安静時の機能相関で特定された脳システムの個人固有の特徴

Individual-specific features of brain systems identified with resting state functional correlations
Gordon, Evan M and Laumann, Timothy O and Adeyemo, Babatunde and Gilmore, Adrian W and Nelson, Steven M and Dosenbach, Nico UF and Petersen, Steven E NeuroImage, vol. 146, pp. 918-939, 2017

最近の研究は,被験者のグループ全体で平均化された機能的磁気共鳴画像(fMRI)データを分析することにより,人間の皮質の大規模なシステムレベルの組織を記述する重要な進歩を遂げた.しかし,個人の皮質システムはトポロジー的に複雑であり,皮質シートに沿ったそのような特徴の位置の変動に一部起因して,グループ平均データセットでは観測できない小さいが信頼できる特徴を含むことを示唆する新しい発見が現れた.これ以前の研究では,これらの個人固有のシステム機能の特定の例のみが報告されている.現在まで,このような機能は包括的に説明されていなかった.ここでは,fMRIを使用して,3つの大きな被験者間データセット内と1つの高度にサンプリングされた被験者内データセット内の個々の被験者の皮質システム機能を識別した.以前は特徴付けられていなかったシステム機能を観察したが,1人の個人の多くのスキャンセッションで確実に検出され,多くの個人で一致する可能性があった.合計で,グループ平均システムとは一致しないが,3つの独立したデータセット間で複製される43のシステム機能を特定した.各非グループ特徴のサイズと空間分布について説明した.さらに,一部の個人が特定のシステム機能を失っており,皮質領域のシステムメンバーシップの個人差を示唆していることを観察した.最後に,個人固有のシステム機能を使用して,被験者間の類似性を高めることができることがわかった.合わせて,この研究は,人間の脳システムの個人固有の特徴を特定し,これまでに観察されなかった脳システムの特徴の一覧を提供し,個人の脳の接続性の詳細な検査の基礎を築く.

予測ネットワークモデルによる注意の特性化

Characterizing Attention with Predictive Network Models
Rosenberg, MD and Finn, ES and Scheinost, D and Constable, RT and Chun, MM Trends in cognitive sciences, vol.21, no.4, pp.290–302, 2017

神経画像データのほとんどがグループレベルの分析を行い,ヒトの脳内における注意システムが説明されている.fMRIの研究は,個別の評価,診断,予測などの重要な科学的および実用的な利益をもたらす単一被験者レベルの分析に向かっている.最近の研究では,機能的脳ネットワークに基づいたモデルが,個々の人々がどれだけ注意を払っているかを予測できることが示されています.予測モデルは,注意が脳のネットワーク特性であり,注意の神経基盤が,明確なタスクに従事していないときに測定できるという経験的証拠を提供する.今後,注意と他の認知能力の接続ベースの予測モデルは,臨床機能障害の評価,診断,治療を改善する可能性がある.最近の研究では,大規模な脳ネットワークの機能的接続に基づくモデルが個人の注意能力を予測できることが示されている.認知機能の最初の一般化可能なニューロマーカーである一方で,これらのモデルは注意の基本的な理解を知らせ,以下の経験的証拠を提供する.(i)注意は脳計算のネットワーク特性である.(ii)人々が明確なタスクに従事していないときに注意の基礎となる機能構造を測定できる.(iii)この構造は,いくつかのタスクに共通であり注意欠陥多動性障害(ADHD)に障害がある一般的な注意力をサポートする.

極端なイベントの時間的分析による脳の機能的結合性の新しい測定

New measures of brain functional connectivity by temporal analysis of extreme events
Djalel-Eddine Meskaldji, Stephan Morgenthaler, Dimitri Van De Ville 2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2015, pp.26-29

機能的結合の研究は,脳の構造と機能の理解への助けとなる.2 つの脳領域間の機能的結合を測定する一般的な 方法論は,対応する平均時間経過間の相関を推定することだ.通常,これらの相関は,ピアソンの相関係数また はノンパラメトリックであるスピアマンの順位相関を用いて計算される.ただし,これら2 つの測定値は,脳の さまざまな領域での自発的な活動について抽出したい情報を完全には反映していない.この論文では,時間経過 の活性化部分を極端なイベントとしてモデリングし,これらのイベント間の同時活性化を測定することにより,2 つの領域間の機能的結合を推定することを提案する.機能的結合の新しい測定値には,これまでの機能的結合の 測定値(例えば,ピアソンやスピアマンの相関)を使用すると失われる共通の活性化に関する重要な情報が含ま れることを示す.

