大型脑成像研究基础设施

资源

大数据时代的大脑成像将需要大型研究基础设施来进行采集和分析。

在过去的30年中,脑成像已成为临床,认知和基础神经科学的强大工具。这个领域的增长是惊人的。现在,无论是通过大量增加每个主题收集的数据量,还是通过研究大量主题,它都已开始加入“大数据”世界。例如,为了聚集成千上万的受试者,Enigma财团(请参阅:  http://enigma.ini.usc.edu/)正在汇集许多现有研究,而英国生物银行(UK Biobank)在一项研究中正在扫描10万名志愿者(Miller,2016)。

由于这种发展对存储和计算资源的巨大需求,大脑成像领域已成为高性能计算(HPC)中心的新用例。该用例正在欧洲旗舰公司之一的人脑计划(HBP)的路线图上,该计划已发布了多个专用计算平台,包括用于模拟大脑的工具,以期最终成为永久的泛欧研究基础设施。在北美,CBRAIN是基于网络的软件,可将神经影像研究人员连接到加拿大各地的HPC设施。

大型基础设施

但是在大脑成像领域中发生的相变类型不限于IT方面。专用于图像采集的大型基础设施也正在兴起,具有很久以前粒子物理领域发生的变化。例如,在典型的实验室可能仅使用一个或两个成像系统来切片小鼠大脑的情况下,新的HUST-苏州中国脑科研究所拥有50台自动机,可以捕捉每个切片的高清图片并将其重建为3D图片。在德国,Jülich研究中心正在利用其独特的死后神经成像技术(Amunts,2013年)来建立一个专用于人脑的高通量显微镜设施,每天的数据速率为数TB。

尽管您是一个非常富裕的国家,但其中一些新兴设施太大了,每个设施都不具备。因此,它们的建立成为了世界各地科学家可以访问的服务平台,类似于天文学家共享望远镜时间的方式。这些大型研究基础设施中的一些是集中式设施,例如日内瓦的CERN:Neurospin研究所正在建设的人类11.7T(esla)MRI(见图1)。其他包括物理分布的资源,例如地震网络:CATI的用于人口成像的分布式成像网络。

超高场MRI

大型科学仪器通常是用来开辟新的“发现空间”的,也就是说,它们在灵敏度和分辨率方面是独一无二的。使用此类仪器做出的最重要的发现通常是原始科学案例中未预见到的。超高场MRI是提高脑图像的时空分辨率以及研究新型对比机制的具有挑战性但有希望的方法。

尽管3T磁体(高磁场)是人类MRI的标准,但在过去十年中,为驯服7T MRI(超高磁场)取得了许多进展,例如,通过并行发送和接收来对抗严重的信号不均匀性,或者开发出新颖的基于压缩传感的采集方法可加快采集速度。 7T MRI的成熟度使得该领域的主要制造商现在已获得FDA批准,将其转变为实际的临床设备。铁相关的对比可能是临床7T MRI带来的主要新颖性,增强了已知深处含有不同浓度铁的大脑结构的对比。

下一代

现在,世界各地的一些研究中心正在探索通往下一代的道路,而下一代可能属于大型仪器世界。在Neurospin,主持CERN磁体起源的物理学家的法国原子能委员会正在开发针对人类的极高场11.7 MRI(Schield,2016年)。目标是达到相当于100微米的大脑介观尺度,这可能对应于皮质构造块的大小。此外,尽管常规MRI依赖于水质子的观察,但EHF MRI还将提供对钠或钾等内源性化学物质的访问,从而带来有关脑代谢和疾病病理生理学的新见解。它还将为诸如锂之类的外源化学物质打开大门,这将使人们对该药物用于治疗精神疾病的作用机理产生深刻见解。

这款出色的扫描仪有望产生令人惊讶的意外发现,它将被嵌入一个拥有多种仪器的研究所中,其中包括世界上最强大的啮齿动物MRI磁石(17T)和跨学科的研究人员团队。这导致了一个光辉的研究生态,例如允许Neurospin成为Scikit学习的巢穴(请参阅: http://scikit-learn.org/),著名的机器学习软件。

在过去的十年中,涉及神经影像数据的多中心收集的项目在以人工智能的角度进行的临床研究,治疗性试验和海量数据挖掘方面成倍增加。由于扫描仪的异质性,这种需求经常会偶然发现对此类数据集的最佳使用所必需的采集的跨中心协调。此外,收集和分析多中心数据的后勤复杂性通常会涉及大多数项目无法承受的高昂成本,北美先驱ADNI项目的先驱经验(1亿美元(约合8557万欧元)的投资遵循了上千个)阿尔茨海默氏病背景下的北美受试者)。

协调问题

归因于非常开放的纳入标准,仅在衰老的流行病学研究中就解决了协调问题。就像在英国生物库计划中一样,在几个大人口流域中安装相同的专用机器就足够了。不幸的是,当更严格的纳入标准要求使用许多预先存在的成像仪时,这种方法是不合适的。

可能有人认为,通过积累数百万个图像,大数据的魔力将克服与扫描仪特性相关的局限性。这是人脑计划要解决的挑战之一,该计划旨在汇总在欧洲100家医院中获得的图像。法国开发了第三种方法,其中包括利用Memento的推出,Memento是一个专门研究阿尔茨海默氏病自然史的大型研究小组,旨在建立能够满足各种研究需求的平台。这个称为CATI的平台依靠散布在法国各地的专家来迭代建立物理学家所谓的专门用于队列成像的大型基础架构,即由数百个扫描器组成的网络,这些扫描器的采集参数(MRI序列,PET重建参数等)均已设置。以最大程度地减少网站影响。如今,不断监视网络以响应硬件或软件更新。图像由安全的Web服务收集,并在集中式设施中检查和分析质量。

CATI的作用

CATI在图像分析技术中起着集中器的作用,从而加快了在法国或其他地区进行临床研究的进展。 CATI的目标是在学术临床研究中扮演与合同研究组织在试验中类似的角色。除了使用社区开发的分析软件外,CATI还进行自己的R&D程序可以最大程度地减少与多种类型的扫描仪相关的偏差,并提高分析算法的稳定性。它还开发了原始方法来优化甚至自动化分析质量控制。

通过规模经济使多中心成像负担得起,CATI加速了新临床研究的出现。如今,已有三十多种研究针对广泛的病理学提供服务:阿尔茨海默氏病,路易体痴呆,额颞痴呆,帕金森氏症和亨廷顿氏病,肌萎缩性侧索硬化症,双相情感障碍等。

CATI已经分析了来自10,000多个受试者的图像,生成了一个统一的多病理数据库,这在世界范围内是无与伦比的。该数据库将逐步提供给“机器学习”社区,以提供对传统生物统计学方法无法获得的分布式生物标志物的搜索。

最终的大型基础设施可能是临床扫描仪的全球网络,必须对其进行协调和监控,以允许在临床中最佳地使用生物标记,而且还应向研究社区提供人群水平的数据库,从而不断完善这些生物标记,本着HBP梦想的精神。全球成像基础设施的最佳管理可能需要扫描仪供应商的联合,以促使他们遵守某些标准,同时保留其创新能力。

参考文献

米勒K. 等。自然神经科学, 2016

Amunts 等。科学, 2013

希尔德 等。电气工程师学会 应用超导交易, 2016

让·弗朗索瓦·曼金
CATI总监
西里尔Po
UNIRS主任
东航
+33(1)690 878 38
[电子邮件 protected]
//sites.google.com/view/jfmangin/
http://cati-neuroimaging.com/

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