İnsan beyninin yapısını ve işlevini aynı anda haritalamanın mümkün olduğu günümüzde, bu iki harita arasındaki ilişki nörobilimin en merak uyandıran sorularından biri olmaya devam ediyor. Yeni bir araştırma, yapısal ve işlevsel bağlantı haritaları arasındaki bilgi köprüsünü hangi beyin ağlarının taşıdığını sistematik biçimde inceledi.
İnsan Konnektom Projesi kapsamında toplanan 702 sağlıklı bireyin verisi kullanılan çalışmada, araştırmacılar Krakencoder adlı derin öğrenme modelinden yararlandı. Bu model, yapısal bağlantı verisinden işlevsel bağlantıyı ya da tersini tahmin edebiliyor. Araştırmacılar, Yeo-7 sınıflandırmasına göre belirlenen yedi işlevsel beyin ağını sırayla devre dışı bırakarak her birinin yokluğunun tahmin kalitesini nasıl etkilediğini ölçtü.
Bozulmayı değerlendirmek için üç farklı matematiksel ölçüt kullanıldı: özdeğer spektrumları üzerindeki KL ıraksama, Frobenius normu ve Wasserstein mesafesi. Bu üç ölçütün de tutarlı biçimde işaret ettiği sonuç aynıydı: Varsayılan Mod Ağı'nın (VMB) çıkarılması, her iki tahmin yönünde de en büyük bozulmayı yaratıyor. VMB; dinlenme hâlindeki zihinsel aktivite, öz farkındalık ve hafıza gibi işlevlerle ilişkilendirilen ve beyin araştırmalarında sıklıkla öne çıkan bir ağ. Bu bulgu, VMB'nin yalnızca bilişsel açıdan değil, beyin bağlantı mimarisinin bütünlüğü açısından da merkezi bir konumda olduğunu düşündürüyor.
Öte yandan Somatomotor ağının devre dışı bırakılması en az bozulmaya yol açtı. Bu ağ, temel motor ve duyusal işlemlerle ilişkili olup bağlantı haritaları arasındaki çapraz modlu bilgi aktarımına daha sınırlı katkı sağlıyor gibi görünüyor.
Araştırmanın dikkat çekici bir diğer boyutu ise cinsiyet farklılıklarına odaklanması. Tahmin edilen bağlantı haritalarında cinsiyete özgü imzaların ne ölçüde korunduğu incelendiğinde, bazı ağların bu bilgiyi diğerlerine kıyasla daha güçlü biçimde taşıdığı görüldü. Bu durum, beyin organizasyonundaki biyolojik cinsiyet farklılıklarının belirli işlevsel ağlarla daha yakından ilişkili olabileceğine dair ipuçları sunuyor.
Bulgular, nöropsikiyatrik hastalıkların erken tanısında hangi beyin ağlarının öncelikli izlenmesi gerektiğini belirlemek ve cinsiyete duyarlı klinik modeller geliştirmek açısından pratik değer taşıyor.