تصویربرداری مغناطیسی عملکردی (fMRI) تبدیل به یک سنگ بنای علوم اعصاب مدرن شده است، ارائه یک پنجره غیر تهاجمی به مغز انسان زنده با اندازه گیری تغییرات در اکسیژن خون، محققان می توانند استنباط کنند که مناطق در طول وظایف، در استراحت، یا در پاسخ به محرک ها فعال هستند. این تکنیک درک ما از شناخت سالم و پایه های عصبی اختلالات روانی و عصبی را تغییر داده است، زیرا آخرین روش های موجود در حال ظهور برای بهبود روند شناختی و عمیق تر شدن از روند شناختی ما برای بهبود می باشد.

پیشرفت های اخیر در فناوری fMRI

سرعت نوآوری تکنولوژیکی در fMRI قابل توجه است. سه حوزه کلیدی در حال پیشرفت هستند: وضوح فضایی بالاتر، خرید سریع تر و توالی های جدید خرید. تصویربرداری چند باند، همچنین به عنوان تصویربرداری چند زبانه همزمان شناخته می شود، به محققان اجازه می دهد تا داده ها را از چندین برش مغز جمع آوری کنند، به طور چشمگیری زمان مورد نیاز برای پوشش کامل مغز را کاهش می دهد.این باعث می شود تا جذب دینامیک عصبی سریع که قبلا پیشرفت های نقشه برداری غیر منتظره، و پایین را به طور همزمان هدایت کند.

Ultra-high-field MRI، به ویژه سیستم های 7 تسلا (7T) به طور گسترده ای در دسترس است. نسبت سیگنال به افزایش در میدان بالا قدرت تصاویر تیز و تبعیض ظریف تر ساختارهای مغز را به عنوان مثال، 7T fMRI می تواند سیگنال ها را از مناطق کوچک مانند آمیگدال یا هیپوکامپ که در اختلالات خلق و تحقیقات حافظه قابل توجه دیگر حساس هستند، درمان سریع از روش های عصبی مغز، برای این روش آموزش سریع است.

روند نوظهور در تحقیقات اختلال مغزی

از آنجایی که فناوری fMRI پیچیده تر می شود، محققان از این ابزار برای درک و تشخیص اختلالات مغزی با دقت بیشتر استفاده می کنند. زیر بخش ها امیدوار کننده ترین دستورالعمل ها را برجسته می کنند.

یادگیری ماشین و AI در fMRI

الگوریتم های یادگیری ماشین در حال حاضر برای استخراج الگوهای معنی دار از داده های پر سر و صدا که fMRI تولید می کند، ضروری است. مدل های یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی یکپارچه، می توانند حالت مغز را طبقه بندی کرده و نشانگرهای اختلالات مانند بیماری آلزایمر، اختلال افسردگی عمده و اسکیزوفرنی را شناسایی کنند.

فراتر از طبقه بندی، یادگیری ماشین برای مدل سازی پیش بینی شده استفاده می شود - پیش بینی پیشرفت بیماری یا پاسخ درمان (NeLT) در افسردگی، الگوهای اتصال جلو و خارج از حد و حصر می تواند پیش بینی کند که بیماران از درمان رفتاری شناختی در مقابل دارو بهره مند خواهند شد.[۱] این رویکرد همچنین روان شناسان را به دقت پزشکی نزدیک می کند: چالش ها باقی می مانند: نیاز به داده های بزرگ و به مشکل عمومی باز کردن است.

اتصال مغز و تجزیه و تحلیل شبکه

تمرکز تحقیقات fMRI از نقشه برداری مناطق مغز جدا شده برای تجزیه و تحلیل چگونگی ارتباط مناطق در شبکه ها تغییر کرده است. Resting-state fMRI (rfMRI) اتصال ذاتی عملکردی را نشان می دهد - فعالیت ناهمزمان بین مناطق دور مغز زمانی که یک فرد در حال انجام یک کار نیست، این شبکه ها شامل حالت پیش فرض (DMN)، شبکه همبستگی، و کنترل شبکه جلویی، اختلال در مغز، در تجزیه و تحلیل قوی است.

اتصال عملکردی پویا یک زیر فیلد در حال ظهور است که بررسی می کند که چگونه اتصالات در طول ثانیه تغییر می کنند. [۱] به جای فرض یک شبکه مغز استاتیک، این رویکرد تنوع زمانی از تعاملات عصبی را به دست می آورد. [۷] بیماران مبتلا به افسردگی نشان می دهند که تنوع پذیری بیشتری در الگوهای اتصال پارکینسون دارند، به طور بالقوه منعکس کننده یک حالت مغز سفت و ناسازگار است - نظریه - مناطق مغز را به عنوان گره های کارآمد درمان می کند، به این که چگونه می توانند معیارهای اطلاعات جزئی را محاسبه کنند.

ادغام با دیگر تصویربرداری و داده های ژنتیکی

هیچ گونه تنظیم تصویربرداری منفرد نمی تواند پیچیدگی کامل اختلالات مغزی را به خود جلب کند، بنابراین ادغام چند منظوره یک روند عمده است. ترکیب fMRI با انتشار مثبترون (PET) اجازه می دهد تا محققان الگوهای فعالیت عصبی را به فرآیندهای مولکولی خاص پیوند دهند، مانند انتقال دهنده آمیلوئید در بیماری هم زمان fMRI-EEG، وضوح مکمل را ارائه می دهد، که نشان می دهد که چگونه زمان پردازش عصبی را کاهش می دهد (در حال تغییر می دهد.

