ワーキングメモリのパフォーマンスに関する脳の接続性

Brain Connectivity Related to Working Memory Performance
Michelle Hampson, Naomi R. Driesen, Pawel Skudlarski, John C. Gore and R. Todd Constable
Journal of Neuroscience 20 December 2006, 26 (51) 13338-13343
2018_0423 taimoto

後部帯状回皮質(PCC)および内側前頭回および腹側前方帯状回皮質(MFG / vACC)の部分を組み込んだ内側前頭領域を含む,いくつかの脳領域は,機能的イメージング研究における多くの異なる認知課題中にシグナル低下を示す.これらの領域は,安静時に係合し,認知課題中に離脱するデフォルトモードネットワークの構成要素であることが示唆されている.この研究では,作業記憶タスク中および安静時のPCCとMFG / vACCとの間の機能的接続性を,領域間の磁気共鳴信号レベルの時間相関を調べることによって調査した. 2つの領域は両方の条件において機能的に連結されていた.さらに,作業記憶タスクの性能は,作業記憶タスクの間だけでなく,安静時でも,この機能接続の強度と正の相関があった.したがって,これらの領域は,認知課題の間に乖離するのではなく,認知能力を促進または監視するネットワークの構成要素であると思われる.さらに,これらのデータは,これらの2つの領域の間の結合強度の個人差が,この作業記憶タスクにとって重要な認知能力の差異を予測する可能性を高める.

個々の人間の脳の精密な機能マッピング

Precision Functional Mapping of Individual Human Brains
Evan M.Gordon, Timothy O.Laumann, Adrian W.Gilmore, Dillan J.Newbold Neuron, Volume 95, Issue 4, 16 August 2017, Pages 727-729
20180423knakamura

fMRIを用いた人間の脳機能の研究は,休止状態の機能的接続性(RSFC)およびタスク活性化マップの詳細と特異性,および臨床的有用性を調べるためにグループ全体で平均化されたデータを分析することに主に焦点を当てている.脳組織の機能的な理解を個々の人間のレベルについて行うために,10名の成人のそれぞれから,5時間のRSFCデータ,6時間のタスクfMRI,複数の構造的MRI,および神経心理学的検査を含む新規なMRIデータセットを用意した.これらのデータを使用して,個人ごとに10の忠実度の高い個人特有の機能的コネクトームを生成しました.この個人の機能的接続に基づくアプローチは,構造的およびタスクに由来する脳の特徴に対応する独自のネットワーク機能とネットワークトポロジーを含む,脳ネットワークにおけるいくつかの新たな変動性を明らかにした.我々は健常者および罹患した個々の人間の脳の組織を調べる将来の研究に用いるモデルとして,この高度にサンプリングされた個人中心のデータセットを神経科学者のためのリソースとして発表した.

fMRI を用いて測定したresting-state の脳の結合の時間-周波数ダイナミクス

Time-frequency dynamics of resting-state brain connectivity measured with fMRI
C. Chang and G.H. Glover
Neuroimage, vol. 50, no. 1, pp. 81-98, 2010
20180116 mmizuno

fMRI を用いた静止状態の機能的接続性に関する多くの研究は,スキャンの期間にわたって計算された相関およびデータ変動の分解などの一時的な定常性を仮定する方法を採用している.しかし,タスクベースのfMRI 研究および動物の電気生理学の両方の知見から,機能的な接続性は数秒から数分の時間スケールで動的な変化を示すことが示唆されている.本研究では,ウェーブレット変換に基づいた時間-周波数コヒーレンス解析を実行し,1スキャンの間のresting-state の接続性の動的挙動を検討した.我々は,デフォルトモデルのネットワークの主要なノードである後部帯状皮質(posterior cingulate cortex:PCC)の接続性に焦点を当て,反相関(「タスクポジティブ」)ネットワークおよび他のデフォルトモードネットワークのノードとの関係を調査した.PCC と反相関ネットワークとの間のコヒーレンスおよび位相は,時間および周波数によって変化し,モンテカルロシミュレーションに基づく統計的検定によって,有意なスケール依存性の時間的変動の存在を明らかにした.さらに,スライディングウインドウ相関処理によって,スキャン中にPCC と可変性の接続を示す脳の他の領域を同定した.それらの領域には,注意および顕著な処理に関与してるとこれまでに報告されている領域が含まれていた.観測したコヒーレンスおよび位相変動が残存ノイズまたは認知状態の調節に起因する可能性があるかどうかは不明である.しかし,現在の結果は,resting-state の機能的接続性が静的ではないことを示している.したがって,resting-stateネットワークを特徴づける際に,平均的な量に加えて変動性の尺度を考慮する必要があることが示唆された.

