Przejdź do treści Przejdź do stopki
Aktualności

Jak starzeje się mózg?

Ścieżki połączeń nerwowych w ludzkim mózgu oznaczone różnymi kolorami

Obraz traktograficzny, fot. Dreamstime

Jak starzeje się mózg?

Absolwentka AGH mgr inż. Dominika Ciupek opisała w swojej pracy magisterskiej nowatorskie wykorzystanie obrazowania dyfuzji metodą rezonansu magnetycznego, które łączy traktografię z badaniami mikrostrukturalnymi tkanki nerwowej. Przeprowadzona w oparciu o zaprezentowaną metodologię analiza dostarcza nowej wiedzy o procesie dojrzewania i starzenia się mózgu. Badania zostały docenione przez jury konkursów „Diamenty AGH” oraz „Młodzi Innowacyjni”.

Traktografia to jedna z technik obliczeniowych wykorzystujących obrazowanie dyfuzji metodą rezonansu magnetycznego (ang. MRI, Magnetic Resonance Imaging), która rozwija się od lat 90. ubiegłego wieku. Umożliwia ona mapowanie przebiegu włókien nerwowych w istocie białej, dostarczając przestrzennych obrazów, gdzie poszczególne ich ścieżki oznaczone są różnymi kolorami. Obserwowanie takiej plątaniny stanowi nie lada atrakcję dla oka, jednak rzecz jasna nie o zachwyty tu chodzi. Takie wizualizacje są wykorzystywane przez lekarzy w diagnostyce nowotworów mózgu oraz przy planowaniu zabiegów operacyjnych, a także stanowią użyteczne narzędzie dla neuronaukowców badających połączenia pomiędzy różnymi obszarami mózgu i funkcjonowanie układu nerwowego.

Do tworzenia obrazów traktograficznych wykorzystywany jest rejestrowany przez skaner sygnał rezonansu magnetycznego dyfuzyjnie ważony. Ruch cząsteczek wody w organizmie może odbywać się w sposób izotropowy bądź anizotropowy, gdy dyfundujące molekuły napotykają w tkance ograniczenia. Po przekształceniu sygnału z wykorzystaniem modelu reprezentującego wielowymiarową strukturę tkanki nerwowej, dla każdego woksela można uzyskać informację o charakterze dyfuzji. Powszechnie stosowaną reprezentacją sygnału jest obrazowanie tensora dyfuzji (ang. DTI, Diffusion Tensor Imaging), która mierzy wielkość dyfuzyjności wzdłuż trzech prostopadłych kierunków. Pozwala to ustalić m.in. główny kierunek ruchu cząsteczek oraz opisać całościowy proces dyfuzji miarami ilościowymi. Należą do nich średnia dyfuzyjność (ang. MD, Mean Diffusivity) oraz anizotropia frakcyjna (ang. FA, Fractional Anisotropy), które dostarczają informacji o mikrostrukturze tkanki, pozwalając wychwycić zmiany będące następstwem chorób neurodegeneracyjnych lub naturalnych procesów starzenia.

Jak powstaje obraz traktograficzny?

Molekuły z większą swobodą dyfundują wzdłuż niż w poprzek włókien nerwowych. Obraz traktograficzny powstaje w wyniku połączenia za pomocą odpowiednich technik matematycznych i komputerowych sąsiadujących ze sobą wokseli o podobnej anizotropii, które z dużym prawdopodobieństwem należą do tych samych włókien nerwowych. Tensor dyfuzji uogólniony do trzech kierunków jest jednak tylko obiektem matematycznym, który nie oddaje rzeczywistej struktury tkanki nerwowej (w rzeczywistości żeby wyznaczyć tensor dyfuzji, trzeba wykonać pomiar w co najmniej sześciu niezależnych kierunkach). Dla obszarów mózgu, w których włókna nie przebiegają równolegle, ale na przykład krzyżują się, uzyskany obraz może zostać zafałszowany. Lepiej sprawdzają się w tym względzie modele biofizyczne, które uwzględniają pewne założenia dotyczące struktury tkanki nerwowej.

