Valutazione delle prestazioni del segnale BOLD cerebellare simulato mediante lo sviluppo di una nuova procedura verso i gemelli digitali del cervello.

The Virtual Brain (TVB) was developed to simulate the dynamics of the entire brain in response to the challenge of bridging the gap between microscale, mesoscale, and macroscale data. To achieve this, TVB incorporates various tools that combine MRI brain data with mathematical models that emulate the behaviour of cellular microcircuits. TVB leverages tracking data, such as Diffusion Weighted Imaging (DWI), to build connectivity matrices between cortical and subcortical regions. These connectivity matrices define the strength of connections and the temporal delays for signal transmission between all nodes of the network. The dynamics of all network nodes interact through the connectivity matrix, influenced by specific connection weights and temporal delays that model temporal dynamics. In this work, TVB was used to simulate the dynamics of the cerebellar cortex based on various sets of data from diffusion magnetic resonance imaging (MRI). Our work began by studying the behavior of the mean field model associated with cerebellar regions, focusing on two main outcomes: time series and BOLD signals. Time series provide the response of population activity over time. BOLD, on the other hand, is a measure of oxygen variation in the region of interest. More specifically, we focused on the BOLD signal from two individual nodes to better analyze the signal simulated by TVB in comparison with empirically derived fMRI measurements.

Il Cervello Virtuale (The Virtual Brain, TVB) è stato sviluppato per simulare la dinamica dell'intero cervello in risposta alla sfida di colmare il divario tra dati microscala, mesoscala e macroscala. Per raggiungere questo obiettivo, il TVB incorpora vari strumenti che combinano dati cerebrali tratti da Risonanza Magnetica per immagini (MRI) con modelli matematici che emulano il comportamento dei microcircuiti cellulari. Il TVB sfrutta i dati di tracciamento, come l'Imaging pesato in Diffusione (DWI), per costruire matrici di connettività tra regioni corticali e subcorticali. Queste matrici di connettività definiscono la forza delle connessioni e i ritardi temporali per la trasmissione del segnale tra tutti i nodi della rete. La dinamica di tutti i nodi della rete interagisce attraverso la matrice di connettività, influenzata dai pesi di connessione specifici e dai ritardi temporali che modellano la dinamica temporale. In questo lavoro, il TVB è stato utilizzato per simulare la dinamica della corteccia cerebellare. Il nostro lavoro è iniziato studiando il comportamento del modello di campo medio associato alle regioni cerebellari, concentrandoci su due principali risultati: serie temporali e segnali BOLD. Le serie temporali forniscono la risposta dell'attività della popolazione neuronale nel tempo. Il segnale BOLD è una misura della variazione dell'ossigeno nella regione di interesse. Più specificamente, ci siamo concentrati sul segnale BOLD di due nodi cerebellari per analizzare nello specifico il segnale simulato dal TVB e confrontarlo con il segnale fMRI empirico.