Используя один из крупнейших на сегодняшний день наборов данных МРТ, исследователи выявили четыре критических момента, когда происходит реорганизация связей в мозге, и выяснили, как наши нейронные сети растут, стабилизируются и в конечном счёте деградируют с возрастом.
В исследовании, опубликованном в Nature Communications, учёные составили карту структурного топологического развития человека в течение жизни.
По мере того как мы взрослеем, структура и функции мозга меняются. Его топология — сложные паттерны, определяющие организацию нейронных связей, — также меняется с возрастом. Это связано с поведением, психическим здоровьем и когнитивными способностями. Исследования выявили значительные различия в структурной топологии, связанные с развитием на протяжении жизни и индивидуальными особенностями.
Структурные паттерны связей влияют на поведение и здоровье
В настоящем исследовании учёные составили карту структурного топологического развития человека на протяжении всей его жизни. Они использовали данные диффузионной визуализации из девяти наборов данных, полученных в ходе поперечного исследования нейротипичных людей. Для топологического анализа были рассчитаны 12 метрик теории графов, то есть показателей интеграции, сегрегации и центральности. Метриками центральности были центральность подграфа (взвешенная сумма всех замкнутых путей узла) и центральность по промежуточности (доля длин кратчайших путей, проходящих через узел).
Показатели сегментации показывают, как сеть мозга распадается на отдельные, тесно связанные кластеры. К ним относятся:
- Модульность (насколько хорошо сеть разделяется на непересекающиеся группы узлов)
- S-ядро (крупнейшая подсеть, определяемая силой связи, которая с возрастом увеличивается более стабильно)
- K-ядро (крупнейшая подсеть, определяемая степенью узла)
- Коэффициент кластеризации (насколько часто соседи узла также связаны друг с другом)
- Ядро-периферийная структура (организация узлов в плотное ядро и разреженную периферию)
- Локальная эффективность (насколько эффективно соседние узлы могут взаимодействовать по коротким путям)
Включенные показатели интеграции
- Глобальная эффективность (средняя длина кратчайшего обратного пути)
- Прочность (сумма весов рёбер)
- Характерная длина пути (средняя длина кратчайшего пути в сети)
- Малость мира (отношение коэффициента кластеризации к характерной длине пути).
Возрастной диапазон в наборах данных варьировался от 0 до 90 лет. Топологический анализ проводился на сетях с фиксированной плотностью (10 %), чтобы обеспечить сопоставимость данных по возрастным группам.
Траектории показателей продолжительности жизни
На протяжении всей жизни наблюдались значительные колебания глобальной эффективности, которая достигала пика в 29 лет, а затем снижалась до минимума в 90 лет. Средняя сила сети демонстрировала значительный линейный рост, достигнув пика в 90 лет.
Характерная длина пути и «малая мирность» демонстрировали обратную зависимость от глобальной эффективности. Модульность демонстрировала значительные колебания в течение жизненного цикла: минимум наблюдался в возрасте 31 года, а максимум — в возрасте 90 лет. При этом структура «ядро/периферия» демонстрировала более значительные колебания, чем модульность, достигая минимума в возрасте 55 лет и максимума в возрасте 20 лет.
Показатель S-core увеличивался относительно линейно, достигая минимума в 12 лет и максимума в 90 лет. Показатель K-core не претерпел значительных изменений с возрастом. Показатели локальной сегрегации, такие как коэффициент кластеризации и локальная эффективность, увеличивались более линейно с возрастом и достигли максимума в 90 лет. Показатель центральности по межузлам также колебался в течение жизни, в то время как центральность по подграфам увеличивалась более линейно.
Многие топологические показатели были сильно коррелированы, что указывало на избыточность и уникальность характеристик. Поэтому размерность данных была снижена, чтобы исследовать нелинейные изменения в топологии продолжительности жизни с помощью многомерного обучения. Для построения многообразий использовались значимые показатели, прогнозируемые по возрасту. Всего было создано 968 равномерных многомерных аппроксимаций и проекций (UMAP), чтобы получить информацию на глобальном и локальном уровнях.
