Adaptive Flow Routing entschlüsselt latente Gehirnnetzwerke

Die Frage, wie sich großräumige kognitive Phänotypen aus mikroskopischer neuronaler Vernetzung ableiten lassen, bleibt ein zentrales Ziel der Neurowissenschaft. Forscher kombinieren häufig strukturelle (SC) und funktionelle (FC) Konnektivitätsdaten, um diese Zusammenhänge zu untersuchen. Bisherige Methoden, die SC und FC auf regionaler Ebene zu fusionieren versuchen, liefern jedoch keine tiefgreifenden Einblicke in die latenten Interaktionen zwischen Hirnregionen und können daher nicht erklären, warum SC und FC dynamische Zustände von Kopplung und Heterogenität aufweisen.

In der vorliegenden Arbeit wird ein neues Konzept vorgestellt: das Adaptive Flow Routing Network (AFR-Net). Dieses physikbasierte Modell beschreibt, wie strukturelle Beschränkungen die Entstehung funktioneller Kommunikationsmuster steuern und ermöglicht so die interpretierbare Entdeckung kritischer neuronaler Pfade. Durch die Einbettung von physikalischen Prinzipien in die Netzwerkarchitektur kann AFR-Net die komplexen Wechselwirkungen zwischen SC und FC besser abbilden.

Umfangreiche Experimente zeigen, dass AFR-Net die Leistung führender Baselines deutlich übertrifft. Die Autoren stellen den Quellcode öffentlich zur Verfügung, sodass die Forschungsgemeinschaft die Methode leicht reproduzieren und weiterentwickeln kann.