[論文レビュー] Dynamic fluctuations in integration and segregation within the human functional connectome

James M. Shine, Peter T. Bell+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 10, 2015

Functional Brain Connectivity Studies被引用数 2

ひとこと要約

本研究では、時間分解能のあるfMRI解析を用いて、人間の脳が機能的状態として分離された神経集団と統合された全脳ネットワークの間を動的に遷移していることが明らかになった。統合状態は、認知機能の向上と瞳孔拡張と関連しており、柔軟な脳ネットワーク再編成を制御する神経調節的メカニズムの存在を示唆している。

ABSTRACT

Higher brain function relies upon the ability to flexibly integrate information across specialized communities of brain regions, however it is unclear how this mechanism manifests over time. In this study, we use time-resolved network analysis of functional magnetic resonance imaging data to demonstrate that the human brain traverses between two functional states that maximize either segregation into tight-knit communities or integration across otherwise disparate neural regions. The integrated state enables faster and more accurate performance on a cognitive task, and is associated with dilations in pupil diameter, suggesting that ascending neuromodulatory systems may govern the transition between these alternative modes of brain function. Our data confirm a direct link between cognitive performance and the dynamic reorganization of the network structure of the brain.

研究の動機と目的

• 動的再編成する機能的脳ネットワークが高次認知をどのように支援するかを調査すること。
• 統合状態と分離状態の間の一時的遷移が認知パフォーマンスと相関しているかどうかを特定すること。
• 瞳孔径を指標として用いることで、神経調節系がこれらのネットワーク遷移をどのように制御しているかを探索すること。
• 時間分解能を持つネットワーク解析を用いて、人間の結合体における機能的結合の時間的ダイナミクスを特徴づけること。

提案手法

• 時間分解能を持つネットワーク解析を機能的MRI（fMRI）データに適用し、時間的経過に伴う機能的結合の変化を追跡した。
• 脳の2つの主要な状態を特定した：1つは専門化されたコミュニティへの分離を強調し、もう1つは広範な領域にわたる統合を強調するものである。
• グラフ理論的指標を用いて、各時間点におけるネットワークの分離度と統合度を定量的に評価した。
• 認知課題の行動的パフォーマンスとネットワーク状態を相関させ、機能的関連性を評価した。
• 神経調節活動の代理指標として瞳孔径を測定し、生理的信号とネットワーク状態の関連を結びつけた。
• スライディングウインドウ法を用いて動的機能的結合を推定し、状態遷移を検出した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統合的および分離的脳ネットワーク状態の動的シフトが、認知パフォーマンスにどのように関連しているか。
• RQ2 瞳孔拡張によって示される神経調節が、これらの機能的状態間の遷移をどのように担っているか。
• RQ3 統合と分離を特徴付ける明確で再現可能なネットワーク構成は、人間の機能的結合体において存在するか。
• RQ4 これらの機能的状態は、休息時またはタスク遂行中にどれくらいの頻度で出現し、どれほど安定しているか。

主な発見

• 脳は、高い分離状態と高い統合状態を交互に経験しており、統合状態はより速く正確なタスクパフォーマンスと関連している。
• ネットワーク統合状態の間は、分離状態よりも顕著に認知パフォーマンスが向上していた。
• 統合状態では瞳孔径が拡大しており、ルソ・コルレウス・ノルアドレナリン系を含む上行性神経調節系の活性化を示唆している。
• 機能的ネットワークの動的再編成はランダムではなく、被験者間で再現可能なパターンに従っていた。
• 状態遷移は徐々に行われるのではなく、切り替えのような挙動を示しており、離散的な機能的モードであることを示している。
• 本研究の結果は、脳ネットワーク構造の時間的ダイナミクスと認知効率との直接的な関連を確立した。