– Modele biofizyczne biorą pod uwagę istnienie tzw. przedziałów [ang. compartments – red.] wyjaśnia dr inż. Tomasz Pięciak z Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación na Uniwersytecie w Valladolid (Hiszpania), wcześniej pracownik Wydziału Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej AGH, który specjalizuje się w metodach matematycznych i algorytmach komputerowych używanych do reprezentowania oraz przetwarzania danych uzyskanych w wyniku obrazowania dyfuzji metodą rezonansu magnetycznego. – Pewien przedział mówi o dyfuzji kierunkowej, inny o dyfuzji swobodnej, która zachodzi np. między aksonami. Mamy więc możliwość rozdzielenia składowych tego sygnału. Zastosowanie modeli biofizycznych wymaga jednak bardziej skomplikowanych i czasochłonnych metod akwizycji danych, co przekracza możliwości szpitalnej diagnostyki.

Połączenie traktografii z badaniami mikrostrukturalnymi

Co jednak w systemie opieki zdrowotnej wydłużyłoby kolejkę pacjentów oczekujących na wyniki, nie jest przeszkodą w świecie nauki. Absolwentka AGH mgr inż. Dominika Ciupek w swojej pracy magisterskiej „Mapowanie właściwości dróg istoty białej starzejącego się mózgu z zastosowaniem obrazowania dyfuzji metodą rezonansu magnetycznego”, przygotowanej na WEAIiIB AGH pod kierunkiem dr. inż. Tomasza Pięciaka oraz dr. inż. Jaromira Przybyły, opisała wykorzystanie nowatorskiej metody łączącej traktografię z badaniami ilościowymi do oceny zmian mikrostrukturalnych, jakie zachodzą wraz z wiekiem wzdłuż czterech głównych ścieżek w istocie białej: pęczku łukowatym, pęczku podłużnym dolnym, pęczku haczykowatym oraz drodze korowo-rdzeniowej. Praca została doceniona w 2023 roku przez jury konkursów „Diamenty AGH” oraz „Młodzi Innowacyjni” organizowanego przez Sieć Badawczą Łukasiewicz – Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów, w obu zdobywając I nagrodę.

Autorka pracy wykorzystała do analizy bazę skanów MR pobraną od 62 zdrowych osób w różnym wieku. Korzystając z algorytmu traktograficznego opartego na rozkładzie orientacji włókien, określiła przebieg włókien nerwowych w interesujących ją obszarach mózgu. Następnie w oparciu o DTI oraz modele biofizyczne NODDI (ang. Neurite Orientation and Dispersion Density Imaging) oraz SMT (ang. Spherical Mean Technique) wyznaczyła miary strukturalne wzdłuż przebiegu poszczególnych ścieżek. Ze względu na duże zapotrzebowanie na moc obliczeniową ze strony wykorzystanych w pracy modeli biofizycznych, absolwentka AGH skorzystała z zasobów superkomputera Prometheus, udostępnionych w tym w celu przez Akademickie Centrum Komputerowe Cyfronet AGH.

Mgr inż. Dominika Ciupek, fot. Marianna Cielecka

Uśmietchnięta młoda kobieta stojąca za balustradą

Połączenia w mózgu dojrzewają i starzeją się równomiernie

Przeprowadzona analiza pozwoliła dojść do ciekawych wniosków: – Wartości pojedynczych miar mikrostrukturalnych wzdłuż poszczególnych wiązek włókien zmieniają się w trakcie życia w równym tempie. Nie mamy więc do czynienia na przykład z sytuacją, że przednia część danej wiązki dojrzewa czy starzeje się szybciej niż część tylna. Nie jest też tak, że od urodzenia aż do starości miary cały czas tylko rosną lub maleją, ale przybierają kształt paraboli – kiedy osiągają wartość maksymalną, możemy uznać, że przestają następować zmiany związane z dojrzewaniem i po przekroczeniu tego ekstremum zaczyna się degeneracja danej wiązki, czyli proces starzenia. Możemy powiedzieć, że następuje to między 25. a 35. rokiem życia – opisuje swoje ustalenia mgr inż. Dominika Ciupek.

