Estudio de la conectividad funcional en cerebros de animales de experimentaci´on a partir del ...

168 Pages·2012·14.43 MB·English

UNIVERSITAT POLITE`CNICA DE VALE`NCIA
TESIS DOCTORAL
Estudio de la conectividad funcional en cerebros de
animales de experimentacio´n a partir del ana´lisis de
ima´genes de resonancia magne´tica mediante te´cnicas
de clasificacio´n no supervisada
Autor:Javier MOYA PAYA`
Directores:
Dr.David MORATAL PE´REZ
CentrodeBiomaterialeseIngenier´ıaTisular
UniversitatPolite`cnicadeVale`ncia
Dr.Santiago CANALS GAMONEDA
InstitutodeNeurociencias
ConsejoSuperiordeInvestigacionesCient´ıficas–UniversidadMiguelHerna´ndez
VALENCIA, ENERO DE 2013
II
Agradecimientos
Agra¨ıments
Acknowledgements
QuisieramanifestarmiagradecimientoamisdirectoresdeTesis,losdoctoresDavidMoratalPe´rezySantiago
Canals Gamoneda, tanto por su impecable labor de direccio´n como por haber sabido inculcarme los principios
fundamentalesdeladoctrinacient´ıfica.Quisieratambie´nagradecereltrabajodetodosloste´cnicosycompan˜eros
delInstitutodeNeurocienciasdeAlicante(ConsejoSuperiordeInvestigacionesCient´ıficas–UniversidadMiguel
Herna´ndezdeElche)—especialmenteaEfre´n,as´ıcomoaRuthPrieto(DepartamentodeNeurocirug´ıa,Hospital
ClinicoSanCarlos,Madrid)yJose´ Mar´ıaPascual(DepartamentodeNeurocirug´ıa,HospitalUniversitariodeLa
Princesa,Madrid),quienesnoshanfacilitadoelaccesoalosdatosparaelana´lisisdelacortezaprefrontal.
ElpresentetrabajohasidoposiblegraciasalapoyodelProgramadeFormacio´ndePersonalInvestigador(FPI)
delaUniversidadPolite´cnicadeValencia—UPV(Convocatoria2008/2009)as´ıcomodelMinisteriodeCienciae
Innovacio´n(ayudasdelPlanNacionalI+D+IBFU2009-09938yCSD2007-00023).Finalmentequisieraagradecer
al Instituto Tecnolo´gico de Informa´tica (ITI/UPV) su respaldo econo´mico, administrativo y te´cnico, en especial
asuDirectorCient´ıficoJuanCarlosPe´rez(quie´nadema´sdeinvolucrarsepersonalmenteenlagestio´necono´mica
de mi investigacio´n, supo asesorarme de forma concisa sobre muchos aspectos de la inteligencia artificial, el
reconocimientodeformasyelparadigmadelaclasificacio´n),aSoniayVanesayatodosloste´cnicosdesistemas.
Tambie´n me gustar´ıa dar las gracias a todas aquellas personas que se ofrecieron para resolver mis dudas sin
esperarnadaacambio,como:JuanjoLull,Alfons-JuanC´ıscar,JorgeIgual,FranciscoCasacubertayLuisLeiva,
entreotros.
Elme´scarinyo´srecordvaperalsmeuspares,elmeugerma`,Ame´lie,iaalgunsdelsmeusamics(comAndre´s,
Mar´ıa,Chantal,AlbertooNacho)—engeneral,atotsaquellsquem’hanajudataarribaralcimd’aquestamun-
tanya.
IwouldalsoliketothankAdamJ.Schwarz(TranslationalImaging,ExploratoryandProgramMedicine,Lilly
Research Laboratories, Eli Lilly and Company, Indianapolis, USA) for providing us his digital multislice 2D
rat brain atlas, and Ede Rancz (Division of Neurophysiology, NIMR, London, United Kingdom; Neuroscience,
PhysiologyandPharmacology,UCL,London,UnitedKingdom)whohasleadedusintheanalysisofthevestibular
system.
IV
Resumen
ElprincipalobjetivodeestaTesisDoctoraleselestudiodelaconectividadfuncionaldelcerebroinvivocom-
binando imagen por resonancia magne´tica funcional con microestimulacio´n ele´ctrica cerebral en animales de
experimentacio´n.
