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.

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.