安静時の機能的なコネクティビティは,実行機能の個人差に敏感である:ネットワーク解析

Functional connectivity at rest is sensitive to individual differences in executive function: A network analysis
A.E. Reineberg and M.T. Banich Human Brain Mapping, Vol.37, Issue.8, 2959-2975, 2016
20180109 rhagiwara

“グラフ理論は,特定の脳領域間のネットワーク特性と接続性の性質を理解する手段を提供する.ここでは,安静時の脳内ネットワーク特性が,実行機能(EF)の個人差の根底にあると考えられる3 次元に関連しているかどうかを調べるために使用される.それには,共通EF,シフト特異的EF,および更新特異的EF が含まれる.これを行うために,主にEF の個人差に関連する選択された前頭頭頂領域に焦点を当てた先験的分析および全脳解析を行った.この知見は,EF の3 次元のそれぞれにおける個人差が,先験的脳領域および他の脳領域の両方において,レスティングステイトの接続性の特定のパターンと関連していることを示した.より具体的には,より高い共通EF は,楔部および補足運動領域のより大きな統合(すなわち,よりハブのような)接続性と関連していたが,
外側前頭ノードおよび左側頭葉ノードの統合機能はあまりない.より高いシフト特異的EF は,より多くのハブのような運動関連ノードと帯状弁蓋ノードに関連していた.より高い更新特異的EF は,ハブのような外側および内側前頭葉ノードの減少と関連していた.一般に,これらの結果は,EF のこれらの3 次元のそれぞれのより高い能力が,単独で前頭頭頂領域の結合特性によって特徴づけられないことを示唆した.このパターンは,より高いEFが,従来の前頭頭頂ネットワークの外部のノードの接続性特徴と同様に,前頭頭頂ネットワーク内のいくつかのノードのより少ないハブあるいは中心性の特徴と関連していた.” /home/git/personal/rhagiwara/LiteratureSearch/180109

両極性障害におけるマスクされた顔面感情処理中の機能的結合

Functional connectivity during masked and unmasked face emotion processing in bipolar disorder
Tseng, Wan-Ling and Thomas, Laura A and Harkins, Elizabeth and Stoddard, Joel and Zarate, Carlos A and Pine, Daniel S and Leibenluft, Ellen and Brotman, Melissa A
Psychiatry Research: Neuroimaging, Vol.258, pp.1-09, 2016
20180109 sikeda

双極性障害(BD)を患う個人における無意識の顔の自動感情処理中の神経の接続性に関してはほとんど知られ ていない.本研究では,BD を患う 14 人の成人および健康なボランティア(HV)14 人が,無意識的,または意 識的に知覚された顔(怒り、幸せ、中立、空白の楕円形)で感情的プライミング作業を行いながら fMRI スキャン を受けた.認識レベルと感情タイプにかかわらず,BD 患者は HV と比較して扁桃体と腹側前頭前野の間における 機能的結合の低下を示した.この接続性の所見は,扁桃体の活性化の相違がない場合に存在する.さらに BD 患 者は HV と比較して内側前頭回で大きな活性を示した.一方,HV は空白の楕円と比較して,怒っている顔と中立 的な顔への活性が少なかった.これらの結果は,感情の評価および発現に関与する領域(中前頭回)に関与する 扁桃体と腹側前頭前野の結合および神経機能障害が、認識レベルに関わらず BD における感情処理の病態生理学 的相関性であり得ることを示唆する.

