6.1. Neuroinformatics

Arcoș Laura-Maria

Ardelean Iasmina-Eleonora

Balogh Ioana-Daniela

## **Introducere**

Neuroinfomatica este un domeniu de cercetare ce priveste organizarea datelor in neurostiinta prin aplicarea de modele de calcul si instrumente analitice. Aceste domenii de cercetare sunt importante pentru integrarea si analiza datelor de volum mare, de mari dimensiuni. Neurostiinta furnizeaza unelte de calcul, modele matematice si poate creea baze de date inter-operabile pentru „clinicieni” si cercetatori. Neurostiinta este un domeniu heterogen, format din mai multe si diverse sub-discipline (ex: psihologia congnitiva, neurostiinta comportamentala si comporamentele genetice). Pentru ca intelegerea noastra asupra creierului sa continue sa se adanceasca, este necesar ca aceste sub discipline sa fie capabile sa impartaseasca date si constatari intru-un mod semnificativ.

Neuroinformatica se afla la intersectia neurostiintei si stiintei informatice. Alte domenii, ca genomica, au demonstrat eficienta bazelor de date distribuite gratuit si aplicarea modelelor teoretice si de calcul pentru rezolvarea problemelor complexe. In neuroinformatica, asemenea facilitati permit cercetatorilor sa confirme in mod cantitativ mai usor teoriile la care lucreaza prin modelare de calcul. In plus, cei care se ocupa de neurostiinta favorizeaza colaborarea in cercetare – un aspect important care faciliteaza domeniul de interes in studiul multi-nivelelor de complexitate ale creierului.

**Exista 3 directii principale in care neurostiinta poate fi aplicata:**

1. Dezvoltarea unor instrumente si baze de date pentru management si partajarea datelor din neurostiinta la toate nivelele de analiza

1. Dezvoltarea unor instrumente pentru analiza si modelarea datelor din neurostiinta

1. Dezvoltarea de modele computationale ale sistemului nervos si proceselor neuronale

​In ultimul deceniu, cum cantitati vaste de date despre creier au fost adunate de numeroase grupuri de cercetatori, s-a pus problema cum sa integreze datele din mii de publicatii cu scopul de a dezvolta unelte eficiente pentru cercetari viitoare, datele biologice si din neurostiinta fiind extrem de interconectate si complexe.

Combinarea cercetarii informatice si a creierului aduc beneficii pentru ambele domenii ale stiintei. Pe de-o parte, informatica usureaza procesarea datelor despre creier si folosirea acestora, prin aducerea de noi tehnologii electronice si software pentru organizarea bazelor de date, modelarea si comunicarea in cercetarea creierului. Pe de alta parta, descoperiri consolidate in domeneniul neurostiintei vor invoca dezvoltarea unor noi metode de tehnologii informationale (IT).

## **Digitizarea datelor in neurostiinta**

Avand suportul calculatoarelor, ale unor programe specializate, si baze de date de aplicatii, datele sunt intai colectate la nivele foarte “fine”. Datele pot fii apoi depozitate, manipulate, analizate si reconstruite. Acest format digital general si platforma computationala ofera un grad ridicat de complexitate in descrierea proprietatilor structurale si functionale ale sistemului nervos.

Aspecte ce tin de date:

**a. Captarea de date**

* Accentuarea digitizarii datelor – a capta sau coda datele in modele care pot fii stocate pe calculatoare
* Capturarea de date in nivele multiple de abstractizare – date despre toate nivelele de functii structurale si date pe cat mai multe variabile posibile.

* Indexarea datelor in anumite feluri care sa fie optime pentru cautari si algoritmi pentru modele de cautare

**b. Stocarea si distribuirea**

* Bazele de date cu domenii de date care sa acomodeze multiplicitate si „largime” de date care sa permita analiza si deducerea unor nivele multiple.

* Etichetarea si codarea datelor; salvarea textului, imaginilor si datelor despre relatii spatiale si functionale.

* Date de acces web centralizate sau baza de date distribuite prin intermediul retelelor.

* Date disponibile pentru folosirea curenta sau accesorii – studii viitoare si retrospective sunt necesare.

**c. Analiza de date, modelarea, manipularea, interpretarea si descoperirea de informatii**

* Exploatarea de date – tehnici statistice realizate pentru a exploata cunostiinte care au modele si relatii in comun

* Modelarea de date – manipularea a uneia sau mai multor variabile; o aplicatie poate folosii necunoscute reale sau ipotetice pentru a modela efectele unui set sau a altuia

* Reconstructia – folosirea de date binare pentru a creea o interpretare realistica spatiala 3D a unei structuri

* Construirea ontologica – modele lizibile de calculator ale proprietatilor si relatiilor intre elementele unui domeniu de date

​

## **Constructia de imagini ale creierului, analiza si instrumente morfometrice**

   Imaginile de rezonanta magnetica sunt „produsul finit” al unei secvente complexe de pasi experimentali si a procesarii datelor de pe calculator. Datele brute care sunt inregistrate reprezinta in general numeroase grafice legate de voxeli . Datele sunt prelucrate de instrumente computerizate care filtreaza si analizeaza datele in functie de puterea semnalului, proprietati temporale etc. Apoi folosesc un sistem de coordonate 3D al modelului creierului astfel incat datele pot fi vazute ca un model neuroanatomic activ al creierului. Un set de instrumente computerizate permit transformarea datelor din date brute 2D intr-o reconstructie 3D.

