Újabb lépés az agy fejlődésének feltárásában
Az emberi agy kapcsolatainak fejlődéséről még elég keveset tudunk. Az agy különböző részei közötti kapcsolatok nagy része a magzati és a csecsemőkorban fejlődik ki, így a kapcsolatok létrejöttének követése igen nehéz feladat. Rágcsálókon végeztek az agyi kapcsolatok sejtszintű fejlődését leíró elektronmikroszkópos vizsgálatokat, azonban ezzel a módszerrel egyszerre csak egy idegsejt kapcsolatait lehet felderíteni, és a módszer emberre nem alkalmazható.
Az ELTE PIT Bioinformatikai Csoportjának kutatói – Szalkai Balázs doktorjelölt, Varga Bálint doktorandusz és Grolmusz Vince professzor – nem a magzati- és csecsemőkorban készült adatokból, hanem 22 és 35 év közötti felnőttek agyi összeköttetéseinek vizsgálatából írták le és elemezték a kutatócsoport által korábban felfedezett CCD (Consensus Connectome Dynamics, konszenzus konnektóm dinamika) jelenséget, amely – feltevésük szerint – jól írja le az agyi kapcsolatok egyedfejlődését.
A jelenség az agyi kapcsolatok fa-, illetve bokorszerű növekedését írja le, amely jól látható a következő videón is.
A kutatók a nagy amerikai Human Connectome Project MRI több száz egészséges felnőtt adatait tartalmazó adathalmazának matematikai vizsgálatából jutottak erre a következtetésre.
A Scientific Reports-ban 2017. november 23-án publikált cikk fő eredménye az, hogy egymástól független adathalmazokból lényegében ugyanolyan agyi kapcsolatfejlődési sorrend bontakozik ki, így
ez a sorrend nagy valószínűséggel nem az adathalmazok sajátsága, hanem biológiai jelenség, amely valóban az agyi kapcsolatok fejlődését írja le.
Tehát a kutatók azt kapták, hogy felnőttek agyi kapcsolatainak matematikai elemzésével a magzati és csecsemőkori agyi fejlődésre lehet következtetni.
A másik fő eredmény az így tapasztalt kapcsolatnövekedési struktúra (bokor vagy fa) matematikai szimulációja: a szakemberek úgy találták, hogy egyes kapcsolatok létrejöttének valószínűsége a kapcsolat által összekötött két végpont szomszédai számának összegével arányos. Ez az eredmény hasonlít a World Wide Web gráfjának matematikai leírásához, ahol is az új csúcsok a régi csúcsok szomszédai számával arányos valószínűséggel kapcsolódnak a már meglévő csúcsokhoz, azaz nagyobb valószínűséggel kapcsolódnak már amúgy is sok szomszédú csúcsokhoz.