解剖学的な人間の脳のつながりと性差と血縁関係の階層型トポロジカルネットワーク解析

Julio M. Duarte-Carvajalino, Neda Jahanshad, Christophe Lenglet, Katie L. McMahon, Greig I. de Zubicaray, Nicholas G. Martin, Margaret J. Wright, Paul M. Thompson, Guillermo Sapiro NeuroImage 2017, Available online 14 July 2017

“拡散強調磁気共鳴イメージング(DWI)のような現代の非侵襲的脳画像技術は、脳構造ネットワークの詳細なマップを再構築するための基盤を提供し、白質における神経線維領域のマッピングを可能にする。脳の接続性ネットワークは、トポロジーのランダムなネットワークとは異なる。これは、小さな世界性、モジュール性、および高度のノード(ハブ)を使用して測定可能である。それでも、構造的脳ネットワーク特性の個体差が年齢、性別、または遺伝的差異にどのように関連するかについてはほとんど知られていない。最近、いくつかのグループが、個人、個人のペア、および個人のグループの間の差別化を可能にする脳ネットワークにおけるバイオマーカーを報告している。新しいトポロジカルな特徴を研究することに加えて、ここでは、誤った発見率(FDR)を適切に制御しながら、個人、個人ペア、および個人のグループ間の接続性の相違をデータ階層のいくつかのレベルで調査する。我々は、303 人の若い成人の双子、兄弟、および無関係の人々の高角度分解拡散イメージング(HARDI)牽引から得られた高品質の脳接続ネットワークの大規模なデータセットに新しい方法を適用する。提案手法は、性別(93 %精度)と親族(88.5 %精度)に基づいて、脳の接続性ネットワークを正確に分類することができる。我々は、脳結合性ネットワークおよびクラスター化係数および伝達性マトリックスなどの誘導された位相学的測定基準の両方において、性別および親族に関連して統計学的に有意な差異を見出す。”