タスク状態を超えた脳ネットワーク適応性

Brain Network Adaptability across Task States
PLoS computational biology, vol.11, pp.1004029, 2015
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人間の脳内の活動は,多様な機能状態の間を移動し,動的な環境の要求を満たすが,これらの遷移を導く基本
原理はあまり理解されていない.ここでは,脳領域間の機能的相互作用のパターンを分析するためのネットワー
ク科学の最近の進歩を活用する.我々は,4 つの認知状態(タスクフリーの安静状態,注意を要する状態,および
2 つの記憶を要求する状態)の中および間の両方において,タスクのパフォーマンスに伴う脳再構成の状況を動的
ネットワーク表現を用いて調べる.ハイパーグラフの形式を用いて,我々は,(タスク特有の)脳の状態と(タス
クの一般的な)脳の状態の両方において,時間の経過と共に強度にコヒーレントに変動する機能的相互作用のグ
ループの存在を特定する.これらの結果は,多くのダイアディック(地域間)関係の複雑さに関する先の強調とは
対照的に,脳適応能力は,認知システムの動的統合を推進する共通のプロセスによって記述できることを示して
いる.さらに,本発明者らの結果は,機能強化された脳力学を理解するための効果的な尺度としてハイパーグラ
フを確立し,クロスタスク,クロスエイジングおよびクロスコホートの機能変化を調べる際に有用である.