[論文レビュー] Flexible Traversal Through Diverse Brain States Underlies Executive Function in Normative Neurodevelopment

John D. Medaglia, Theodore D. Satterthwaite+5 more|arXiv (Cornell University)|Oct 29, 2015

Functional Brain Connectivity Studies被引用数 13

ひとこと要約

本研究では、脳状態をノード、時間的状態類似性をエッジとしてモデル化する動的グラフフレームワークを導入し、思春期における実行機能発達の背後にある要因として、タスク負荷のない（デフォルトモード）状態とタスク指向の状態の両方に長時間停留すること、およびそれらの間での切り替えの柔軟性の向上が明らかになった。研究結果は、状態の柔軟性が思春期から若年成人期にかけて、実行機能パフォーマンスの予測要因として重要性を増す傾向にあることを示しており、動的脳状態遷移が神経認知発達の中心的メカニズムであることを強調している。

ABSTRACT

Adolescence is marked by rapid development of executive function. Mounting evidence suggests that executive function in adults may be driven by dynamic control of neurophysiological processes. Yet, how these dynamics evolve over adolescence and contribute to cognitive development is unknown. Using a novel dynamic graph approach in which each moment in time is a node and the similarity in brain states at two different times is an edge, we identify two primary brain states reminiscent of intrinsic and task-evoked systems. We demonstrate that time spent in these two states increases over development, as does the flexibility with which the brain switches between them. Increasing time spent in primary states and flexibility among states relates to increased executive performance over adolescence. Indeed, flexibility is increasingly advantageous for performance toward early adulthood. These findings demonstrate that brain state dynamics underlie the development of executive function during the critical period of adolescence.

研究の動機と目的

• 正常な神経発達過程における動的脳状態遷移が、実行機能発達にどのように寄与するかを理解すること。
• 認知発達における局所的神経複雑性とグローバルネットワーク統合の理論的矛盾を解消すること。
• 発達感受性なフレームワーク内で、局所的およびグローバルな脳状態ダイナミクスを両方捉える、新しい動的グラフ手法の開発。
• 主な状態に費やす時間と状態遷移の柔軟性が、個々の実行機能パフォーマンスの差異を予測できるかどうかを検証すること。

提案手法

• 脳状態は、264の機能的に定義された脳領域（N=264）におけるfMRI BOLD活動の瞬時のパターンとして定義され、各TR（繰り返し時間）をネットワークのノードとして扱う。
• 脳状態間の時間的類似性は、状態ベクトル間のユークリッド距離を用いて測定され、状態遷移のT×T隣接行列が構築される。
• 個々の被験者にネットワークベースのクラスタリングアルゴリズムを適用し、時間的順序に依存しない共通の脳状態を同定した後、グループレベルのクラスタリングを実施して、年齢群全体にわたる安定した主な状態を定義した。
• 2つの主な状態（デフォルトモードとタスク指向）に費やす時間と、すべての状態間での遷移の柔軟性を要約統計量として定量化した。
• 柔軟性は、被験者ごとの異なる状態間の遷移回数の平均値として測定され、観察された状態数で正規化された。
• 年齢、性別、頭部運動を統制した回帰モデルを用いて、状態ダイナミクスと実行機能パフォーマンスの関係を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 脳状態間の遷移頻度と柔軟性は、思春期にわたってどのように変化するか？
• RQ2 主な脳状態に費やす時間と動的柔軟性は、個々の実行機能差異をどの程度予測できるか？
• RQ3 発達過程に伴い、状態柔軟性が実行機能パフォーマンスに与える予測力はどのように変化するか？
• RQ4 タスク負荷のない状態とタスク指向の状態という2つの主な脳状態は、8歳から21歳までの発達期間にわたって安定しているか？
• RQ5 脳状態のレパートアの個人差は、認知パフォーマンスとどのように関連しているか？

主な発見

• 8歳から若年成人期にかけて、年齢が上昇するに従い、デフォルトモード（タスク負荷のない）状態とタスク指向状態の両方に費やす時間が有意に増加した。
• 異なる状態間の遷移回数の平均として定義される状態の柔軟性は、発達に伴い上昇し、思春期の被験者は観察された状態数に対して平均11.5回の状態遷移を示した。
• 年齢、性別、運動量を統制した後でも、主な状態に費やす時間と状態の柔軟性は、実行機能パフォーマンスと正の相関関係にあった。
• 状態の柔軟性は年齢とともに、実行機能パフォーマンスの予測要因としての重要性を高めた：若年思春期ではパフォーマンスと負の相関関係にあったが、若年成人期には正の相関関係にあった。
• 2つの主な状態は、年齢群全体にわたって非常に一貫しており、タスク負荷のない状態ではBOLDパターンの平均相関係数が0.90（SD=0.08）、タスク指向状態では0.92（SD=0.05）であった。
• 脳の動的レパートアには、58％のTRにわたる多様な二次的状態が含まれており、これらは頻度が低く、個人差も大きいことから、支配的である主な状態を補完する多様な一時的脳状態の生態系が存在することが示唆された。