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Virtual brain twins: from basic neuroscience to clinical use

National Science Review 2024年第5期11卷 72-86页

作者： Huifang E.Wang Paul Triebkorn martin breyton Borana Dollomaja Jean-Didier Lemarechal Spase Petkoski Pierpaolo Sorrentino Damien Depannemaecker Meysam Hashemi Viktor K.Jirsa Aix Marseille Université Institut National de la Santéet de la Recherche Médicale Institut de Neurosciences des Systèmes(INS) UMR1106 Service de Pharmacologie Clinique et Pharmacosurveillance AP–HM

Virtual brain twins are personalized, generative and adaptive brain models based on data from an individual's brain for scientific and clinical use. After a description of the key elements of virtual brain twins,we present the standard model for personalized whole-brain network models. The personalization is accomplished using a subject's brain imaging data by three means:(1) assemble cortical and subcortical areas in the subject-specific brain space;(2) directly map connectivity into the brain models, which can be generalized to other parameters; and(3) estimate relevant parameters through model inversion, typically using probabilistic machine learning. We present the use of personalized whole-brain network models in healthy ageing and five clinical diseases: epilepsy, Alzheimer's disease, multiple sclerosis, Parkinson's disease and psychiatric disorders. Specifically, we introduce spatial masks for relevant parameters and demonstrate their use based on the physiological and pathophysiological hypotheses. Finally, we pinpoint the key challenges and future directions.

关键词： virtual brain twin personalized modeling inference neuroscience brain disorder

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