ژنتیک لایه دیگری است که یکپارچه است. تصویربرداری ژنتیک بررسی می کند که چگونه تغییرات ژنتیکی بر ساختار و عملکرد مغز تأثیر می گذارد.به عنوان مثال، APOE ε4 آلل - یک عامل خطر شناخته شده برای آلزایمر - با تغییرات شبکه پیش فرض و پیش بینی شده اتصال به سیستم های بیولوژیکی قبل از کاهش شناختی. Polyogenic برای اسکیزوفرنی می تواند الگوهای روابط ضدعفونی کننده بزرگ در طراحی سایت های زنجیره ای مانند: صدها نوع مغز را پیش بینی کند.

برنامه های بالینی و پتانسیل ترجمه

هدف نهایی این روند در حال ظهور بهبود مراقبت از بیمار است در حالی که fMRI هنوز یک ابزار بالینی روتین برای اکثر شرایط روانپزشکی نیست، چندین برنامه در حال پیشرفت هستند.در برنامه ریزی پیش از جراحی برای صرع یا بخش تومور مغز، قشر معتبر fMRI نقشه های فصیح (به عنوان مسئول زبان، موتور و عملکرد حسی) برای هدایت جراحان و به حداقل رساندن نقص های عصبی این رویکرد استاندارد در بسیاری از بیمارستان های بزرگ است.

در روانپزشکی، بیومارکرهای مبتنی بر fMRI برای تشخیص زود هنگام بیماری آلزایمر، حتی در مرحله اختلال شناختی خفیف، آزمایش های بالینی در حال حاضر از تغییرات در اتصال حالت استراحت به عنوان نقاط انتهایی ثانویه برای ارزیابی اثربخشی داروهای تجربی استفاده می کنند؛ علاوه بر این، نوروفیدبک با استفاده از نشانه های واقعی برای شرایط مانند قلع مزمن، افسردگی و اعتیاد به بیماران مبتلا به افسردگی که اختلال بالینی عمده را تجربه می کنند، آزمایش می شود.

یکی دیگر از برنامه های امیدوار کننده در پیش بینی بازگشت پس از درمان برای اختلالات مصرف مواد است.به عنوان مثال، پاسخ های میل ناشی از مصرف با fMRI نشان داده شده است که پیش بینی بازگشت در اعتیاد به کوکائین و الکل با دقت متوسط، به عنوان مدل های یادگیری ماشین قوی تر، آنها می توانند در سیستم های تصمیم گیری بالینی برای تقویت بیماران به درمان مناسب استفاده شوند.

چالش ها و مسیرهای آینده

علی رغم این پیشرفت ها، چندین مانع باید قبل از fMRI بر وعده ترجمه آن غلبه کنند.[۱] تنوع در داده های fMRI در سراسر جلسات، اسکنرها و جمعیت ها همچنان یک نگرانی عمده است.حرکت سوژه، سر و صدای فیزیولوژیکی (از تنفس و ضربان قلب)، و پارامترهای خرید متناقض می توانند مصنوعاتی را معرفی کنند که یافته های واقعی را مبهم می کند، مانند کسانی که توسط [FLT:] تحقیق (ILTI) توسعه یافته اند.

هزینه یک مانع دیگر است. اسکنرهای بالا 7T و تنظیمات fMRI در زمان واقعی گران هستند، محدود کردن پذیرش آنها به مراکز تحقیقاتی قابل حمل و نقل، گزینه های کم هزینه fMRI - مانند طیف گسترده ای از حریم خصوصی نزدیک مادون قرمز (fNIRS) - به عنوان ابزار مکمل مورد بررسی قرار می گیرد، اما آنها ارائه نفوذ پایین و حل اخلاقی نیز بوجود می آید: به عنوان مدل های پیش بینی دقیق تر برای استفاده از داده های امن و یا داده های امن تر.

به جلو، چندین جهت آینده به ویژه هیجان انگیز است.توسعه سیستم های واکنش پذیری عصبی که ترکیب fMRI در زمان واقعی با تحریک مغز عمیق حلقه بسته می تواند درمان را برای اختلالاتی مانند بیماری پارکینسون و اختلال ترجمه وسواسی-اجباری مغز، علاوه بر این، ادغام fMRI با هوش مصنوعی که می تواند توضیحات قابل تفسیر برای پیش بینی های آن را افزایش دهد اعتماد در نهایت، همکاری بزرگ بین المللی - به اشتراک گذاری اطلاعات ضروری و تجزیه و تحلیل های عصبی - به اشتراک گذاری اطلاعات ضروری.

نتیجه گیری

MRI عملکردی همچنان به تکامل از یک ابزار تحقیقاتی به یک دارایی بالینی ادامه می دهد.همگرایی تصویربرداری فوق العاده بالا، یادگیری ماشین، علوم اعصاب شبکه و ادغام چند منظوره ایجاد فرصت های بی سابقه برای درک و درمان اختلالات مغزی است که این روند در حال ظهور ارائه می دهد وعده تشخیص قبلی، مداخلات هدفمند و بهبود نتایج برای میلیون ها بیمار در سراسر جهان است، در حالی که موانع قابل توجه باقی مانده است، مسیر نوآوری نشان می دهد که روند به طور فزاینده ای نقش روان شناختی و عصبی را ایفا می کند.