[論文レビュー] Functional brain modules reconfigure at multiple scales across the human lifespan

Richard F. Betzel, Bratislav Mišić+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2015

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 83被引用数 32

ひとこと要約

本研究では、マルチスケールのグラフ理論的分析を用いて、機能的脳モジュールが人間の生涯にわたり動的に再構成されることを明らかにした。粗いスケールでは、年齢とともにモジュールがより分離するのに対し、細かいスケールでは柔軟性が増加する——特にデフォルトモードネットワークにおいて顕著で、ネットワーク組織の変化と安定性の年齢関連シフトを示唆している。

ABSTRACT

The human brain is a complex network of interconnected brain regions organized into functional modules with distinct roles in cognition and behavior. An important question concerns the persistence and stability of these modules over the human lifespan. Here we use graph-theoretic analysis to algorithmically uncover the brain's intrinsic modular organization across multiple spatial scales ranging from small communities comprised of only a few brain regions to large communities made up of many regions. We find that at coarse scales modules become progressively more segregated, while at finer scales segregation decreases. Module composition also exhibits scale-specific and age-dependent changes. At coarse scales, the module assignments of regions normally associated with control, default mode, attention, and visual networks are highly flexible. At fine scales the most flexible regions are associated with the default mode network. Finally, we show that, with age, some regions in the default mode network, specifically retrosplenial cortex, maintain a greater proportion of functional connections to their own module, while regions associated with somatomotor and saliency/ventral attention networks distribute their links more evenly across modules.

研究の動機と目的

• 人間の生涯にわたる機能的脳ネットワーク組織の、複数の空間スケールにおける進化を調査すること。
• 過去の研究が固定されたコミュニティ構造と単一スケールの分割を仮定しているという限界を是正すること。
• 細かいスケールと粗いスケールの両方で、年齢に伴うモジュールの柔軟性と分離の変化を検討すること。
• 運動アーチファクトがモジュラリティに与える影響を評価し、ノイズモデルを用いて結果を検証すること。
• 認知ネットワーク（例：デフォルトモード、顕在性、体性感覚運動系）に関連する、領域特異的なコミュニティ再構成のパターンを同定すること。

提案手法

• 解像度パラメータ（γ）を変化させたLouvainアルゴリズムを用いてマルチスケールコミュニティ検出を実施し、複数の空間スケールでのコミュニティを同定した。
• 年齢群ごとの平均化された機能的結合行列から、マルチレイヤーネットワーク表現を構築した。
• モジュラリティ最大化を用いてコミュニティ構造を定量的に評価し、年齢群間での安定性を評価した。
• 近似的最適解のアンサンブルから代表的なコミュニティ分割を生成するために、コンセンサスクラスタリングを用いた。
• 線形回帰を用いて運動補正を実施し、フレームごとのずれからモジュラリティスコアを直交化することで、誤った年齢効果を低減した。
• 2つのノイズモデルを用いた：1つはレイヤー順序をランダム化し、もう1つはノードの柔軟性をベルヌーイ過程として扱い、観察された柔軟性の有意性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間の脳のモジュラー組織は、生涯にわたり複数の空間スケールでどのように変化するか？
• RQ2 年齢は、異なるスケールで脳領域のコミュニティ割り当ての柔軟性にどのように影響するか？
• RQ3 どの脳ネットワークが最も高い領域的柔軟性を示し、その柔軟性は年齢とともにどのように変化するか？
• RQ4 モジュラリティの年齢関連変化は、真の生物学的再組織化であるのか、運動関連アーチファクトによるものなのか、その程度はどの程度か？
• RQ5 異なる機能的ネットワーク（例：デフォルトモード、顕在性、体性感覚運動系）は、スケールと年齢群に応じてどのように再構成されるか？

主な発見

• 粗いスケールでは、年齢とともにモジュラリティが上昇し、生涯にわたり機能的コミュニティの分離が強化されていることが示された。
• 細かいスケールでは、年齢とともにモジュラリティが低下し、コミュニティ境界の安定性が低下し、柔軟性が増加していることが示された。
• デフォルトモードネットワークは、特に細かいスケールで最も高い領域的柔軟性を示し、高齢者では後頭中縁回の強固なモジュール内結合が維持されていた。
• 体性感覚運動系および顕在性／腹側注意ネットワークの領域は、年齢とともに機能的結合をより均等に複数のモジュールに分散させ、特化性が低下していることが示された。
• 運動補正後も、粗いスケールでの年齢とモジュラリティの正の相関（中央値 r = 0.41）および細かいスケールでの負の相関（中央値 r = -0.31）は有意であり、ノイズモデルの予想を上回っていた。
• コンセンサスコミュニティ検出により、年齢群全体で安定的かつ再現可能な分割が得られ、スケール特異的モジュラー動態の妥当性が裏付けられた。