統合失調症における認知と安静時の機能的結合

Cognition and resting-state functional connectivity in schizophrenia
Sheffield JM, Barch DM Neuroscience & Biobehavioral Reviews Volume 61, February 2016, Pages 108-120

統合失調症の個人は,一貫して多数の認知領域で欠損を示すが,これらの認知障害の神経生物学的原因は不明のままである.統合失調症のような臨床集団における,安静状態の機能的磁気共鳴画像データの機能的接続性を分析することにより,研究グループは特定の脳領域間の内因性コミュニケーションの異常の解明を始め,これらの異常と統合失調症の認知パフォーマンスの関係を評価した.本研究では,これらの脳と行動の関係の分析の研究を見直す.系統的な見直しにより統合失調症患者は,(1)皮質-小脳-線条体-視床ループと(2)タスク陽性およびタスク陰性の皮質ネットワークを含む領域内および領域間で異常を示すことがわかった.重要なのは,特定の機能的接続の異常と異なる認知領域との間に一意な関係は観察されなかったことであり,観察された機能システムは認知能力全体で共有されるメカニズムの根底にある可能性があり,その障害は統合失調症で見られる「一般的な」認知障害の一因となる可能性があることを示唆している.

MCI 診断のための強度と類似度が導く集団レベルの脳機能ネットワーク構成

Strength and similarity guided group-level brain functional network construction for MCI diagnosis
Yu Zhang, Han Zhang, Xiaobo Chen, Mingxia Liu, Xiaofeng Zhuc, Seong-Whan Lee,Dinggang Shen Pattern Recognition 88, pp.421-430

スパース表現を基にした脳機能ネットワークモデリングはしばしば,ネットワーク構造における大きな被験者間変動の結果をもたらす.これは,グループ間比較における統計的検出力を下げたり,個人化された脳疾患の診断の一般化可能性を捻じ曲げだりする可能性がある.グループスパース表現(GSR)は,そのような「被験者間でのネットワーク類似度を増やすことによる制限」を軽減させるが,今度は異なるグループ被験者間を十分に分離することに失敗する(例えば,患者群と制御群).この研究では,グループ内の一貫性を保ったまま,高いグループ間の分離能力を獲得することために,個人の機能的結合情報を GSR を基にしたネットワーク構造のフレームワークに統合することを提案する.この手法では,同じグループの被験者群は異なるグループの被験者群よりも,一般的により高い類似度を持つという観測に基づいている.このために,BOLD 信号の時系列相関に基づいた低次元機能的結合(LOFC),被験者間の LOFC の類似度に基づいた高次元機能的結合(HOFC)の両方を利用した,strength and similarity GSR(SSGSR) と呼ばれる手法を提案する.実験では,軽度認知障害(MCI)被験者と健常者制御群の rsfMRI データを用いて,提案手法と他の最先端の脳ネットワークモデリング手法との比較がなされた.個別化された MCI の識別率の結果は,個々で一貫した脳機能ネットワーク構成と十分に保持されたグループ間の脳機能ネットワーク構造の特徴のバランスを獲得できることが示された.この新手法はまた,将来,コネクトームベースの個別化された脳の疾患の診断の有望で一般化されたソリューションを提供する.

ヒトの機能的脳ネットワークにおける特性のような違い

Trait-like variants in human functional brain networks
Seitzman, Benjamin A and Gratton, Caterina and Laumann, Timothy O and Gordon, Evan M and Adeyemo, Babatunde and Dworetsky, Ally and Kraus, Brian T and Gilmore, Adrian W and Berg, Jeffrey J and Ortega, Mario and others
Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 1, pp. 2019-2932, 2019