Esta Tesis Doctoral se enmarca en un equipo multidisciplinar fruto de la estrecha colaboracio´n que mantie-
nen el Centro de Biomateriales e Ingenier´ıa Tisular de la Universitat Polite`cnica de Vale`ncia y el Instituto de
NeurocienciasdeAlicantedelConsejoSuperiordeInvestigacionesCient´ıficas-UniversidadMiguelHerna´ndez.
Elestudiodelaconectividadfuncionalesdegranintere´senlaneurobiolog´ıaba´sicaactualyunapiezafunda-
mentalenlainvestigacio´nprecl´ınicadeenfermedadespsiquia´tricas.Noenvano,setratadelmecanismosobreel
quesefundamentandosdelosprincipiosba´sicosdelaneurobiolog´ıa:laespecializacio´nylaintegracio´nfuncional.
Elsistemanerviosoimplementaunprocesamientoaltamentedistribuidodelainformacio´n,conmo´dulosespecia-
lizados en aspectos espec´ıficos del procesamiento que se combinan entre s´ı de manera integral. Por ejemplo, la
experienciamultisensorialdeunepisodiocotidianoseexperimentacomounapercepcio´nu´nica(ointegrada).En
este contexto, la conectividad eficiente entre mo´dulos funcionales, o conectividad funcional, es un requisito in-
dispensable.Parasereficiente,dichaconectividaddebeadaptarsealasnecesidadesdelsistemaenunentorno–el
medio en que se desenvuelve el organismo– que esta´ en continuo cambio. Por tanto, la configuracio´n funcional
del network es una caracter´ıstica dina´mica determinada por mecanismos de plasticidad sina´ptica, adaptacio´n y
modulacio´n,quedefineelflujodeinformacio´nenelsistema.Lagransimilitudentrealgunosmodeloscerebrales
(comoeldelosmonosoratas)yelcerebrohumano,hacequelaexperimentacio´nconanimalespermitaextrapolar
conrelativasencillezmuchasdelasconclusionesquesobreellossederiven.
Losme´todosdeana´lisisparaelestudiodelaconectividadfuncionalqueaqu´ısepresentansehanaplicadoal
caso espec´ıfico de ima´genes de resonancia magne´tica funcional de cerebros de rata que se estimulan ele´ctrica-
mente. Para detectar las redes cerebrales que se conectan funcionalmente se han utilizado te´cnicas que asumen
la correlacio´n entre sen˜ales hemodina´micas cerebrales como indicadores de la conectividad, ya sea a partir del
ana´lisis esta´ndar de la correlacio´n cruzada o a partir de medidas multivariadas para la deteccio´n de patrones de
varianza/covarianza.
Los seis primeros cap´ıtulos de la memoria introducen las bases teo´ricas y de conocimiento que permiten el
disen˜o y desarrollo de todos aquellos me´todos que se presentan como herramientas para nuestro estudio de la
conectividadfuncional.EnestaprimerapartedelaTesisDoctoralseexponenlossiguientesconceptosclave:
1. Que la neurociencia moderna se postula en base a la doctrina de la neurona—una teor´ıa que describe al
cerebro humano como un sistema formado por billones de elementos discretos especializados en realizar
operaciones muy concretas (llamados neuronas), que se conectan (a trave´s de unas pequen˜as conexiones
electroqu´ımicasllamadassinapsis)conotroselementosoneuronassimilaresformandoredesdemundope-
quen˜oquerespondendeformaconcretafrenteafamiliasdeest´ımulosdeterminados.
2. Que una de las formas ma´s eficientes, en la actualidad, de estudiar la conectividad funcional es a trave´s
delasima´genesderesonanciamagne´ticafuncional(oIRMf)yelmodelolinealgeneral,elcualpermitela
construccio´n de mapas estad´ısticos parame´tricos que localizan las regiones cerebrales involucradas en una
tarea cognitiva o percepcio´n sensorial determinada. Los mapas estad´ısticos parame´tricos se construyen en
VI Resumen
base al principio de Fick y a la sen˜al dependiente del nivel de oxigenacio´n sangu´ınea o BOLD (por sus
siglaseningle´s:blood-oxygen-level-dependent),lacualprediceconunaltogradodeconfidencialaactividad
neuronalsubyacente[1].
