Het in kaart brengen van genetische invloeden op verbindingen tussen neurale netwerken zou kunnen leiden tot een beter begrip van de organisatie en het gedrag van de hersenen.

Een overzicht van recente ontwikkelingen in statistische methoden heeft de omvang en moeilijkheid van uitdagingen benadrukt die nieuwe inzichten uit neuroimaging-gegevens verhinderen, met als uiteindelijk doel een uitgebreider model van hersenstructuur en -functie.

Het menselijk brein is een belangrijk aandachtspunt van onderzoek, met wetenschappers die op statistische methoden vertrouwen om conclusies te trekken uit neuroimaging-onderzoeken. Toch is veel over de structuur en functie van de hersenen nog steeds slecht begrepen.

Het opkomende gebied van connectome genetica, die probeert de genetische factoren te identificeren die de hersenconnectiviteit beïnvloeden, kan licht werpen op cognitieve functies en hersenactiviteiten op hoog niveau, zoals het ophalen van herinneringen en het nemen van beslissingen, evenals de diagnose en behandeling van neurologische en mentale ziekten.

Dit leidde Hernando Ombao van KAUST, in samenwerking met Dustin Pluta en Zhaoxia Yu van de Universiteit van Californië, in de Verenigde Staten, en onderzoekers in China, een evaluatie uitvoeren van de huidige statistische methoden die worden gebruikt in de genetica van connectoom met het oog op het identificeren van nieuwe en verbeterde benaderingen voor het analyseren en interpreteren van genetische beeldvormingsgegevens.

"Cognitieve functies op een hoger niveau zijn afhankelijk van de interactie en overdracht van informatie tussen vele gelokaliseerde hersengebieden, dus er is behoefte aan het bestuderen van de mogelijke rol die genetica speelt in de hersenfunctie, en in het bijzonder in hersenconnectiviteit, ", legt Ombao uit.

Ondanks aanzienlijke technologische en methodologische vooruitgang in de afgelopen jaren, zoals de komst van technieken zoals functionele magnetische resonantie beeldvorming en elektro-encefalogrammen, beeldvormende genetica-onderzoeken zijn nog steeds moeilijk en duur om te ontwerpen, implementeren en analyseren.

Vanwege de hoge kosten en benodigde tijd, een enkele neuroimaging-studie kan vaak alleen gegevens verzamelen van een paar honderd proefpersonen, waardoor het identificeren van relaties tussen datasets een grote computationele en statistische uitdaging wordt.

"Het is belangrijk voor statistici en neurowetenschappers om nauw samen te werken om nieuwe statistische methoden en experimentele ontwerpen te ontwikkelen die de wetenschappelijke vragen kunnen beantwoorden die van het grootste belang zijn en om bestaande kennis effectief te gebruiken om modelleringsstrategieën te verbeteren, ' zegt Ombao.

"Onze hoop is om meer kwantitatieve wetenschappers te betrekken om geïnteresseerd te raken in dit gebied en om bij te dragen aan het verdiepen van ons begrip van de rol van genetica op hersenfunctie en gedrag, ' zegt Ombao.