hum  Brain  Mapp  

(2010).doi:10.1002/hbm.21140  

91.   He,  Y.,  Chen,  Z.,  Gong,  G.  &  Evans,  A.  Neuronal  Networks  in  Alzheimer's  Disease.   Neuroscientist  (2009).doi:10.1177/1073858409334423  

92.   Kegeles,  L.  S.  et  al.  Increased  synaptic  dopamine  function  in  associative  regions  of  the   striatum  in  schizophrenia.  Arch  Gen  Psychiatry  67,  231–239  (2010).  

93.   Garrity,  A.  G.  et  al.  Aberrant  “default  mode”  functional  connectivity  in  schizophrenia.  Am  J   Psychiatry  164,  450–457  (2007).  

94.   Bluhm,  R.  L.  et  al.  Spontaneous  low-­‐frequency  fluctuations  in  the  BOLD  signal  in   schizophrenic  patients:  anomalies  in  the  default  network.  Schizophrenia  bulletin  33,   1004–1012  (2007).  

95.   Lynall,  M.-­‐E.  et  al.  Functional  connectivity  and  brain  networks  in  schizophrenia.  J  Neurosci   30,  9477–9487  (2010).  

96.   Liu,  Y.  et  al.  Disrupted  small-­‐world  networks  in  schizophrenia.  Brain   (2008).doi:10.1093/brain/awn018  

97.   Fox,  M.  D.,  Snyder,  A.  Z.,  Vincent,  J.  L.  &  Raichle,  M.  E.  Intrinsic  fluctuations  within  cortical   systems  account  for  intertrial  variability  in  human  behavior.  Neuron  56,  171–184  (2007).    

INTRINSIC FUNCTIONAL BRAIN NETWORKS IN HEALTH AND DISEASE Valentin Riedl, 2012

  85  

14 Acknowledgments  

I  am  deeply  grateful  for  the  love  and  support  of  Kathrin  and  my  parents  and  I  have  been   enjoying  the  hours  of  discussions  and  exchange  on  brain  and  other  matters  with  Afra   and  Christian.  

 

15 Statutory  declaration  and  statement  

Ich versichere hiermit eidesstattlich, dass die vorgelegte Dissertation von mir selbständig und

Documento similar