Oppgave 11 - Hjernen jobber i nettverk Flashcards
Innledning (Hva vil det si at hjernen arbeider i nettverk? Bruk eksempler fra forskning på resting-state fMRI eller andre hjerneavbildningsteknikker som kan belyse hjernenettverk)
I denne oppgaven så skal jeg forklare hva det vil si at hjernen arbeider i nettverk, i tillegg til å nevne noen eksempler fra forskning på resting-state fMRI som belyser hjernenettverk. Først skal jeg si hva resting-state fMRI er. Deretter skal jeg forklare hva det vil si at hjernen arbeider i nettverk, og gi et eksempel på et slikt nettverk. Så skal jeg legge frem noen fordeler og ulemper av fMRI.
Når er hjernen vår aktiv? Hva forskere fått kunnskap om ved å studere fMRI-signaler i en hviletilstand, og hva kalles dette?
Hjernen vår er alltid aktiv, selv når vi sover og hviler. Forskere har fått mye kunnskap om hjernens funksjon og sammenkobling ved å studere fMRI-signaler når deltakerne går fra aktiv tilstand til en hviletilstand hvor de ikke er involvert i noen form for mental eller fysisk aktivitet. Dette kalles resting-state fMRI.
Hvordan får man tak i rs-fMRI?
Resting-state fMRI (rs-fMRI), blir hentet når deltakerne blir bedt om å se på en gitt lokasjon og holde øynene åpne. Skanneren samler inn hjerneaktivitet ofte i minst 4 minutter lange bolker.
Hva viser rs-fMRI?
Resting-state fMRI viser at hjernen har en rekke funksjonelle nettverk, og denne oppdagelsen har gjort det mulig for forskere å kartlegge funksjonelle forhold i hjernen.
Hvordan fungerer nettverk i hjernen? Gi et eksempel.
De områdene som jobber sammen i nettverk opprettholder aktive relasjoner, selv når hjernen ikke er involvert i en aktivitet som omhandler funksjonen til dette nettverket. For eksempel så er det visuelle nettverket aktivt, også når en person ikke ser på noe spesielt.
Hvordan oppdager man et nettverk?
Ved å studere korrelasjonen mellom hjerneaktivitet i ulike områder i hjernen, så kan man antyde at de områdene der aktiviteten er høyt korrelert, jobber sammen i nettverk. De ulike områdene eller delene i nettverkene trenger ikke være direkte anatomisk forbundet med hverandre, eller plassert nær hverandre, men det er ofte tilfelle.
Eksempler på funksjonelle nettverk.
Eksempler på funksjonelle nettverk i hjernen er “the default mode network”, “salience network”, “executive control network”, “sensory-motor network”, “auditory network” and “visual network”.
Beskriv default mode network, og hvilke deler den involverer.
Et av de funksjonelle nettverkene som er oppdaget gjennom blant annet rs-fMRI er “default mode network” (DMN). Dette nettverket er aktivt når en person ikke er engasjert i en spesifikk oppgave, men er i en passiv tilstand. I tillegg er nettverket også aktivt når man tenker på autobiografiske minner, fremtiden og når vi prøver å forstå en historie. DMN involverer deler av prefrontal cortex, posterior parietal cortex, posterior cingulate cortex og medial temporale regioner.
Har cerebrale funksjoner et område i hjernen? Forklar og gi et eksempel (eksekutive funksjoner).
Cerebrale funksjoner har ikke ett enkelt område som er ansvarlig for en atferd eller funksjon, men atferd eller funksjon er et resultat av aktivitet i ulike deler av hjernen. Selv om en funksjon er et resultat av flere områder, kan det være spesifikke områder som er nødvendig for at funksjonen skal være intakt. Et eksempel på dette er eksekutive funksjoner. Gjennom studier har man funnet ut at de frontale kortikale områdene står ikke alene for de eksekutive funksjonene, det er flere områder i hjernen som er involvert. Men det eksekutive nettverket er avhengig av frontale hjerneområder for å fungere.
Ulempe: indirekte målemetode
En utfordring med å tolke et fMRI resultat er at det er en indirekte målemetode. Dette er fordi det er den nevronale responsen vi ønsker å måle, men det er BOLD-responsen vi faktisk måler, og BOLD-responsen gir oss en indeks for hjernens relative aktivitet.
Utfordring: faktorer påvirker BOLD-responsen
Det er flere faktorer som kan påvirke BOLD-responsen, og da også resultatene på skanningen. Disse faktorene er blant annet sykdom, alder og medisiner, høyt inntak av koffein og søvnmangel. Disse kan påvirke BOLD-responsen, men de påvirker ikke den underliggende nevronale aktiviteten.
Utfordring: statistiske analyser
Det er også noen utfordringer i forbindelsene til statistiske analyser, da det er flere faktorer som kan spille inn. Når man analyserer fMRI-data så utfører man et stort antall statistiske tester, fordi man gjør statistikk i hver voksel. På grunn av dette så øker man sjansen for type-1-feil, som betyr at man feilaktig forkaster en sann nullhypotese. For å redusere sjansen for dette og for å få pålitelige resultater, så må man korrigere for multippel testing med spesielle metoder.
Fordeler med fMRI
Som man ser så er det flere utfordringer knyttet til fMRI, men denne målemetoden har også helt klart mange fordeler ved seg. fMRI har en brukbar tidsoppløsning og god romlig oppløsning, ingen skadelig stråling, er lett tilgjengelig og kan ta funksjonelle og struksjonelle bilder. fMRI har en klar nytteverdi når det kommer til kartlegging i forhold til behandling, monitorering og kirurgiske inngrep.
Oppsummering (rs-fMRI)
Resting-state fMRI er en god teknikk for å studere hvordan hjernen er organisert. Gjennom rs-fMRI er det tydelig at hjernen arbeider i nettverk, og at ingen funksjoner har en spesifikk plass i hjernen. Det er mange fordeler knyttet til fMRI, men det er også viktig å være klar over at det er noen utfordringer man må ta hensyn til.