Generarea de date de imagini 3D din ‘felii’ de imagini 2D intr-un singur obiect implica in general pasi cum ar fi asamblarea imaginilor ‘felii’ formatate de o aplicatie specifica pentru:

* analiza de imagini ;

* verificarea calitatii imaginilor;

* realinierea si netezirea imaginilor asamblate;

* indepartarea imaginior ce nu apartin de creier;

* analiza stimulilor de serii de timpi si activitatea inter-stimulus;

* corectarea artefactelor (de ex miscarea capului);

* segregarea in tipare diferentiale a activatorilor (pete si regiuni de interes)

In experimentele ce implica subiecte (obiecte) multiple, aceeasi pasi se aplica pentru fiecare subiect insa zonele/petele de aplicare sunt mediate de-a lungul subiectului. Fiecare pas este dependent de seturi de instrumente cu un nivel ridicat de specializare. Acestea sunt instrumente informatice puternice fara de care imaginile fMRI nu ar fi accesibile.

## **Exemple de baze de date de imagini**

### **Atlasul complet al creierului**

Acesta este un exemplu al unei utilitati relativ simple disponibila online. Ofera o varietate de imagini si metode folositoare pentru a manipula neuroanatomia si variabilele scanate - scanari obtinute prin intermediul CT, PET, SPECT si MRI sunt organizate in 5 categorii:

* creiere normale

* boli cerebrovasculare,

* boli neoplastice

* boli degenerative

* boli infectioase

* boli inflamatorii

Mai mult de o suta de creiere normale sunt evidentiate in imagini. Cu multe din aceste imagini, interfata ecranului permite utilizatorului sa ajusteze pozitia axei de scanare pentru a avea imaginile ‘felii’ corespunzatoare. Acest lucru permite navigarea prin felii succesive pe o anumite axa (orizontala, coronala si sagitala). Unele dintre imagini pot fi si regenerate prin schimbarea parametrilor de ponderare, reflectand prin urmare diferente ale caracteristicilor tesutului. O baza de date bine organizata reprezentata printr-o interfata simpla online face ca “Atlasul complet al creierului” sa fie un instrument compact si puternic. Datele in imagini pot fi folosite pentru a face un tur (360°) al creierului felie cu felie sau ca o referinta a scanarii creierului pentru creiere normale sau bolnave.

ICBM-ul este o componenta al unui proiect cu multe ramuri a neuroinformaticii bazat la Universitatea din California, LA. Este o interfata web de imagini si se alfa in centrul unei infrastructuri mai vaste a neuroinformaticii. Printre obiectivele acestei infrastructuri, neuroinformatica se afla pentru  a promova:

* unificarea colectiei de imagini ce provin din mai multe surse

* organizarea acestor imagini

* propagarea lor printre cercetatori

​Baza de date ICBM este mereu in crestere. Complexitatea acesteia se regaseste in functionalitatea puternica:

* variabile si atribute legate de subiect

* scanarea poate fi setata pentru a rafina cautari

Interfata de cautare ofera, de exemplu: domenii de cautare in functie de sexul sau greutatea subiectilor si cautari de imagini pe domenii ce apartin unei anumite modalitati  de investigare (MRI, PET). Un colaborator inregistrat la ICBM poate folosi acest domeniu de date pentru a incarca imagini si a vedea reprezentari personalizate specifice din baza de date. Prin realizarea unei ordini si a unei structuri a colectiei de imagini, baza de date ICBM asigura un sistem eficient si convenabil de arhivare pentru colaboratori, de asemenea pentru a partaja si recupera date.

### **Baza de date a studiului NIH MRI of normal brain developement**

Este o baza de date de scala larga, multi-centrata care urmareste dezvoltari normale ale creierului la copii si adolescenti sanatosi. Scopul principal al acestui studiu este sa asigure o baza de date de referinta pentru maturizarea creierului normal ce ar putea ajuta intelegerea unor conditii ale neurodezvoltarii.

Studiul a inregistrat MRI si date cognitive/ neuropsihologice de la aproximativ 500 copii, de la nou nascuti la cei cu varsta de 18 ani in US. Colectarea de date a inceput in 2001 si s-a terminat in 2007. Este, pana in ziua de azi, cel mai extins studiu MRI pe creierul normal ce tine de dezvoltare la copii. Studiul este sponsorizat de NIH si implica sapte centre pediatrice din US si Montreal in Canada, care joaca rolul de corp central de coordinare.

Baza de date MRI care a rezultat din acest studiu se gaseste la MNI si contine o colectie unica de imagini multi-spectrale de MRI. Imaginile au fost adaugate in baza de date prin intermediul unei retele web care leaga participantii intre ei. Intrucat baza de date contine si date despre comportament, aceasta permite cercetatorilor sa asocieze schimbarile cognitive si motorii ale cresterii cu anatomia creierului. Baza de date este accesibila via web si este disponibla international pentru cercetatori calificati.