レスティングステイトの脳ネットワークの機能的統合は,ワーキングメモリパフォーマンスの特定されていな いバイオマーカーであるか?

Is functional integration of resting state brain networks an unspecic biomarker for working memory performance?
M. Alavash, P. Doebler, H. Holling, C.M. Thiel and C. Gieing Neuroimage, Vol.108, 182-193, 2015
2017115 rhagiwara

“私たちの認知能力が利益をもたらす機能的な脳ネットワークの最適なトポロジーはあるか?以前の研究は,レスティングステイトの脳ネットワークの機能的統合は,認知能力のための重要なバイオマーカーであることを示唆している.しかしながら,より高いネットワーク統合が,良好な認知能力のための特異的な予測因子であるか,あるいはレスト中の特定のネットワーク構成が特定の認知能力のみを予測するかどうかは未だに不明である.
ここでは,安静時のネットワーク統合と認知能力との関係を,ワーキングメモリの異なる側面を測定した2 つのタスクを用いて調査した.1 つのタスクは視覚空間,他は数値ワーキングメモリを評価した.ネットワーククラスタリング,モジュール性,および効率性を,ネットワーク構成の様々なレベルでネットワーク統合を取得し,各ワーキングメモリテストでのパフォーマンスとの相関を統計的に比較するために計算した.
結果は,各ワーキングメモリの局面が異なるレスティングステイトのトポロジーから利益を得ていることを示し,テストはネットワーク統合の各測定値と著しく異なる相関を示した.グローバルなネットワーク統合とモジュール性が高いほど視覚空間ワーキングメモリのパフォーマンスが大幅に向上すると予測されていたが,両方の測定値が数値ワーキングメモリのパフォーマンスと有意な相関を示さなかった.対照的に,数値ワーキングメモリは,クラスタリングされた脳ネットワークを有する被験者,主としてワーキングメモリネットワークの核心領域である頭頂間溝で優れていた.
我々の発見は,レスティングステイトの脳ネットワークの局所的機能統合と全体的機能統合との間の特定のバランスが,認知能力の特別な側面を容易にすることを示唆している.ワーキングメモリのコンテキストでは,視覚的空間性は,グローバルに統合された機能的レスティングステイトの脳ネットワークによって促進されるが,数値ワーキングメモリは,特にワーキングメモリ性能に関与する脳領域における局所処理能力の増加から利益を得る.”