静止状態のコネクトームにおける個人間変動の基本単位

Basic Units of Inter-Individual Variation in Resting State Connectomes
Sripada, Chandra and Angstadt, Mike and Rutherford, Saige and Kessler, Daniel and Kim, Yura and Yee, Mike and Levina, Elizaveta
Scientific reports, vol. 9, pp. 1900, 2019

安静時の機能的コネクトームは大規模で複雑である.ただし,コネクトームが対応する膨大な数の方法で個人間で異なるのか,それともほとんどの違いが少数の特徴的な形をとるのかは未解決の問題である.この問題を体系的に調査し,50〜150程度の適度な数のコネクトミックコンポーネントが個人間のコネクトミック変動のかなりの部分を占める低ランク構造の明確な証拠を見つけた.この数は,固有の次元の推定およびサンプル外データの再構成の評価を含む複数の方法で収束的に到達した.さらに,これらのコネクトミックコンポーネントにより,コネクトーム全体でトレーニングされた主要な方法に匹敵するレベルで,幅広い神経認知および臨床症状変数の予測が可能になることを可能にする.定性的観察により,これらのコネクトミックコンポーネントは,固有の接続性ネットワーク間の相互関係を反映した広範なコミュニティ構造を示すことが明らかになった.新しい確率ブロックモデルベースの方法を使用してこの観測の定量的検証を提供する.我々は,これらの接続性コンポーネントが,個人間のコネクトミックな差異の定量化と解釈,および行動/臨床表現型の予測のための効果的な基礎セットを形成することを提案する.

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.

瞑想の根底にある動的な複雑さを特徴付ける

Characterizing the Dynamical Complexity Underlying Meditation
Escrichs, Anira and Sanjuan, Ana and Atasoy, Selen and Lopez-Gonzalez, Ane and Garrido, Cesar and Camara, Estela and Deco, Gustavo
bioRxiv, vol. 1, pp. 521963, 2019

過去2500年にわたって,瞑想を用いて瞑想的な伝統が心の性質を探ってきた.最近では,瞑想に関するニューロイメージング研究により,瞑想者の脳の機能と構造の違いが明らかになった.それにもかかわらず,根底にある神経メカニズムはまだ不明である.瞑想がどのように脳を介してグローバルアクティビティを形成するかを理解するために,Intrinsic Ignition Frameworkを使用して,脳全体の機能ネットワーク全体の時空動態を調査した.最近のニューロイメージング研究では,意識のさまざまな状態が,その根底にある動的な複雑さ,つまりコミュニケーションの広さをどのように誘発し,時間と空間にわたって脳を介して分配するかが異なることが示されている.この作業では,安静時および瞑想中(呼吸に焦点を当てた)に機能的磁気共鳴画像(fMRI)を使用して,コントロールと瞑想実践者を測定した.私たちの結果は,瞑想の根底にある動的な複雑さは,瞑想者グループでは安静時よりも複雑さが少ないことを示しているが,対照グループではそうではない.さらに,安静状態中に,瞑想実践者の脳活動は,対照群で観察されたものよりも高い準安定性(すなわち,時間とともにより広い動的形態)を示したことを報告する.全体として,これらの結果は,瞑想状態が安静状態と比較して異なる動的形態で動作することを示している.

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.

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.

瞑想の根底にある動的な複雑さを特徴付ける

Characterizing the Dynamical Complexity Underlying Meditation
Escrichs, Anira and Sanjuan, Ana and Atasoy, Selen and Lopez-Gonzalez, Ane and Garrido, Cesar and Camara, Estela and Deco, Gustavo bioRxiv, vol. 1, pp. 521963, 2019

過去2500年にわたって,瞑想を用いて瞑想的な伝統が心の性質を探ってきた.最近では,瞑想に関するニューロイメージング研究により,瞑想者の脳の機能と構造の違いが明らかになった.それにもかかわらず,根底にある神経メカニズムはまだ不明である.瞑想がどのように脳を介してグローバルアクティビティを形成するかを理解するために,Intrinsic Ignition Frameworkを使用して,脳全体の機能ネットワーク全体の時空動態を調査した.最近のニューロイメージング研究では,意識のさまざまな状態が,その根底にある動的な複雑さ,つまりコミュニケーションの広さをどのように誘発し,時間と空間にわたって脳を介して分配するかが異なることが示されている.この作業では,安静時および瞑想中(呼吸に焦点を当てた)に機能的磁気共鳴画像(fMRI)を使用して,コントロールと瞑想実践者を測定した.私たちの結果は,瞑想の根底にある動的な複雑さは,瞑想者グループでは安静時よりも複雑さが少ないことを示しているが,対照グループではそうではない.さらに,安静状態中に,瞑想実践者の脳活動は,対照群で観察されたものよりも高い準安定性(すなわち,時間とともにより広い動的形態)を示したことを報告する.全体として,これらの結果は,瞑想状態が安静状態と比較して異なる動的形態で動作することを示している.

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.