3. Queparapoderconstruirmapasestad´ısticosparame´tricosquerevelendeformaefectivalaactividadglobal
neuronal son necesarias una serie de operaciones previas al ana´lisis parame´trico, como son: el preprocesa-
do de las ima´genes funcionales, la modelizacio´n de las correlaciones serie o la normalizacio´n global—que
previeneelenmascaramientodelasrespuestasfuncionalessegregadas.
4. Que la conectividad funcional es un concepto estad´ıstico a trave´s del cual se pretende cuantificar la infor-
macio´nmutuaentrelasseriestemporalesdeeventosneurofisiolo´gicos,yqueunodelosmejoresindicado-
res (o marcadores) de la conectividad funcional es la correlacio´n entre sen˜ales BOLD-IRMf de uno o ma´s
vo´xels que (por norma general) esta´n separados anato´micamente. En este sentido, la asuncio´n conectivi-
dad/correlacio´nhabilitamultituddete´cnicasdemedidaquevandesdelasma´ssencillas(comolosana´lisis
cla´sicos de correlacio´n cruzada) hasta otras mucho ma´s sofisticadas. Entre e´stas u´ltimas resultan muy po-
pulareslaste´cnicasmultivariadasbasadasenladescomposicio´nencomponentesocoordenadasprincipales
como por ejemplo la descomposicio´n en valores singulares (o SVD, por sus siglas en ingle´s: single value
decomposition)ylaclasificacio´nnosupervisadaoclustering.
Unavezexpuestoslosprincipiosymecanismosmetodolo´gicosba´sicosparaelestudiodelaconectividadfun-
cional,enelCap´ıtulo7sepresentanlosprocedimientosexperimentalesquepermitenadquirirlasima´genespor
resonancia magne´tica del cerebro de ratas de experimentacio´n. En los distintos experimentos se combina la ad-
quisicio´ndeima´genesfuncionalesconlaimplantacio´ndeuno(odos)electrodosdemicroestimulacio´nele´ctrica
cerebralmedianteloscualesseconsigueprovocarunaactivacio´nneuronalcontrolada[2].Todaslasratasseso-
meten a un estricto protocolo quiru´rgico que permite colocar con gran precisio´n los electrodos de estimulacio´n
enunascoordenadaspredeterminadasybienconocidas(hechofundamentaleneldisen˜odenuestrosme´todosde
ana´lisis,dadoquepermitelaobtencio´nydiscusio´ndegranpartedelosresultadosquepresentamos).
Un complemento muy importante (indispensable en la mayor´ıa de nuestros ana´lisis) corresponde a un atlas
anato´micomultifuncionaldisen˜adoespec´ıficamenteparaelespacioanato´micodereferenciadenuestrosdatos.La
formaenquedisen˜amosdichoatlascerebralderatasepresentaenuncap´ıtuloespec´ıficoenlapartedeme´todos
(vid.Cap´ıtulo8—S´ıntesisdeatlastridimensionalesparaelestudiodelaconectividadencerebrosderata)dado
quelametodolog´ıadedisen˜oquepresentamosseideo´ parapoderseraplicadadeformagene´ricaparalas´ıntesis
deatlasparaespaciosdereferenciadistintosalqueasumimoscomopropio.
Porlodema´s,elestudiodelaconectividadloafrontamosmediantedosv´ıasdedesarrollobiendiferenciadas,
que se fundamentan en dos paradigmas de ana´lisis ortogonales pero complementarios (pues ambos asumen la
correlacio´ncomoelmarcadordelaconexio´nneuronal):
El primer grupo de me´todos mide la conectividad funcional segu´n la forma tradicional, es decir: en base
a ana´lisis de la correlacio´n cruzada entre series temporales representativas de vo´xels aislados o grupos de
ellos.Elusodenuestroatlascerebralmultifuncionaljuntoconunprocesoiterativoquecalculalacorrelacio´n
cruzada entre todas las sen˜ales BOLD-IRMf medias de todas las regiones/etiquetas activas de cierto mapa
estad´ısticoparame´tricopermiteelca´lculodeunasmatricescuadradasquerevelaninvivoydina´micamente
elpesodelasconexionesqueidentificanaciertoestadofuncional.Dadoquelaestimulacio´nele´ctricadeun
mismonu´cleocerebraldebemostrarunmismopatro´ndemodulacio´nsina´ptica(inclusoasumiendoelposible
error experimental y la varianza en la respuesta funcional de cada sujeto), las matrices que calculamos (a
lasquellamamoshuellasdeconectividad)permiteneldesarrollodete´cnicasdeclasificacio´ndesujetosen
baseaestadosfuncionalesconcretos,yportanto,lasagrupacionesdesujetosrevelanpatronesdeactivacio´n
neuronal(odeconectividadfuncionalsubyacente)reconocibles(yportantocaracter´ısticos)entrelossujetos
delapoblacio´nanalizada(vid.Cap´ıtulo9—Huellasdeconectividadyana´lisisdegrupos).
