Estudio de la conectividad estructural y genética del cerebro humano

Abstract

El cerebro humano, pese a su homogénea apariencia externa, presenta un intrincado patrón de conexiones internas que interconectan las diferentes regiones cerebrales. Estas conexiones, conocidas como tractos neuronales, están formadas por miles de neuronas agrupadas de forma ordenada y son la base de la correcta intercomunicación en un cerebro sano.

Los recientes avances en técnicas de neuroimagen y análisis genético han dado pie a diversos estudios que apuntan a que la genética podría jugar un rol fundamental en la construcción y correcto funcionamiento de los tractos neuronales.

El presente Trabajo Fin de Máster busca avanzar en la comprensión sobre cómo la expresión genética determina o condiciona la interconexión entre las distintas regiones cerebrales. Para ello, se ha llevado a cabo en primer lugar un preprocesado de datos de expresión genética que han permitido su adecuación a los análisis planteados en éste y futuros trabajos.

Los análisis realizados parten de un enfoque basado en la ciencia de redes donde el cerebro es modelado como una red o grafo que es posteriormente analizado desde múltiples vertientes.

En un primer análisis estadístico se ha estudiado si regiones genéticamente similares tienen mayor probabilidad de estar conectadas. Posteriormente, se ha observado en qué medida criterios basados en genética o conectividad agrupan las regiones cerebrales de forma distinta. Finalmente, se ha planteado el uso de técnicas de procesado de señal sobre grafos como una nueva herramienta de análisis. Este enfoque permite obtener una representación frecuencial de los patrones de expresión genética, y ha sido introducido para mejorar la comprensión de dichos patrones.

The human brain, despite its external homogeneous appearance, hides a complex intern pattern of connections that interconnect the different brain regions. Underneath the brain surface, thousands of neurons group together in an organized way to form the so-called neural tracts. These connections are the basis of a correct intercommunication in a healthy brain.

Recent progress in both neuroimaging and genetic analysis techniques has given rise to several studies that, all together, point to a fundamental role of genomics in the development and correct functioning of neural tracts.

The aim of this Master’s Thesis is to improve the understanding of how genetic expression actually determines the interconnection between brain regions. In this sense, several steps of preprocessing were carried out to adapt genetic expression data for further analysis performed in this and future projects.

Following a network science approach, the brain was modelled as a network or graph that was later studied using different analysis types.

In a first statistical analysis, it was tested whether genetically similar regions are more likely to be connected or not. Later, the way brain regions group together based on different genetic and connectivity criteria was observed. Finally, a novel approach based on graph signal processing techniques was proposed. More specifically, a spectral representation of genetic data was used to better understand gene expression patterns along the brain.

Giza garunak, nahiz eta kanpotik itxura homogeneoa eduki, garun eskualde ezberdinak konektatzen dituen konexio patroi korapilatsua aurkezten du barrutik. Traktu neuronalak deritzen konexio hauek era antolatuan elkartutako milaka neuronaz osatuta daude, eta garun osasuntsu batetan barne komunikazioaren oinarria dira.

Neuroirudi eta analisi genetikoen arloetako azken aurrerapenak ikerketa lan ugari sustatu dituzte. Dirudienez, lortutako emaitzak traktu neuronalen garapen eta funtzionamendu egokietan genetikak garrantzi handia daukala antzematen dute.

Master Amaierako Lan honen helburu nagusia adierazpen genetiko eta garun eskualdeen interkomunikazioaren arteko erlazioaren ulermenean aurrera egitea da. Horretarako, lehenik eta behin, adierazpen genetikoko datu-baseen tratamendu eta egokitzapen prozesu bat jarraitu da. Prozesu honen emaitzak lan honetan egindako analisiak eta baita etorkizuneko beste lan batzuetan egin daitezkeenak posible egin ditu.

Egindako analisi guztiak sare-zientzian oinarritutako ikuspegitik garatu dira. Honen arabera, giza garuna sare edo grafo bat balitz bezala modelatu eta ikertu egin da. Lehen urrats batean, analisi estatistikoa erabili da genetikoki antzekoak diren garun eskualdeak konektatuta egoteko probabilitate handiagoa ote duten aztertzeko. Ondoren, garun eskualdeak genetika edo konektibitatea banaka kontuan hartuta nola elkartzen diren aztertu da. Azkenik, grafoen domeinurako egokitutako seinale tratamendu teknikak erabiliz, gene adierazpen balioen maiztasun irudikapenak kalkulatu dira. Balio hauek aztertuz, adierazpen patroiak hobeto ulertzea izan da helburua.