Felnőttek agyi kapcsolatainak matematikai elemzésével a magzati és csecsemőkori agyi fejlődésre lehet következtetni – írják ELTE-s kutatók a rangos Scientific Reports szaklapban megjelent tanulmányukban.

Az emberi agy kapcsolatainak fejlődéséről keveset tudunk. Az agy különböző részei közötti kapcsolatok nagy része a magzati és a csecsemőkorban fejlődik ki, így a kapcsolatok létrejöttének követése igen nehéz feladat. A rágcsálókon végzett, az agyi kapcsolatok sejtszintű fejlődését leíró elektronmikroszkópos vizsgálatokkal egyszerre csak egy idegsejt kapcsolatait lehet felderíteni, és a módszer nem alkalmazható emberre – írja közleményében az egyetem.

Az ELTE PIT Bioinformatikai Csoportjának kutatói – Szalkai Balázs doktorjelölt, Varga Bálint doktorandusz és Grolmusz Vince professzor – nem a magzati- és csecsemőkorban készült adatokból, hanem sok, 22 és 35 év közötti felnőtt agyi összeköttetéseinek vizsgálatából írták le és elemezték az általuk már korábban felfedezett CCD (Consensus Connectome Dynamics, konszenzus konnektóm dinamika) jelenséget, amely feltevésük szerint jól írja le az agyi kapcsolatok egyedfejlődését.

A jelenség az agyi kapcsolatok fa-, illetve bokor-szerű növekedését írja le, ahogy ezt az alábbi animáció is bemutatja:

A kutatók a nagy amerikai Human Connectome Project MRI adathalmazának matematikai vizsgálatából jutottak erre a következtetésre, amely több száz egészséges felnőtt adatait tartalmazza.

A magyar kutatók fő eredménye az, hogy egymástól független adathalmazokból lényegében ugyanolyan agyi kapcsolatfejlődési sorrendre lehet következtetni, így ez a sorrend nem az adathalmazok sajátsága, hanem nagy valószínűséggel biológiai jelenség, amely valóban az agyi kapcsolatok fejlődését írja le. A kutatók arra jutottak, hogy matematikai eszközökkel sok felnőtt agyi kapcsolatainak elemzésével a magzati és csecsemőkori agyi fejlődésre lehet visszakövetkeztetni.

A másik fő eredmény az így tapasztalt kapcsolatnövekedési struktúra (bokor vagy fa) matematikai szimulációja: a szakemberek úgy találták, hogy egyes kapcsolatok létrejöttének valószínűsége a kapcsolat által összekötött két végpont szomszédai számának összegével arányos. Ez az eredmény hasonlít a web gráfjának matematikai leírásához, ahol az új csúcsok a régi csúcsok szomszédai számával arányos valószínűséggel kapcsolódnak a már meglévő csúcsokhoz, azaz nagyobb valószínűséggel kapcsolódnak már amúgy is sok szomszédú csúcsokhoz.