安静時の機能的磁気共鳴画像(fMRI)は,グループレベルの機能的脳組織の収束的な説明を提供している.最近の研究により,個人で特定された機能的ネットワークには,グループレベルの記述とは異なる局所的な特徴が含まれていることが明らかになった.これらの機能をネットワークバリアントとして定義する.これらの研究に基づいて,ネットワークバリアントの分布が脳組織の安定した特性のような違いを反映しているかどうかを尋ねる.高度にサンプリングされた個人のいくつかのデータセット全体で,ネットワークバリアントは個人内で非常に安定し,特徴的な場所にあり,大規模なグループ全体の特徴的な機能ネットワークに関連付けられ,ネットワークバリアントのタスク誘発シグナルは,行動の違いに関連するネットワークバリアントの特性に基づいて,個人がサブグループにクラスター化される.これらの結果は,ネットワークバリアントの分布が,機能的脳組織における安定した特性のような機能的に関連する個人差を反映している可能性があることを示唆している.

安静時のマインドフルネスストレス低減法に関連する後部帯状回での脳の接続性における変化

Mindfulness-Based Stress Reduction-related changes in posterior cingulate resting brain connectivity
Kral, Tammi RA and Imhoff-Smith, Ted and Dean III, Douglas C and Grupe, Dan and Adluru, Nagesh and Patsenko, Elena and Mumford, Jeanette A and Goldman, Robin and Rosenkranz, Melissa A and Davidson, Richard J
Social cognitive and affective neuroscience, vol.14, pp.777-787, 2019

マインドフルネス瞑想訓練は,前頭頭頂部の実行制御ネットワーク(背外側前頭前野(DLPFC))とデフォルトモードネットワーク(後部帯状皮質(PCC))のノード間の安静状態での機能的接続性を高めることが示されている.これらの効果がマインドフルネスストレス低減法コースに一般化されるかどうかを調査し,接続性の変化の構造的及び行動的に関連する結果を検証した.健康で瞑想を受けていない成人は,MBSR(N=48),アクティブ(N=47),またはウェイトリスト(N=45)のいずれかのコントロール群に無作為に割り付けられた.参加者は行動試験,安静時fMRIスキャン,拡散テンソルスキャンをランダム化前(T1),介入後(T2),及び5.5か月後(T3)に完了した.コントロール群と比較して,MBSRのT2-T1においてPCC-DLPFCの安静時接続が増加していることがわかった.これらの効果は長期のフォローアップ(T3-T1)を通じて持続しなかったが,MBSR参加者は訓練日数(T1からT3)とPCC-DLPFC安静時の接続性の間に有意な関係を示した.MBSR参加者のPCC-DLPFC安静時接続の増加は,これらの領域を接続する白質の微細構造的接続の増加と,自己申告による注意の増加に関連した.これらのデータは,MBSRがPCC-DLPFC安静時の接続性を向上させることを示している.これは訓練時間,注意,構造的接続性の増加に関連している.

健常ボランティアにおける短期間マインドフルネス瞑想後の領域均一性と機能的結合性の変化

Alterations of Regional Homogeneity and Functional Connectivity Following Short-Term Mindfulness Meditation in Healthy Volunteers
Xiao, Qin and Zhao, Xingrong and Bi, Guoli and Wu, Lisha and Zhang, Hongjiang and Liu, Ruixiang and Zhong, Jingmei and Wu, Shaoyuan and Zeng, Yong and Cui, Liqian and others Frontiers in Human Neuroscience, vol.13, pp.1-12, 2019

マインドフルネスは,今この瞬間においての経験に対して判断せずに認識することと説明される.持続的なマインドフルネスの実践は,個人のwell-beingにも有益な影響を与える可能性がある.例えば,マインドフルネス瞑想は感情制御を改善するための効果的なアプローチの一つである.具体的には,マインドフルネス瞑想訓練の初期段階では,注意制御や実行機能に関する感情観察システムが強化される.デフォルトモードネットワーク(DMN)における活動の減少は,おそらくマインドワンダリングの減衰に対応している.本研究では,前頭葉頭頂皮質とDMNの機能的活動の変化は短期間マインドフルネス瞑想によって誘発される可能性があることを仮説とした.この研究では,8週間のマインドフルネスストレス低減法(MBSR)の前後で,健常被験者はマインドフルネスアンケートと感情測定,及び安静時の機能的磁気共鳴画像法を使用して評価された.右利きの,瞑想経験のない16人が登録された.別の16人の人口統計学的に一致した,瞑想経験のない健常な成人がコントロールとして採用された.MBSRの前後で評価が比較された.右上頭頂小葉,及び左中心後回(PoCG)の領域均一性の増加,及びPoCG関連ネットワークの機能的接続性の変化がMBSR後に観察された.マインドフルネスアンケートのスコアも改善され,MBSR後のマイナスの影響は大幅に減少した.後頭部の関与の減少とともに,我々の結果は,マインドフルネス初心者の頭頂皮質のより強い関与の傾向を示唆している.この研究は,短期間マインドフルネス瞑想による感情処理の最適化に関する新しい根拠を提供する.