Lasegundav´ıadedesarrollodenuestroestudiodelaconectividadfuncionalenelcerebroderatatieneque
verconlavisio´nmultivariadadelosdatosdeIRMfatrave´sdesudescomposicio´nenvaloressingulares.En
VII
concreto,elana´lisismultidimensionaldelosdatoslorealizamoscombinandoSVDyunprocesodecluste-
ring.Enprimerlugar,realizamosunaproyeccio´nSVDdelasseriesdetiempoBOLD-IRMfconocidacomo
espaciofuncional—unsistemame´tricoenelqueladistanciaentrecualesquieradosvo´xelsserelacionacon
el grado de conectividad que existe entre ellos. En segundo lugar y en virtud de la abstraccio´n conectivi-
dad/distancia,sometemosalespaciofuncionalaunprocesodeclasificacio´nnosupervisada,procedimiento
porelcualsomoscapacesdeidentificar,comomiembrosdeunmismocluster,aaquellosvo´xelsqueesta´n
conectados funcionalmente entre s´ı y, por lo tanto, con una respuesta funcional media representativa del
sistema. Dado que dos vo´xels pro´ximos en el espacio funcional pueden estar segregados anato´micamente,
utilizamoslasagrupacionesdelespaciofuncionalparaconstruirmapasmultiparame´tricosdelaconectividad
funcional que permiten expresar la respuesta funcional de los efectos neuronales globales como suma de
variosmodoshemodina´micos(vid.Cap´ıtulo10—Sistemasfuncionales).
Finalmente,cabemencionarquetodaslasmetodolog´ıasdeana´lisisdelaconectividadfuncionaldisen˜adasen
estaTesisDoctoralhansidotranscritasendecenasdefuncionesque,juntoalatlasmultifuncionaldelcerebrode
rataquehemosdisen˜adoespec´ıficamenteparanuestrosdatos,nospermiten(amododeresultados):
1. Crearunsoftwaredeelaboracio´npropiaparaelana´lisisdeima´genesderesonanciamagne´ticafuncionalde
cerebrosderataqueseestimulanele´ctricamente.Dichosoftware(alquellamamosSPMrat)utilizaalgunas
funciones del paquete MATLAB conocido como SPM (SPM8, www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/)
ypermitedeformamuysencilla(atrave´sdedia´logosdepregunta/respuesta,funcionesdefa´cilinvocacio´n
e interfaces gra´ficas) un ana´lisis integral y automa´tico de las ima´genes funcionales para el estudio de la
conectividad funcional a partir del preprocesamiento de ima´genes, el ana´lisis de grupos de sujetos a partir
delaclasificacio´ndelashuellasdeconectividadolaextraccio´ndesistemasfuncionalesapartirdelana´lisis
meanshiftdelsistemame´tricodelaconectividadfuncional.
2. Sintetizarunasestructurasmatricialesenrepresentacio´ndelaactividadneuronalquerevelandina´micamente
el sustrato anato´mico asociable a un conjunto espec´ıfico de conexiones establecidas (junto con sus pesos
funcionales),identificandodeformau´nicaacadasujetoaisladoapartirdelaactividadIRMfinducida.
3. Disen˜arunclasificadordepatronesdeconectividadfuncional(esdecir,delasrepresentacionesmatriciales
del apartado anterior o huellas de conectividad) que (a su vez) permite la identificacio´n de los distintos
estadosfuncionalesquepuedangenerarseentrevariossujetosalosqueseaplicaunooma´sparadigmasde
estimulacio´nele´ctrica.
