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.
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