Впоследствии коллекторы использовались для определения поворотных точек. Основные поворотные точки были определены примерно в возрасте 9, 32, 66 и 83 лет, которые определили пять эпох жизни. Изменения в разные эпохи оценивались с использованием корреляций Пирсона для определения взаимосвязи между топологическими показателями и возрастом. Регуляризованные модели наименьшей абсолютной усадки и оператора выбора (LASSO) были использованы для определения показателя (показателей), определяющего эти взаимосвязи.
Переломные моменты определяют пять отдельных этапов развития
Этап 1 длился от нуля до девяти лет и охватывал период от младенчества до детства. Восемь показателей продемонстрировали значимую корреляцию на этом этапе. Коэффициент кластеризации был самым сильным топологическим предиктором возраста. Снижение глобальной интеграции характеризовало топологическое развитие на этом этапе. В конце этапа 1 фактор, определяющий взаимосвязь между возрастом и топологией, изменился с коэффициента кластеризации на «малую мирность».
Также произошёл сдвиг в направлении: сеть начала демонстрировать растущую интеграцию. Вторая эпоха длилась от девяти до 32 лет и охватывала период от позднего детства до раннего взросления. Все топологические показатели в этой эпохе были в значительной степени коррелированы с возрастом. В целом сегрегация на локальном уровне и на основе силы увеличилась, а глобальная модульность снизилась. Во второй эпохе малый мир был главным предиктором возраста.
В конце второй эпохи наблюдалось множество изменений в направлениях, со смещением в сторону меньшей интеграции, большей промежуточности и большей модульности. Фактор, определяющий взаимосвязь с возрастом, также изменился: на смену малому миру пришла локальная эффективность.
Эпоха 3 охватывала период от 32 до 66 лет, то есть три десятилетия взрослой жизни, и 10 показателей продемонстрировали значимую корреляцию. Она характеризовалась усилением сегрегации, ослаблением интеграции и минимальными изменениями в центральности. Самым значимым фактором, определяющим возраст в эпоху 3, была локальная эффективность. В конце эпохи 3 не произошло значительных изменений в направлении; фактор, определяющий взаимосвязь между возрастом и топологией, изменился с локальной эффективности на модульность.
Эпоха 4, охватывающая возраст от 66 до 83 лет, ознаменовала переход от зрелости к раннему старению. Только четыре показателя были достоверно коррелированы с возрастом в эпоху 4. Они характеризовались явными изменениями модульности, повышением центральности и снижением интеграции. Модульность была признана наиболее значимым показателем для определения возраста в эпоху 4. Кроме того, в конце эпохи 4 не наблюдалось значительных изменений в направленности, а ведущая топологическая метрика сместилась с модульности на центральность подграфа.
Последняя эпоха длилась от 83 до 90 лет, охватывая период от позднего старения до максимального возраста, изученного в ходе исследования. В пятой эпохе только центральность подграфа значимо коррелировала с возрастом, что также было самым сильным предиктором возраста. Результаты этой последней эпохи следует интерпретировать с осторожностью из-за снижения статистической мощности в самой старшей возрастной группе.
Пять этапов жизненного цикла отражают нелинейное развитие мозга
Полученные данные свидетельствуют о сложных, нелинейных изменениях в топологическом развитии, которые происходят на протяжении всей жизни. Результаты показывают, что с возрастом увеличивается сегрегация сети и снижается взаимосвязь между возрастом и топологией.
Анализ выявил четыре основных переломных момента в возрасте 9, 32, 66 и 83 лет, которые соответствуют отдельным фазам топологического развития со своими возрастными закономерностями. Тщательная проверка надёжности с использованием процедур гармонизации, пороговых значений плотности и параметров многообразия подтверждает стабильность этих результатов.
Ссылка на журнал:
- Мусли А., Бетлехем Р. А. И., Йе Ф. К., Эстл Д. Э. (2025). Топологические точки поворота на протяжении всей жизни человека. Nature Communications, 16(1), 10055. DOI: 10.1038/s41467-025-65974-8. https://www.nature.com/articles/s41467-025-65974-8
Чтобы написать отзыв нужно авторизоватся