Multimodal neuroimaging techniques: towards the integration of structural and functional connectivity

Magnetic resonance imaging (MRI) is one of the most powerful tools for non-invasive in vivo investigation of brain structure and function. Current Neuroscience research is exploring the whole human brain organization considering the relationship between structural connectivity (SC), represented by bundles of fibers (alias tracts or fasciculi), and functional connectivity (FC) expressed by the coordinated activity of specialized cortical areas. SC is evaluated by several tractographic dissection of the white matter (WM) based on diffusion weighted imaging (DWI), while FC is assessed by correlation analysis on cortical activity. Focus is mainly given to functional MRI (fMRI) performed in the resting state (rsfMRI, without any stimulus or task execution). The integration of SC and FC information is in line with the basic neurophysiology paradigm of the strict correspondence of structure and function, but it is currently open to intensive research for several reasons: 1) it addresses the whole brain organization and coordination; 2) for the first time the whole working brain is non invasively investigated; 3) the clinical potentials of translating advanced physiological studies to the follow-up of neurodegenerative pathologies is largely to be explored, so far. Accordingly, several methodological challenges related to the compatibility of WM and GM investigation are open. Namely, the problem of exploring the WM/GM boundaries and correlate GM areas with WM tracts requires specific advanced approaches, both to scan sequences and to image processing. So, specific goals of my PhD project are: • To study methods establishing a link between GM areas and WM tracts; • To develop a multimodal imaging technique integrating SC and FC data, to study the brain connectivity networks; • To translate the developed technique in a clinical environment; • To increase the precision of tractographic reconstruction and artifact removal by high angular resolution diffusion-weighted images (HARDI)

La risonanza magnetica è uno degli strumenti più potenti ed evoluti per lo studio in vivo non invasivo del cervello umano, sia in termini di struttura sia di funzione. Attualmente, la ricerca neuroscientifica è sempre più interessata allo studio dell'intera organizzazione del cervello umano considerando la relazione tra connettività strutturale, rappresentata da fasci di fibre (o fascicoli) e connettività funzionale espressa dall'attività coordinata di aree corticali specializzate. La connettività strutturale viene valutata mediante diverse dissezioni tractografiche della sostanza bianca basate sull'imaging pesato in diffusione, mentre la connettività funzionale viene valutata mediante analisi di correlazione sull'attività corticale. L'integrazione delle informazioni di connettività strutturale e funzionale è in linea con il paradigma di base della neurofisiologia riguardo la stretta corrispondenza tra struttura e funzione, ma recentemente, nuove sfide riguardano: 1) lo studio dell'intera organizzazione e il coordinamento del cervello; 2) il potenziale clinico della traduzione di studi fisiologici avanzati per il follow-up delle patologie neurodegenerative. Di conseguenza, molti aspetti metodologiche relativi alla compatibilità delle indagini WM e GM sono ancora da esplorare. In particolare, il problema di studiare i confini tra materia bianca e grigia e correlare le aree corticali con i fascicoli richiede specifici approcci avanzati, sia per l’acquisizione delle sequenze che per l'elaborazione delle immagini. In questo contesto, gli obiettivi specifici del mio progetto di dottorato sono: • Studiare i metodi che stabiliscono un legame tra aree GM e tratti WM; • Sviluppare una tecnica di imaging multimodale che integri i dati connettività strutturale e funzionale, per studiare le reti di connettività cerebrale; • Traslare la tecnica sviluppata in un ambiente clinico; • Aumentare la precisione della ricostruzione trattografica e la rimozione degli artefatti con immagini ad alta risoluzione angolare con diffusione