レスティングステイトとワーキングメモリ課題中の脳内ネットワークが課題成績を予測する

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Brain connectivity during resting state and subsequent
working memory task predicts behavioural performance

Cortex, vol.48, pp.1187-1196, 2012

認知的処理時に、同時に活動する脳領域はラージスケールネットワークを形成し、機能的に結合している。これ
らの機能的ネットワークは活動状態(task-fMRI) や受動状態(resting-fMRI) の実験で研究されている。その中で
もディフォルトモードネットワーク(DMN) が最も広く研究されているシステムである。安静時と注意時の切替
において重要とされているが、DMN の役割はまだ明確になっていない。また、先行研究との関連において不明瞭
な証拠がいくつか存在する。我々はfMRI を用いて、n-back 課題の難易度を変化させた際の16 名の健常被験者の
脳結合パターンを調査した。ワーキングメモリ課題の前に、被験者はfMRI の外で簡略化した課題で訓練した。そ
の直後に、彼らはn-back 課題とレスティングステイトfMRI を行った。我々はDMN における本来の相関を確認
し、ワーキングメモリのネットワークは3-back 時に最大の度合いとなった。さらに個人解析では、課題成績の良
い場合、両方のコンディションにおいて2 つのネットワークの間に強い負の相関を示した。興味深いことに、我々
が考慮する先行研究によって明らかとなっている8 つの異なるレスティングステイトfMRI のネットワークにおい
て、DMN の一部である楔前部の後内側結合のみがワーキングメモリの実行を予測した。fMRI 解析のための確率
的アプローチを用いた我々の結果は、行動データ成績とDMN とワーキングメモリのネットワーク間の負の相関
の度合いとの間に直接的な関連の証拠を示した。それらの証拠は危機的な認知的問題のための状況の予知を示唆
する。後頭葉の後内側の安静時の大きな活動は注意の予測資源の上昇に関連している可能性がある。