Béatrice Garnier Depuis le développement de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle dans les années 1990, le recours à la neuroimagerie est monté en flèche alors que les chercheurs étudient remark les données d’IRMf du cerveau au repos et la framework anatomique du cerveau elle-même peuvent être utilisées pour prédire des traits individuels, tels que la dépression, le déclin cognitif, et troubles cérébraux.
L’imagerie cérébrale a le potentiel de révéler les fondements neuronaux de nombreux attributes, des troubles comme la dépression et la douleur chronique généralisée aux raisons pour lesquelles une personne a une meilleure mémoire qu’une autre, et pourquoi les souvenirs de certaines personnes sont résilients à mesure qu’ils vieillissent. Mais la fiabilité de l’imagerie cérébrale pour détecter les qualities a fait l’objet d’un significant débat.
Une recherche de cette envergure nécessite des millions de pounds d’investissement dans chaque étude, ce qui limite les attributes et les troubles cérébraux pouvant être étudiés.
Cependant, selon un nouveau commentaire publié dans Nature. ce qui peut obtenir des résultats de grande puissance à partir de tailles d’échantillons modérées.
Dans leur article, des chercheurs de Dartmouth et de l’Université de médecine d’Essen répondent à une analyse antérieure d’études d’association à l’échelle du cerveau menées par Scott Marek à la Washington University School of Medicine à St. Louis, Brenden Tervo-Clemmens au Massachusetts Normal Clinic/Harvard Clinical L’école et ses collègues. L’étude précédente a trouvé des associations très faibles sur une gamme de qualities dans plusieurs grandes études d’imagerie cérébrale, concluant que des milliers de members seraient nécessaires pour détecter ces associations.
mais sont plutôt limités à des cas spécifiques. Il décrit comment les données IRMf de centaines de participants, au lieu de milliers, peuvent être mieux exploitées pour fournir des informations diagnostiques importantes sur les individus.
“Étant donné qu’il n’y a pratiquement aucune fonction mentale entièrement exécutée par une zone du cerveau, nous recommandons d’utiliser la reconnaissance des formes pour développer des modèles de la façon dont plusieurs zones cérébrales contribuent à prédire les qualities, plutôt que de tester les zones cérébrales individuellement”, explique l’auteur principal Tor Wager, le Diana L. Taylor Professeur émérite de sciences psychologiques et cérébrales et directrice du Centre d’imagerie cérébrale à Dartmouth.
produisant des effets prédictifs quatre fois as well as importants que lors du exam de zones cérébrales isolées”, déclare l’auteur principal Tamas Spisak. chef du laboratoire de neuroimagerie prédictive à l’Institut de radiologie diagnostique et interventionnelle et de neuroradiologie de l’Université de médecine d’Essen.
Cependant, tous les algorithmes de reconnaissance de formes ne sont pas égaux et trouver les algorithmes qui fonctionnent le mieux pour des types spécifiques de données d’imagerie cérébrale est un domaine de recherche actif. L’article précédent de Marek, Tervo-Clemmens et al. ont également testé si la reconnaissance de formes peut être utilisée pour prédire des characteristics à partir d’images cérébrales, mais Spisak et ses collègues ont découvert que l’algorithme qu’ils utilisaient n’était pas optimum.
les effets sont devenus encore furthermore importants et des associations fiables ont pu être détectées dans des échantillons beaucoup as well as petits. “Lorsque vous effectuez les calculs de puissance sur le nombre de individuals nécessaires pour détecter des effets reproductibles, le nombre tombe à moins de 500 personnes”, explique Spisak.
“Cela ouvre le champ à l’étude de nombreux characteristics et circumstances cliniques pour lesquels il n’est pas attainable d’obtenir des milliers de sufferers, y compris des troubles cérébraux rares”, déclare la co-auteure Ulrike Bingel de l’Université de médecine d’Essen, qui dirige le Centre universitaire de la douleur. Médecine. “Il est urgent d’identifier des marqueurs, y compris ceux impliquant le système nerveux central. Le potentiel des BWAS multivariés pour nous déplacer vers cet objectif ne doit pas être sous-estimé.”
ont été collectées alors que les gens se reposaient simplement dans le scanner, plutôt que d’effectuer des tâches.
Wager pense que relier les schémas cérébraux à ces expériences peut être une clé pour comprendre et prédire les différences entre les individus. “L’un des défis associés à l’utilisation de l’imagerie cérébrale pour prédire les traits est que de nombreux characteristics ne sont pas stables ou fiables. Si nous utilisons l’imagerie cérébrale pour nous concentrer sur l’étude des états mentaux et des expériences, telles que la douleur, l’empathie et le besoin de drogue, les effets peut être beaucoup as well as grand et additionally fiable », explique Wager.”
selon une étude antérieure révélant un neuromarqueur pour les envies”, explique Wager.
automobile cela affecte la façon dont les parties prenantes voient et finissent par financer la recherche translationnelle en neuroimagerie”, déclare Bingel. “Trouver les limites et travailler ensemble pour les surmonter est essentiel pour développer de nouvelles façons de diagnostiquer et de soigner les individuals atteints de troubles cérébraux et de santé mentale.”
