High-Frequency Resting State Connectivity fMRI

University Of New Mexico Health Scis Ctr, Albuquerque NM

Investigators

Abstract

Recent studies using high-­speed fMRI techniques have detected resting state connectivity at frequencies up  to  5  Hz  in  the  visual  and  the  motor  cortices  with  significantly  higher  spatial-­temporal  stability  than  the  corresponding low frequency (< 0.1 Hz) resting state connectivity. This approach has the potential for addressing  principal limitations of mapping low frequency resting state connectivity, such as high sensitivity to signal drifts  and  long  time  scales  necessary  for  separating  major  RSNs.  However,  other  studies  using  lower  temporal  resolution  have  been  more  cautious  regarding  the  possible  signal  sources  or  were  unable  to  replicate  the  findings. None of the published studies have identified a biophysical mechanism.  We  have  recently  detected  remarkably  strong  high  frequency  connectivity  in  the  auditory  cortex,  both  in  healthy controls and in patients with brain tumors, with sensitivity and spatial specificity that approaches that of  conventional low frequency resting state connectivity, using high-­speed multi-­slab echo-­volumar imaging (MEVI)  (136  ms  temporal  resolution)  and  a  confound-­tolerant  seed-­based  sliding  window  correlation  analysis.  Our  preliminary  data  also  show  high  frequency  connectivity  across  several  other  major  RSNs,  consistent  with  previous studies. We hypothesize that high frequency connectivity may reflect fast cerebrovascular regulation.  This contrast mechanism would enable novel clinical applications that are not feasible with current methodology,  such as improved localization of deep sources of inter-­ictal epileptogenic activity to guide surgical resection and  mapping of disease-­related abnormalities in vascular compliance.   The specific aims of this study are:  (1) Characterize  the  biophysical  mechanisms  of  high  frequency  connectivity  in  healthy  controls.  We  will  compare 2D-­accelerated MEVI with 68 ms TR and multi-­band EPI with 136 ms TR in 12 healthy controls  at 3 Tesla. Biophysical modeling based on arterial spin labeling will be used for calibrated fMRI. Filtering  of  cardiac  pulsatility  up  to  the  3rd  harmonic  will  minimize  blood  vessel  contamination.  The  detection  threshold for high frequency connectivity will be determined by simulating correlations in a Rician noise  model.  (2) Characterize the physiological basis and clinical potential of high-­frequency connectivity in patients with  brain tumors. We will assess the physiological basis of high-­frequency connectivity in 10 patients with  brain tumors adjacent to the auditory and sensorimotor cortex by mapping lesion-­related displacement of  connectivity.  We  will  then    compare  sensitivity  and  specificity  with  task-­based  fMRI  mapping  and  intra-­operative electrocorticography.  If successful, this research will enable mapping of neural activity and connectivity at much shorter time scales  than currently feasible, thus improving the characterization of the temporal dynamics of functional connectivity,  enhancing  the  spatial-­temporal  information  obtained  from  combining  fMRI  with  EEG  and  MEG  and  informing  about  the  neurophysiological  mechanisms  that  control  brain  connectivity  and  neurovascular  coupling.  The  improved  tolerance  to  slowly  varying  confounding  signals  and  head  movement  will  have  considerable  clinical  impact for investigating difficult to image populations, such as epilepsy, stroke, Parkinson?s disease and vascular  disease.