ヒトの機能的脳ネットワークにおける特性のような違い

Trait-like variants in human functional brain networks

Seitzman, Benjamin A and Gratton, Caterina and Laumann, Timothy O and Gordon, Evan M and Adeyemo, Babatunde and Dworetsky, Ally and Kraus, Brian T and Gilmore, Adrian W and Berg, Jeffrey J and Ortega, Mario and others Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 1, pp. 2019-2932, 2019

安静時の機能的磁気共鳴画像(fMRI)は,グループレベルの機能的脳組織の収束的な説明を提供している.最近の研究により,個人で特定された機能的ネットワークには,グループレベルの記述とは異なる局所的な特徴が含まれていることが明らかになった.これらの機能をネットワークバリアントとして定義する.これらの研究に基づいて,ネットワークバリアントの分布が脳組織の安定した特性のような違いを反映しているかどうかを尋ねる.高度にサンプリングされた個人のいくつかのデータセット全体で,ネットワークバリアントは個人内で非常に安定し,特徴的な場所にあり,大規模なグループ全体の特徴的な機能ネットワークに関連付けられ,ネットワークバリアントのタスク誘発シグナルは,行動の違いに関連するネットワークバリアントの特性に基づいて,個人がサブグループにクラスター化される.これらの結果は,ネットワークバリアントの分布が,機能的脳組織における安定した特性のような機能的に関連する個人差を反映している可能性があることを示唆している.

健常ボランティアにおける短期間マインドフルネス瞑想後の領域均一性と機能的結合性の変化

Alterations of Regional Homogeneity and Functional Connectivity Following Short-Term Mindfulness Meditation in Healthy Volunteers

Xiao, Qin and Zhao, Xingrong and Bi, Guoli and Wu, Lisha and Zhang, Hongjiang and Liu, Ruixiang and Zhong, Jingmei and Wu, Shaoyuan and Zeng, Yong and Cui, Liqian and others Frontiers in Human Neuroscience, vol.13, pp.1-12, 2019

マインドフルネスは,今この瞬間においての経験に対して判断せずに認識することと説明される.持続的なマインドフルネスの実践は,個人のwell-beingにも有益な影響を与える可能性がある.例えば,マインドフルネス瞑想は感情制御を改善するための効果的なアプローチの一つである.具体的には,マインドフルネス瞑想訓練の初期段階では,注意制御や実行機能に関する感情観察システムが強化される.デフォルトモードネットワーク(DMN)における活動の減少は,おそらくマインドワンダリングの減衰に対応している.本研究では,前頭葉頭頂皮質とDMNの機能的活動の変化は短期間マインドフルネス瞑想によって誘発される可能性があることを仮説とした.この研究では,8週間のマインドフルネスストレス低減法(MBSR)の前後で,健常被験者はマインドフルネスアンケートと感情測定,及び安静時の機能的磁気共鳴画像法を使用して評価された.右利きの,瞑想経験のない16人が登録された.別の16人の人口統計学的に一致した,瞑想経験のない健常な成人がコントロールとして採用された.MBSRの前後で評価が比較された.右上頭頂小葉,及び左中心後回(PoCG)の領域均一性の増加,及びPoCG関連ネットワークの機能的接続性の変化がMBSR後に観察された.マインドフルネスアンケートのスコアも改善され,MBSR後のマイナスの影響は大幅に減少した.後頭部の関与の減少とともに,我々の結果は,マインドフルネス初心者の頭頂皮質のより強い関与の傾向を示唆している.この研究は,短期間マインドフルネス瞑想による感情処理の最適化に関する新しい根拠を提供する.