注意のコネクトームに基づく予測的なモデリング:データセットを横切る異なる機能的接続性と予測方法の比較

Connectome-based predictive modeling of attention Comparing different functional connectivity features and prediction methods across datasets
K. Yoo, M.D. Rosenberg, W.-T. Hsu, S. Zhang, C.-S.R. Li, D. Scheinost, R.T. Constable and M.M. Chun NeuroImage 167 (2018): 11-22.
20171214_mnishizawa

“コネクトームに基づく予測モデリングは,fMRIで測定された機能的接続性から流動性知性と持続的注意を含む個人で異なる特徴と行動を予測するために近年発展してきた.
ここではCPM枠組みを利用して,3つの異なる尺度(ピアソン相関,一致,不一致)および2つの異なる予測アルゴリズム(線形,部分的最小二乗回帰(PLS)により)により注意機能を比較した.
一致および不一致は,それぞれ同相同期と逆相逆相関を追跡する近年提案された機能的接続性測定である.
我々は,課題時または安静時の機能的接続性データを使用してコネクトームに基づくモデルを定義し,個人で異なる注意予測における(1)機能的接続性測定と(2)機能選択/予測アルゴリズムの効果を試験した.
モデルは,leave-one-subject-out法の交差検証を使用してトレーニングデータセットで内部的に検証され,3つの独立したデータセットで外部検証された.
トレーニングデータセットには,被験者が持続的注意課題を行っていた時と安静時のfMRIデータが含まれていた.
検証データセットには(1)Stop Signal Task (SST)実行中および安静時に収集されたデータ,(2)注意ネットワークタスクの実行中および安静時に収集されたデータ,(3)ADHD-200コンソーシアムからのADHD症状の重症度と安静時のデータが含まれる.
機能的接続性尺度(ピアソン相関,一致,不一致)および予測アルゴリズム(線形および部分的最小二乗回帰(PLS))のすべての組み合わせを使用して定義されたモデルは,内部妥当性では0.9,外部検証では0.6と高い(全て<0.05). 課題時のデータで作成されたモデルは,安静時のデータで作成されたモデルよりも優れていた. Peason相関および適合特徴は一般的に,不適合特徴よりも小さな数値的利点を示したが,部分的最小二乗回帰は一般的に線形回帰よりも優れたモデルであった. 全体として,線形モデルと組み合わされた相関特徴に加えて,CPMによって特徴と部分的最小二乗回帰を考慮すると便利である."

全脳機能的結合を用いた多変量パターン解析による大うつ病の識別

Identifying major depression using whole-brain functional connectivity: a multivariate pattern analysis 全脳機能的結合を用いた多変量パターン解析による大うつ病の識別

Ling-Li Zeng, Hui Shen, Li Liu, Lubin Wang, Baojuan Li, Peng Fang, Zongtan Zhou, Yaming Li, Dewen Hu Brain,Volume 135, Issue 5, 1 May 2012, Pages 1498-1507
20171212 sishida

近年のresting-state の機能的結合核磁気共鳴イメージング研究は大うつ病患者と健康なコントロールの間のいくつかの領域とネットワークの重要なグループの違いを示している.現在の研究は健康なコントロールから大うつ病の識別の可能性を検証するために用いられるうつ病患者の全脳resting state 機能的結合のパターンを調査することである.多変量パターン解析は人工統計学的に健康な24人の被験者から2 人のうつ病患者を分類するために用いられたpermutation test は分類機の性能を評価するために用いられた.実験の結果は被験者の94.3%(P>0.0001)が100%の識別の全ての患者のleave-one-out cross-validation によって正しく分類されたことを証明した.最も違いとしてわかる機能的結合の大部分はデフォルトモードネットワーク,アフェクティブネットワーク,視覚皮質領域と小脳およびそれらの間にあり,それにより疾患関連のresting state ネットワークの変化は大うつ病における複雑な感情・認知障害の一部を引き起こすことが示される.さらに,分類に高い判別力を示すamygdala,anterior cingulate cortex,parahippocampal gyrus,そしてhippocampus はこの疾患の病態生理学において重要な役割を果たすかもしれない.現在の研究は新たな大うつ病の病理学的メカニズムを発見し,全脳resting state 機能的結合核磁気共鳴イメージングが臨床診断のための効果的なバイオマーカーになる可能性を示唆する.