4. Implementarunprocedimientodeclasificacio´nnosupervisadamedianteelalgoritmomeanshift queesca-
pazdeextraerlosmodosdeaquelladistribucio´nestad´ısticaquerepresentalaconexio´ndelossupra-vo´xels
representadosenciertoespaciofuncionalyportanto,ladefinicio´ndeclustersosistemasfuncionalesidenti-
ficablestantoespacialmente(apartirdeunasma´scarasbinariasdemembres´ıa)comotemporalmente(apartir
delassen˜alesmediasBOLD-IRMf).
5. Elaborar unos mapas multiparame´tricos que permiten expresar la respuesta funcional integrada en una su-
ma de respuestas funcionales parciales, fundamentalmente a partir de la caracterizacio´n dispersiva de las
funcionesderespuestahemodina´micasegu´nlapropiadescomposicio´nmeanshiftdelpasoanterior.
Enbaseadichosresultados,podemosderivarlassiguientesconclusionesbiome´dicas:
Quelashuellasdeconectividadpermitenpredecirlaposicio´ndeloselectrodosdeestimulacio´nylospara´me-
tros de estimulacio´n empleados para generar las respuestas funcionales. Esto sugiere que trasladar estas
te´cnicasalmundocl´ınico,yenconcretoalaspra´cticasdelaestimulacio´ncerebralprofunda,puederesultar
muy beneficioso. Por ejemplo, puede confirmar la correcta implantacio´n del electrodo y en caso contrario,
modificarsuposicionamientoparaoptimizarelresultadocl´ınico—vid.cap´ıtulos12,13y/o15.
VIII Resumen
Que el algoritmo mean shift permite la descomposicio´n de la respuesta funcional integrada en varias res-
puestasparcialesqueidentificanagruposdevo´xelsqueesta´nfuncionalmenteconectadosentres´ı,porloque
podemos:
Obtener conclusiones relativas a la causalidad o retardo sistema´tico [3] de las respuestas funcionales
•
(segu´nelprincipiodelreposoinicialdelossistemaslinealesinvarianteseneltiempo).
Estudiar la conectividad efectiva a partir del uso de dos o ma´s electrodos de estimulacio´n cuyas res-
•
puestasevocadasseinterfierenasime´tricamente.
Crearunosmapasanal´ıticosquenospermitenaislaranato´micamentesistemasmacrosco´picosconecta-
•
dosfuncionalmentepara,porejemplo,diferenciarrespuestasdirectaseindirectas(omonosina´pticasvs.
polisina´pticas)oelestudiodelproblemaasociadoalasrespuestasBOLDnegativas—vid.Cap´ıtulo14.
Resum
El principal objectiu d’questa Tesi Doctoral e´s l’estudi de la conectividad funcional del cervell in vivo
combinant imatge per ressona`ncia magne`tica funcional amb microestimulacio´ ele`ctrica cerebral en animals
d’experimentacio´.
AquestaTesiDoctorals’emmarcaenunequipmultidisciplinarfruitdel’estretacollaboracio´ quemantenenel
·
CentredeBiomaterialsiEnginyeriaTisulardelaUniversitatPolite`cnicadeVale`nciail’InstitutdeNeurocie`ncies
d’AlacantdelConsellSuperiord’InvestigacionsCient´ıfiques-UniversitatMiguelHerna´ndez.
L’estudidelaconnectivitatfuncionale´sdegranintere´senlaneurobiologiaba`sicaactualiunapec¸afonamental
enlarecercaprecl´ınicad’enfermetatspsiquia`triques.Noenva,estractadelmecanismesobreelqueesfonamenten
dosdelsprincipisba`sicsdelaneurobiolog´ıa:l’especialitzacio´ il’integracio´ funcional.Elsistemanervio´simple-
mentaunprocessamentaltamentdistribu¨ıtdelainformacio´,ambmo`dulsespecialitzatsenaspectesespec´ıficsdel
processamentqueescombinenentres´ıdeformaintegral.Perexemple,l’experie`nciamultisensoriald’unepisodi
quotidia` s’experimenta com una percepcio´ u´nica (o integrada). En aquest context, la connectivitat eficient entre
mo`dulsfuncionals,oconnectivitatfuncional,e´sunrequisitindispensable.Perae´ssereficient,ditaconnectivitat
deuadaptar-se alesnecessitatsdel sistemaenun entorn–elmitja` en que` es desenvolupal’organisme–que esta`
encontinucanvi.Pertant,laconfiguracio´ funcionaldelnetworke´sunacaracter´ısticadina`micadeterminadapels
mecanismesdeplasticitatsina`ptica,adaptacio´ imodulacio´,quedefineixelfluxed’informacio´ alsistema.Lagran
semblanc¸aentrealgunsmodelscerebrals(comeldelsmicosorates)ielcervellhuma`,faquel’experimentacio´amb
animalspermetaextrapolarambrelativasenzillesamoltesdelesconclusionsquesobreellsesderiven.
