Functional Imaging of the Human FEF
人类 FEF 的功能成像
基本信息
- 批准号:7796621
- 负责人:
- 金额:$ 33.09万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2006
- 资助国家:美国
- 起止时间:2006-04-05 至 2011-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:AIDS Dementia ComplexAccountingAlzheimer&aposs DiseaseAnimal ModelAnimalsAreaAttentionAttention deficit hyperactivity disorderBehaviorBehavioralBiological ModelsBrainBrain regionCognitionCognitiveCoupledDataDiagnosticDiseaseFunctional ImagingFunctional Magnetic Resonance ImagingGoalsHomologous GeneHumanImageIntentionLeadLocationMaintenanceMeasuresMemoryMental disordersMethodsMindModelingMonkeysMotivationMotorNeuronsParkinson DiseasePatternPerformancePhysiologyPrefrontal CortexProcessPublic HealthResearch PersonnelRestSaccadesSchizophreniaSensoryShort-Term MemorySubstance abuse problemSystemTestingTherapeutic procedureTranslatingVisual attentionWorkdesignfrontal eye fieldsimprovedindexingneuromechanismoculomotorprognosticrelating to nervous systemresearch studytheoriesvisual motor
项目摘要
The prefrontal cortex (RFC) is critical for adaptive higher-order cognitive behaviors that are compromised by
a wide variety of mental health disorders including schizophrenia, (ADHD), substance abuse disorders,
Alzheimer's and Parkinson's Disease, and AIDS-related dementia. A better understanding of basic neural
mechanisms will lead to improved diagnostic, prognostic, and therapeutic procedures. Although the RFCis
critical for the planning, maintenance, selection, and execution of willed behavior, we know very little about
the mechanisms by which it accomplishes these goals. Barriers to our progress in this regard include 1) a
poor understanding of how the crucial animal work on RFC functions translates to the human species we are
trying to understand, and 2) a lack of understanding of how the RFC influences ongoing behavior through its
functional interactions with other brain areas. Here we propose a divide-and-conquer strategy for better
understanding the functions of the RFC. In AIM 1, we will localize a key portion of the RFC, the human
homolog of the monkey frontal eye field (FEF) and treat it as a model system for detailed study of RFC
functions. We strategically chose the FEF as our model because 1) unlike other RFC areas, we have
methods for localizing it in humans, 2) data from monkey FEF, as compared to other RFC areas, offer
testable predictions about the functional homologies between the species, and most importantly 3) the FEF
is implicated in many of the same high-level cognitive behaviors that the RFC in general is implicated. We
will study the mechanisms that the human FEF uses for planning, attention, memory, and selection. Working
within a better-defined and constrained system like the oculomotor system may quickly lead to mechanistic
accounts of these functions that may be less tenable in a more complicated and less understood system like
the RFC as a whole. Although the RFC is thought to influence ongoing behavior through its functional
interactions with other brain areas, there is a dearth of evidence to support this theory. In AIM 2, we will use
fMRI to measure functional interactions between the RFC and other brain areas that together may form
networks supporting the critical behaviors. Together, the two AIMS embrace both functional specialization at
the local level and distributed processing at the network level and will allow us to test critical hypotheses
about how the RFC supports intention, attention, and working memory.
前额皮质(RFC)对于适应性高阶认知行为至关重要,这些行为会受到以下因素的影响:
多种精神健康障碍,包括精神分裂症(ADHD)、药物滥用障碍、
阿尔茨海默病和帕金森病,以及艾滋病相关的痴呆症。更好地理解基本神经网络
机制将导致诊断、预后和治疗程序的改进。尽管 RFC
对于意志行为的计划、维持、选择和执行至关重要,我们对此知之甚少
实现这些目标的机制。我们在这方面取得进展的障碍包括 1)
对动物 RFC 功能的关键作用如何转化为我们人类物种了解甚少
试图理解,2) 缺乏对 RFC 如何通过其影响持续行为的理解
与其他大脑区域的功能相互作用。在这里,我们提出了一种分而治之的策略,以更好地
了解 RFC 的功能。在 AIM 1 中,我们将本地化 RFC 的关键部分,即人类
猴子额叶视野 (FEF) 的同源物,并将其作为详细研究 RFC 的模型系统
功能。我们战略性地选择 FEF 作为我们的模型,因为 1) 与其他 RFC 领域不同,我们有
在人类中定位它的方法,2) 与其他 RFC 领域相比,来自猴子 FEF 的数据提供了
关于物种之间功能同源性的可测试预测,最重要的是 3) FEF
RFC 所涉及的许多高级认知行为与 RFC 所涉及的相同。我们
将研究人类 FEF 用于规划、注意力、记忆和选择的机制。在职的
在像动眼神经系统这样的更明确和受约束的系统中,可能会很快导致机械性
这些功能的说明在更复杂和更难理解的系统中可能不太站得住脚,例如
RFC 作为一个整体。尽管 RFC 被认为可以通过其功能影响持续的行为
与其他大脑区域的相互作用,缺乏证据支持这一理论。在 AIM 2 中,我们将使用
fMRI 用于测量 RFC 和其他可能共同形成的大脑区域之间的功能相互作用
支持关键行为的网络。这两个 AIMS 共同涵盖了功能专业化
本地级别和网络级别的分布式处理,将使我们能够测试关键假设
关于 RFC 如何支持意图、注意力和工作记忆。
项目成果
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