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.

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, 421-430, 2019

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.

認知的な変化や日々の変化ではなく集団及び個人の要因に支配される脳機能的ネットワーク

Functional Brain Networks Are Dominated by Stable Group and Individual Factors, Not Cognitive or Daily Variation
Caterina Gratton, Timothy O.Laumann, Ashley N.Nielsen, Bradley L.Schlagger, Nico U.F. Dosenbach, Steven E.Petersen Neuron, 98(2), 439-452, 2018

人間の脳ネットワークの組織は,相関する脳活動をfMRIで調べることで測定できる.ただし,このような測定の妥当性と有用性は,機能ネットワークが長期に渡って安定しているか,状態に依存しているかによって異なる.現在,脳ネットワークが個人や,神経精神医学的な集団間,または特定の行動によってどのように変化するか,ということが注目されている.この研究では,9人の高品質な個人データを分析して,被験者,セッション,及びタスク間のネットワーク変動の大きさと解剖学的分布を解析した.その結果,機能的ネットワークは共通の組織原則と安定した個々の機能に支配されており,タスク状態と日々の変動は小さいことが示された.機能的ネットワークは安定した個人の特性を測定するのに適していると結論づけており,個別化医療における有用性を示唆している.

閾値を超えた脳機能ネットワーク測定の(不)安定性

The (in)stability of functional brain network measures across thresholds
Kathleen A. Garrison, Dustin Scheinost, Emily S. Finn, Xilin Shen , R. Todd Constable NeuroImage Volume 118, September 2015, Pages 651-661.

脳の大規模な組織化は,グラフ理論からのネットワーク測度を用いて定量化することができる複雑なネットワークの特徴を有する.しかし,多くのネットワーク尺度はバイナリグラフ上で計算されるように設計されているのに対して,脳機能ネットワークの構築は典型的には脳領域間の時間信号における相関の連続的な尺度から推定される.閾値処理は,機能的結合性のデータから派生したバイナリグラフを使用するために必要な手順である.ただし,現在どのような閾値を使用するかについてはコンセンサスが得られておらず,ネットワーク対策とグループの対比は閾値を超えて不安定になる可能性がある.それにもかかわらず,全脳ネットワーク解析は,一般的に任意の閾値または閾値の範囲で報告された発見とともに広く適用されている.本研究は,レスト状態の機能的結合性のデータセットにおける閾値を超えたネットワーク尺度の安定性を評価しようとした.ネットワーク尺度は,絶対(相関ベース)と比例(希薄ベース)の閾値で評価され,性別と年齢層の間で比較された.全体として,ネットワーク測定は絶対閾値を超えて不安定であることがわかった.例えば,所与のネットワーク測定におけるグループ差の傾向は,閾値に応じて変わり得る.ネットワーク測定は,比例閾値を超えてより安定していることがわかった.これらの結果は,機能的結合性データに閾値を適用するとき,およびバイナリーグラフモデルからの結果を解釈するときには注意が必要であることを示している.

個人特定の優れた識別性および予測のための機能的コネクトームの洗練された尺度

Refined measure of functional connectomes for improved identifiability and prediction
Biao Cai, Gemeng Zhang, Wenxing Hu, Aiying Zhang, Pascal Zille, Yipu Zhang, Julia M. Stephen, Tony W. Wilson, Vince D. Calhoun, Yu‐ Ping Wang Human Brain Mapping