Els me`todes d’ana`lisis per a l’estudi de la connectivitat funcional que aqu´ı es presenten s’han aplicat al cas
espec´ıfic per a imatges de ressona`ncia magne`tica funcional de cervells de rata que s’estimulen ele`ctricament.
Per detectar les xarxes cerebrals que es connecten funcionalment s’han utilitzat te`cniques que assumeixen la
correlacio´ entre senyals hemodina`miques cerebrals com a indicadors de la connectivitat, ja siga a partir de
l’ana`lisi esta`ndard de la correlacio´ creuada o a partir de mesures multivariades per a la deteccio´ de patrons de
varia`ncia/covaria`ncia.
Elssisprimerscap´ıtolsdelamemo`riaintrodueixenlesbasesteo`riquesideconeixementquepermeteneldisseny
i desenvolupament de tots aquells me`todes que es presenten com a eines per al nostre estudi de la connectivitat
funcional.EnaquestaprimerapartdelaTesiDoctorals’exposenelssegu¨entsconceptesclau:
1. Quelaneurocie`nciamodernaespostulasobrelabasedeladoctrinadelaneurona—unateoriaquedescriu
alcervellhuma` comunsistemaformatperbilionsd’elementsdiscretsespecialitzatsenrealitzaroperacions
moltconcretes(anomenatsneurones),queesconnecten(atrave´sd’unespetitesconnexionselectroqu´ımiques
anomenadessinapsis)ambaltreselementsoneuronessimilarsformantxarxesdemo´nmenutqueresponen
deformaconcretafrontafamiliesd’est´ımulsdeterminats.
2. Que una de les formes me´s eficients, en l’actualitat, d’estudiar la connectivitat funcional e´s a trave´s de les
imatgesderessona`nciamagne`ticafuncional(oIRMf)ielmodellinealgeneral,elqualpermetlaconstruc-
cio´ demapesestad´ısticsparame`tricsquelocalitzenlesregionscerebralsinvolucradesenunatascacognitiva
opercepcio´ sensorialdeterminada.Elsmapesestad´ısticsparame`tricsesconstrueixensobrelabasedelprin-
cipideFickialsenyaldepenentdelnivelld’oxigenacio´ sangu´ıniaoBOLD(perlesseuessiglesenangle`s:
X Resum
blood-oxygen-level-dependent),laqualprediuambunaltgraudeconfide`ncial’activitatneuronalsubjacent
[1].
3. Que per a poder construir mapes estad´ıstics parame`trics que revelen de forma efectiva l’activitat global
neuronal so´n necessa`ries una se`rie d’operacions pre`vies a l’ana`lisi parame`trica, com so´n: el pre-processat
de les imatges funcionals, la modelitzacio´ de les correlacions serie o la normalitzacio´ global—que preveu
l’emmascaramentdelesrespostesfuncionalssegregades.
4. Que la connectivitat funcional e´s un concepte estad´ıstic a trave´s del qual es prete´n quantificar la informa-
cio´ mu´tua entre les se`ries temporals d’esdeveniments neurofisiolo`gics, i que un dels millors indicadors (o
marcadors)delaconnectivitatfuncionale´slacorrelacio´ entresenyalsBOLD-IRMfd’unome´svo`xelsque
(pernormageneral)estanseparatsanato`micament.Enaquestsentit,l’assumpcio´ connectivitat/correlacio´ ha-
bilita multitud de te`cniques de mesura que van des de les me´s senzilles (com les ana`lisis cla`ssiques de
correlacio´ creuada)finsaunesaltresmoltme´ssofisticades.Entreaquestesu´ltimesresultenmoltpopularsles
te`cniquesmultivariadesbasadesenladescomposicio´encomponentsocoordenadesprincipalscomperexem-
pleladescomposicio´ envalorssingulars(oSVD,perlesseuessiglesenangle`s:singlevaluedecomposition)
ilaclassificacio´ nosupervisadaoclustering.
