Default Mode Network: meta-analisi del suo ruolo nei compiti cognitivi

The present study focuses on the statistical analysis of the involvement in the cognitive domains of a particular neural network, called Default Mode Network (DMN). This anatomical configuration is composed of interacting brain regions, that automatically activate when the subject is not involved in attention-demanding tasks. This is the reason why the DMN has been always associated to the resting state of the brain. Nonetheless, over time it has become clear that the DMN has some sort of role in cognitive tasks. Therefore, this study has the purpose of investigating this question using suitable meta-analytical techniques. In this regard, a paradigm analysis is applied to three functional atlases of the DMN (Yeo, Shirer, Doucet), so to get the cognitive tasks statistically associated to the regions forming the DMN. In particular, the analysis works on the activation coordinates reported in literature and assesses how many of these belong to the network. With a proper research, it is then possible to trace the studies that have been detected. At this point, the brain activity is calculated by Activation Likelihood Estimation (ALE) algorithm. This way we have as many maps as the number of significant paradigms. The latter are subjected to statistical techniques as Multidimensionl Scaling and Principal Component Analysis, which allow to reduce the dimensionality of the results and get the two-dimensional and three-dimensional representations of the cognitive domains studied. It is now possibile to correlate the DMN map to the cognitive domains and observe a circular or spherical representation. This leads to concluding that the cognitive domains studied in the DMN can be represented with two or three parameters.

Il presente studio verte sull'analisi statistica del coinvolgimento nei domini cognitivi di un particolare network neurale, detto Default Mode Network (DMN). Tale configurazione anatomica è composta di regioni cerebrali interagenti tra di loro, che si attivano automaticamente – di default – quando il soggetto non è coinvolto in un compito che richieda attenzione focalizzata. Per questo motivo il DMN è da sempre stato associato all'attività cerebrale propria dello stato di riposo cosciente o passivo del cervello. Nel tempo, però, è diventato sempre più chiaro che il DMN ha un ruolo, più o meno noto, nei compiti cognitivi. Si vuole pertanto investigare tale questione ricorrendo a opportune tecniche meta-analitiche. 
A tal proposito, viene effettuata una paradigm analysis usando tre atlanti funzionali del DMN (Yeo, Shirer, Doucet), in modo da ottenere i compiti cognitivi statisticamente associati alle diverse aree che compongono il DMN. Questa analisi, in particolare, lavora sulle coordinate di attivazione riportate da studi presenti in letteratura e valuta quante di queste fanno parte del network. Successivamente, con un'opportuna ricerca è possibile risalire agli studi rilevati. L'attività cerebrale viene a questo punto ricostruita attraverso l'algoritmo Activation Likelihood Estimation (ALE). Si ottengono così tante mappe quanti sono i paradigmi significativi; queste vengono sottoposte a tecniche di Multidimensionl Scaling e Principal Component Analysis, che consentono di ridurre la dimensionalità dei risultati e ottenere rappresentazioni bidimensionali e tridimensionali dei domini cognitivi studiati. Per mezzo di questa analisi risulta possibile correlare la mappa del DMN con i domini cognitivi e osservare una rappresentazione circolare o sferica. Questo induce a concludere di poter rappresentare i domini cognitivi studiati nel DMN attraverso due o tre parametri.