長期瞑想者において明らかにされた視覚およびDMN領域における課題誘発活動および安静時状態変動の変化

Alterations in task-induced activity and resting-state fluctuations in visual and DMN areas revealed in long-term meditators
Berkovich-Ohana, Aviva and Harel, Michal and Hahamy, Avital and Arieli, Amos and Malach, Rafael
Neuroimage, vol. 135, pp. 125-134, 2016

最近我々は,自発的に出現している(安静状態)変動に含まれる情報が個々にユニークな神経認知特性を反映しているかもしれないことを提案した.「自発的形質再活性化」(STR)仮説と呼ばれるこの推測の1つの予測は,安静状態活動パターンが個人の独特の性格,才能および生活様式の診断になり得るということである.長期瞑想者はこの仮説を検証するための独自の実験グループを提供することが可能である.fMRIを使用して,我々は安静時の長期マインドフルネス瞑想(MM)開業医の自発的変動の振幅を抑制し,素朴なコントロールと比較して視覚野で強化され,DMNが劇的に減少することを理解した.重要なことに,視覚認識記憶課題の間,MM群は,デフォルトモードネットワーク(DMN)領域におけるより弱い負の反応と同時に増強された視覚皮質反応性を示した.この効果はまた,MMの演技者が対照群よりも有意に早く行動したという行動成績にも反映されていた.このように,我々の結果は,安静と課題の両方の間に明らかにされた長期瞑想者のビジョンとデフォルトモードシステムにおける反対の変化を明らかにしいる.結果はSTR仮説を支持し,それを自発的変動の大きさの局所変動の領域に拡張した.

認知状態および認知負荷に対する fNIRS の感受性

Sensitivity of fNIRS to cognitive state and load
Fishburn, Frank Anthony and Norr, Megan E and Medvedev, Andrei V and Vaidya, Chandan J Frontiers in human neuroscience, Vol.8, pp.76, 2014

機能的近赤外分光法(fNIRS)は,脳皮質の血流を測定する新しく低価格の非侵襲神経イメージング技術である. fNIRS は臨床的および小児への使用のための fMRI の潜在的な代わりとして関心を集めているが,fNRIS が fMRI の代わりとして役立つために必要な感受性を有するかどうかは不明である.そこで本研究では,fNIRS が認知負 荷に応答して活性および機能的連結における線形変化を検出する感度を有し,レスティングステイト時からタス クに移行する際の機能的接続性が変化するかどうかを調べた.16 人の成人被験者に対して,10 分間のレスティン グステイトの後,3 つの認知負荷を有する N-back 課題時の活動を連続波 fNIRS システムを用いて計測した.両 側背側前頭前野,両側腹側前頭前野,前頭皮質および両側頭頂皮質を覆う 5 つの光プローブを配置した.活性は, 両側前頭前野において認知負荷と直線的に比例することがわかった.機能的接続性は,前頭,頂部,両側背側前 頭前野および局所的接続が認知負荷の増加とともに増加することがわかった.機能的接続性は,レスティングス テイトと N-back で異なり,N-back 課題時に前頭,頂部の結合が大きくなりレスティングステイト時に両側腹側 前頭前野の結合がより大きくなった.これらの結果は,fNIRS が認知負荷および状態の両方に敏感であることを 示しており,fNIRS が神経イメージング研究問題を探索するのに適しており,fMRI の実行可能な代わりとして役 立つことを示唆している.

静止状態の機能的接続性データの前処理におけるモーションアーチファクトの制御のためのコンフラウンド回帰およびフィルタリングのための改良されたフレームワーク

An improved framework for confound regression and filtering for control of motion artifact in the preprocessing of resting-state functional connectivity data
Satterthwaite, Theodore D and Elliott, Mark A and Gerraty, Raphael T and Ruparel, Kosha and Loughead, James and Calkins, Monica E and Eickhoff, Simon B and Hakonarson, Hakon and Gur, Ruben C and Gur, Raquel E and others
Neuroimage, Vol. 64, pp.240-256, 2013

大規模で独立したサンプルのいくつかの最近の報告で,静止状態の機能的接続性MRI(rsfc-MRI)にモーションアーチファクトの影響が示されている.標準的なrsfc-MRI前処理は,混合信号の回帰およびバンドパスフィルタリングを含む.しかしながら,これらの技法が研究を通してどのように実施されるかについて多くの不明瞭な点が存在し,先行研究では,運動誘導アーチファクトの制御に対する異なるアプローチの効果を検討できていない.スキャナ内の頭部運動がrsfc-MRIデータにどのように影響するかをより良く理解するために,348人の青少年のサンプルにおける動きアーチファクトの空間的,時間的,およびスペクトル的特徴を説明する.解析手法はボクセル単位で頭部運動を記述するための新規な手法を用いた.次に,動き誘起アーチファクトの制御のための一連の混乱回帰およびフィルタリング技術の有効性を体系的に評価する.結果は動きの制御に対する前処理手順の効果が複数あり,改善された前処理が典型的な手順を超えて実質的な利益をもたらすことを示している.これらの結果は,rsfc-MRIに対する運動の影響が改善された前処理手順によって実質的に減衰され得るが,完全に除去されないことを実証する.