Unavegadaexposatselsprincipisimecanismesmetodolo`gicsba`sicsperal’estudidelaconnectivitatfuncional,
en el Cap´ıtol 7 es presenten els procediments experimentals que permeten adquirir les imatges per ressona`ncia
magne`ticadelcervellderatesd’experimentacio´.Enelsdiferentsexperimentsescombinal’adquisicio´ d’imatges
funcionalsamblaimplantacio´ d’un(odos)ele`ctrodesdemicroestimulacio´ ele`ctricacerebralmitjanc¸antelsquals
s’aconsegueix provocar una activacio´ neuronal controlada [2]. Totes les rates se sotmeten a un estricte protocol
quiru´rgicquepermetcollocarambgranprecisio´ elsele`ctrodesd’estimulacio´ enunescoordenadespredetermina-
·
desibenconegudes(fetfonamentaleneldissenydelsnostresme`todesd’ana`lisis,donatquepermetl’obtencio´ i
discussio´ degranpartdelsresultatsquepresentem).
Un complement molt important (indispensable en la majoria de les nostres ana`lisis) correspon a un atles
anato`mic multifuncional dissenyat espec´ıficament per a l’espai anato`mic de refere`ncia de les nostres dades. La
formaenque`dissenyemaquestatlescerebralderataespresentaenuncap´ıtolespec´ıficenlapartdeme`todes(vid.
Cap´ıtol 8—S´ıntesis de atlas tridimensionales para el estudio de la conectividad en cerebros de rata) ate`s que
lametodologia dedisseny que presentem es vaidear pera poderser aplicadade formagene`ricaper a las´ıntesi
d’atlesperaespaisderefere`nciadiferentsalqueassumimcomapropi.
En quant a la resta, l’estudi de la connectivitat ho afrontem mitjanc¸ant dues vies de desenvolupament ben
diferenciades, que es fonamenten en dos paradigmes d’ana`lisis ortogonals pero` complementaris (donat que` tots
dosassumeixenlacorrelacio´ comelmarcadordelaconnexio´ neuronal):
El primer grup de me`todes mesura la connectivitat funcional segons la forma tradicional, e´s a dir: sobre
la base d’ana`lisi de la correlacio´ creuada entre se`ries temporals representatives de vo`xels a¨ıllats o grups
d’ells.L’u´sdelnostreatlescerebralmultifuncionaljuntamentambunproce´siteratiuquecalculalacorrela-
cio´ creuada entre tots els senyals BOLD-IRMf mitjanes de totes les regions/etiquetes actives de cert mapa
estad´ıstic parame`tric permet el ca`lcul d’unes matrius quadrades que revelen in vivo i dina`micament el pes
delesconnexionsqueidentifiquenacertestatfuncional.Ate`squelaestimulacio´ ele`ctricad’unmateixnucli
cerebraldeumostrarunmateixpatro´ demodulacio´ sina`ptica(inclu´sassumintelpossibleerrorexperimental
i la varianc¸a en la resposta funcional de cada subjecte), les matrius que calculem (a les quals cridem em-
premptesdeconnectivitat)permeteneldesenvolupamentdete`cniquesdeclassificacio´ desubjectessobrela
based’estatsfuncionalsconcrets,ipertant,lesagrupacionsdesubjectesrevelenpatronsd’activacio´ neuro-
nal(odeconnectivitatfuncionalsubjacent)reconeixedors(ipertantcaracter´ıstics)entreelssubjectesdela
poblacio´ analitzada(vid.Cap´ıtol9—Huellasdeconectividadyana´lisisdegrupos).
La segona via de desenvolupament del nostre estudi de la connectivitat funcional en el cervell de rata te´ a
veureamblavisio´ multivariadadelesdadesdeIRMfatrave´sdelaseuadescomposicio´ envalorssingulars.