前頭-頭頂注意ネットワークの機能評価:安静状態のfMRI と注意ネットワークテストからの洞察

Assessing the function of the fronto-parietal attention network insights from resting-state fMRI and the attentional network test
S. Markett, M. Reuter, C. Montag, G. Voigt, B. Lachmann, S. Rudorf, C.E. Elger and B. Weber
Human brain mapping, Vol.35, No4., 1700-1709, 2014
2017 rhagiwara

“近年,様々な固有コネクティビティネットワーク(ICN)が安静時の脳において同定されている.前頭-頭頂ICN は注意プロセスに関与しているという仮説が立てられている.この主張の証拠は,持続的な注意を必要とするタスク中に関与する脳領域の共同活性化を示すタスク関連の活性化研究に由来する.本研究では,機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)を使用して,前頭-頭頂ネットワーク内の機能的コネクティビティが安静状態に直接関わることを実証した.我々は,複数の関心領域からの機能的コネクティビティデータにグラフ理論を適用し,MRI環境外で別セッションで取得した注意ネットワークテスト(ANT)によって提供される注意行動の測定値との関連性について検証した.ネットワーク内のノードのグローバルおよびローカルのコネクティビティの中心性のあ
る測定値との強力な統計的関連性が,注意の警告および実行制御サブ機能によって検出された.この結果は,ICNの機能的意義と前頭-頭頂注意ネットワークの仮説的役割についてさらなる証拠を提供する.”

fMRI resting state におけるDCM

A DCM for resting state fMRI
Karl J.Friston, Joshua Kahan, Bharat Biswal, Adeel Razi
NeuroImage,Vol.94,396-407,2014
20171113 sishida

このテクニカルノートでは異なる脳領域間のクロススペクトルによって測定された機能的結合に基づくresting state fMRI 時系列の動的因果モデル(DCM)を紹介します.このDCM は分散したニューラルネットワークもしくはグラフにおける結合ニューロンの変動の生物物理学的に妥当なモデルから予測クロススペクトルを生成する決定論的モデルに基づいている.有効に得られた結果の図は観測された血行力学的反応間の機能的結合を説明する隠れたニューロン状態間のベストな実効的結合を見つける.これはクロススペクトルは領域変動の(二次)統計的依存性に関するの全情報を含むためである.このノートではモデルの描画,有向および無向の機能的結合の既存の計測との関係,そしてシミュレーションを用いた表面的妥当性を確立することに注目する.その後の論文で確率的DCM とパーキンソン病とハンチントン病における予後の妥当性に関して構築の妥当性を評価する.

個人における皮質機能ネットワークの分割

Parcellating Cortical Functional Networks in Individuals
Danhong Wang, Randy L Buckner, Michael D Fox
Nature Neuroscience, Volume 18, Pages 1853-1860
20171106knakamura

個人の脳の機能的アーキテクチャを解明するということは,個人の医学における重要なステップであり,人間の認知および行動の変化における神経基盤の解明に寄与する.本研究では,静止状態のfMRIデータを用いて個人のレベルで機能的に組織を正確にマッピングするための新しい皮質分割法を開発した.個々の被験者における脳機能ネットワークの反復的検索を行うために,集団ベースの機能アトラスと個人の変動性のマップを使用した.このアプローチによってマッピングされた機能アトラスは,被験者内において再現性が高く,また,被験者間の変動性を効果的に反映する.このアルゴリズムは,タスクfMRIを含む異なる被験者集団およびデータタイプにわたって良好に機能した.このアプローチは,外科的患者の侵襲性の皮質刺激の臨床応用における大きな可能性が存在することを示唆する.