[논문 리뷰] Gradients of brain organization: Smooth sailing from methods development to user community

Jessica Royer, Casey Paquola외 11명|arXiv (Cornell University)|2024. 02. 16.

Neuroscience, Education and Cognitive Function인용 수 6

한 줄 요약

본 관점은 뇌 조직의 그래디언트 접근법이 방법론적 발전에서 광범위한 커뮤니티 채택으로 확장된 과정을 데이터 공유, 오픈 소스 도구, 포용적 워크숍에 의해 주도되었음을 다룹니다.

ABSTRACT

Multimodal neuroimaging grants a powerful in vivo window into the structure and function of the human brain. Recent methodological and conceptual advances have enabled investigations of the interplay between large-scale spatial trends, or gradients, in brain structure and function, offering a framework to unify principles of brain organization across multiple scales. Strong community enthusiasm for these techniques has been instrumental in their widespread adoption and implementation to answer key questions in neuroscience. Following a brief review of current literature on this framework, this perspective paper will highlight how pragmatic steps aiming to make gradient methods more accessible to the community propelled these techniques to the forefront of neuroscientific inquiry. More specifically, we will emphasize how interest for gradient methods was catalyzed by data sharing, open-source software development, as well as the organization of dedicated workshops led by a diverse team of early career researchers. To this end, we argue that the growing excitement for brain gradients is the result of coordinated and consistent efforts to build an inclusive community and can serve as a case in point for future innovations and conceptual advances in neuroinformatics. We close this perspective paper by discussing challenges for the continuous refinement of neuroscientific theory, methodological innovation, and real-world translation to maintain our collective progress towards integrated models of brain organization.

연구 동기 및 목표

• 뇌 그래디언트와 그 다층적 조직 원리에 관한 현재 문헌을 요약한다.
• 그래디언트 방법을 신경과학 커뮤니티에 접근 가능하게 만든 실용적 단계를 강조한다.
• 커뮤니티 구축 노력이 그래디언트 방법의 채택과 영향력을 촉진했다는 주장을 제시한다.
• 신경과학 이론, 방법, 번역을 다듬기 위한 도전과제들을 논의한다.
• 조정되고 포용적인 커뮤니티 관행이 신경정보학의 진전을 지속하도록 하는 모델을 제안한다.

제안 방법

• 뇌 그래디언트에 관한 최신 문헌과 뇌 구조와 기능 전반에 걸친 개념적 통합을 합성한다.
• 데이터 공유와 오픈 소스 소프트웨어가 방법 전파에서 차지하는 역할을 강조한다.
• 커뮤니티 활동(워크숍, 다양한 리더십)이 방법 채택에 미친 영향을 강조한다.
• 향후 신경정보학 혁신의 청사진으로서 조정된 커뮤니티 접근을 주장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 뇌 조직의 그래디언트 방법이 신경과학에서 어떻게 널리 채택되었는가?
• RQ2 데이터 공유, 소프트웨어, 워크숍 같은 어떤 커뮤니티 관행이 이 채택을 가장 효과적으로 촉진했는가?
• RQ3 그래디언트 기반 이론을 다듬고 이를 실제 응용으로 번역하는 데 남은 도전과제는 무엇인가?

주요 결과

• 그래디언트 방법은 데이터 공유와 오픈 소스 소프트웨어의 혜택을 받아 채택이 가속화되었다.
• 전공 경력 초기 연구자들의 헌신적인 워크숍과 포용적 리더십이 활발한 사용자 커뮤니티를 구축하는 데 도움을 주었다.
• 커뮤니티 주도 노력이 향후 신경정보학 혁신의 성공적 모델로 제시된다.