Dr inż. Tomasz Pięciak podkreśla, że opisana w pracy metodologia wypada innowacyjnie na tle innych badań, których celem jest uchwycenie różnych zmian zachodzących w mózgu: – Często dowiadujemy się z mediów, że naukowcy zbadali, jak coś – na przykład używanie mediów społecznościowych czy przebywanie w hałasie – wpływa na mózg. Co to oznacza w praktyce? Najczęściej ci badacze wyznaczają parametry ilościowe na obrazach mózgu i porównują je z parametrami uzyskanymi na podstawie grupy referencyjnej. W tym przypadku te miary porównywane były nie w obrębie obszaru zainteresowania, tylko wzdłuż konkretnych włókien wyznaczonych traktograficznie. Pokazanie, jak zmieniają się one w trakcie życia, to najważniejszy element tej pracy.

Wizualizacja wyników badań

W ocenie ilościowej przebieg mediany pozostaje w dużej mierze jednakowy w kolejnych grupach wiekowych, a zmienia się jedynie zakres wartości, Rys. Dominika Ciupek

Uczenie federacyjne jako nowy kierunek badawczy

Absolwentka AGH kontynuuje obecnie swoje zainteresowania naukowe związane z miarami mikrostrukturalnymi w ramach doktoratu, który realizuje w międzynarodowym instytucie badawczym Sano – Centrum Zindywidualizowanej Medycyny Obliczeniowej pod opieką dr. inż. Tomasza Pięciaka oraz dr. hab. Macieja Malawskiego, profesora na Wydziale Informatyki AGH.

Dominika Ciupek w swojej pracy badawczej zajmuje się uczeniem federacyjnym, które otwiera możliwość polepszenia jakości działania sztucznej inteligencji wykorzystywanej do różnych zadań w obszarze MRI. Jedną z przeszkód w wykorzystaniu uczenia maszynowego w tej dziedzinie jest fakt, że w związku z koniecznością ochrony wrażliwych danych medycznych modele sztucznej inteligencji szkolone są na ograniczonych zasobach danych, którymi ze względu na obowiązujące przepisy poszczególne podmioty nie mogą się między sobą dzielić. W przypadku MRI, gdzie skany pobrane od tego samego pacjenta mogą różnić się w zależności od producenta czy konfiguracji sprzętu, trudność stanowi w związku z tym replikowalność wyników uzyskiwanych przez sztuczną inteligencję w szerszej skali.

– Uczenie federacyjne pozwala na to, żeby każda instytucja uczyła swój model osobno i tylko parametry tego modelu są przekazywane i agregowane w celu uzyskania lepszego modelu globalnego – wyjaśnia mgr inż. Dominika Ciupek.

Wcześniejsze sukcesy absolwentki AGH

Nagrody za pracę magisterską „Mapowanie właściwości dróg istoty białej starzejącego się mózgu z zastosowaniem obrazowania dyfuzji metodą rezonansu magnetycznego” to nie jedyne laury, jakie za swoje dokonania otrzymała mgr inż. Dominika Ciupek. Również praca inżynierska absolwentki AGH, przygotowana pod opieką dr. inż. Tomasza Pięciaka, w której także zajmowała się zastosowaniem modeli biofizycznych w kontekście badań MRI, zdobyła w 2021 roku 2. miejsca w konkursie „Młodzi Innowacyjni” oraz w Konkursie o Nagrodę Siemensa w zakresie automatyki i robotyki . Została także doceniona przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego przyznaniem grantu na kontynuację prowadzonych badań w ramach programu „Najlepsi z najlepszych! 4.0”. Praca otrzymała też wyróżnienie na XXX Ogólnopolskiej Konferencji Studenckich Kół Naukowych „Człowiek i jego środowisko” w Kielcach. Jeszcze przed jej obroną, publikacja autorki będąca wynikiem półtorarocznej współpracy z naukowcami z Włoch oraz Iranu została przyjęta na prestiżową konferencję ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition w Vancouver w Kanadzie.

 

Stopka