脳機能コネクトーム解析は,一般的に集団ごとの推論に基づいている.しかしこの方法では,個々の被験者レベルでの重要な情報が見落とされる可能性がある.最近の研究では,個人差が機能的結合パターンに大きく寄与することが示されている.特に,機能的コネクトームは,参加者のプールからある個人を確実に識別できるfingerprintとして測定できることが証明されている.本論文では辞書学習を使用し,個々の機能的コネクトームの標準的な尺度における改善案を提供する.具体的には,各々の機能的結合は共通の安定したグループ要因と個々の要因によって支配されていると仮定している.辞書表現によって促進され,結合パターンから母集団をよく表した成分の寄与を差し引くことにより,グループ内での被験者間変動性を高められるはずである.数種類の分析方法で,このアプローチを検証する.例えば,洗練された機能的プロファイルは,fMRI セッションの組み合わせ全体で被験者特有の識別性を大幅に向上させることが確認された.さらに,洗練されたコネクトームは,認知行動の予測力も向上させることが可能である.文献によれば,個々の特徴は脳内の神経認知活動の違いと密接に関連していることが示唆されている.つまり,我々の結果は,個々の機能的結合分析がグループごとの推論と洗練されたコネクトームによる恩恵が脳マッピングに望ましいことを示している.

三重ネットワーク媒介分析はリアルタイムfMRIニューロフィードバックからマインドフルネスの機能的特徴を明らかにした

Mediation analysis of triple networks revealed functional feature of mindfulness from real-time fMRI neurofeedback
Kim, Hyun-Chul and Tegethoff, Marion and Meinlschmidt, Gunther and Stalujanis, Esther and Belardi, Angelo and Jo, Sungman and Lee, Juhyeon and Kim, Dong-Youl and Yoo, Seung-Schik and Lee, Jong-Hwan
NeuroImage, vol. 195, pp. 409-432, 2019

3つのネットワーク,すなわちデフォルトモードネットワーク(DMN),セントラルエグゼクティブネットワーク(CEN),およびセイリエンスネットワーク(SN)は,脳の障害,ならびにマインドフルネスなどの基本的な神経科学的プロセスにおいて重要な役割を果たす.しかし,現在,マインドフルネスに関連した3つのネットワークの根本的な機能的特徴についてのコンセンサスは存在しない.本研究では,CENによって媒介されるSNからDMNまでの偏回帰係数(すなわち勾配)は,リアルタイム機能的磁気共鳴イメージング(rtfMRI)ニューロフィードバック(NF)設定における潜在的なマインドフルネスの特徴の1つになるという仮説とこの勾配レベルはrtfMRI-NFトレーニングによって強化されるという仮説を検証した.60人の健康なマインドフルネス瞑想の未経験な男性が,2回の非rtfMRI実行,その後の2回のrtfMRI-NF実行および1回のトランスファー実行からなるMRIセッションに参加した.3つのネットワークのそれぞれの関心領域が非rtfMR実行を用いて定義されたら,rtfMRI-NFの実行中に参加者のマインドフルネスを補助するために,勾配レベルを媒介分析によって計算し,サーモメータバーの形態でニューロフィードバック情報として使用した.参加者は,呼吸の身体的感覚に注意を集中させることからなるマインドフルネス戦略を展開しながら,サーモメータバーのレベルを上げるように指示された.rtfMRI-NFトレーニングは,参加者を実験群または対照群のいずれかに無作為に割り当てた,ランダム化比較試験デザインの一部として実施した.実験群の参加者は彼ら自身の脳信号から得られた偶発的神経フィードバック情報を受けた一方で,対照群の参加者は実験群の一致した参加者から生じた非偶発的神経フィードバック情報を受けた.我々の結果は,CENによって媒介されるSNからDMNまでの勾配レベルは,マインドフルネススコア(rtfMRI-NF実行:r = 0.53,p = 0.007; p値は10,000のランダム置換から補正された)と実験群のみのタスクパフォーマンスフィードバックスコア(rtfMRI-NF実行:r = 0.61、p = 0.001)と関連することを示した.さらに,rtfMRI-NF実行中,部分回帰係数の特徴のレベルは,対照群と比較して実験群において実質的に増加した(対応のあるt検定からp $<$0.05; p値は10,000のランダム置換から補正された).我々の知る限りでは,これは三重ネットワーク媒介分析により得られたrtfMRI-NF設定におけるマインドフルネスの偏回帰係数特徴,およびrtfMRI-NF訓練による偏回帰係数特徴の強化の可能性を実証する最初の研究である.