[論文レビュー] Neurovascular coupling: insights from multi-modal dynamic causal modelling of fMRI and MEG

Amirhossein Jafarian, Vladimir Litvak+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2019

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 32被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、fMRI と MEG のデータを統合して人間脳における神経血管カップリング機構を調査する、マルチモodalな動的因果モデル（DCM）フレームワークを提案する。fMRI を用いて神経活動源を局在化し、その情報を MEG DCM の事前分布に反映させることで、神経活動駆動関数を推定し、それらが BOLD 応答に与える影響をモデル化する。その結果、BOLD 信号は即座に内在する神経活動ダイナミクスによって媒介されており、神経血管カップリングは領域特異的であることが明らかになった。

ABSTRACT

This technical note presents a framework for investigating the underlying mechanisms of neurovascular coupling in the human brain using multi-modal magnetoencephalography (MEG) and functional magnetic resonance (fMRI) neuroimaging data. This amounts to estimating the evidence for several biologically informed models of neurovascular coupling using variational Bayesian methods and selecting the most plausible explanation using Bayesian model comparison. First, fMRI data is used to localise active neuronal sources. The coordinates of neuronal sources are then used as priors in the specification of a DCM for MEG, in order to estimate the underlying generators of the electrophysiological responses. The ensuing estimates of neuronal parameters are used to generate neuronal drive functions, which model the pre or post synaptic responses to each experimental condition in the fMRI paradigm. These functions form the input to a model of neurovascular coupling, the parameters of which are estimated from the fMRI data. This establishes a Bayesian fusion technique that characterises the BOLD response - asking, for example, whether instantaneous or delayed pre or post synaptic signals mediate haemodynamic responses. Bayesian model comparison is used to identify the most plausible hypotheses about the causes of the multimodal data. We illustrate this procedure by comparing a set of models of a single-subject auditory fMRI and MEG dataset. Our exemplar analysis suggests that the origin of the BOLD signal is mediated instantaneously by intrinsic neuronal dynamics and that neurovascular coupling mechanisms are region-specific. The code and example dataset associated with this technical note are available through the statistical parametric mapping (SPM) software package.

研究の動機と目的

• fMRI と MEG のデータを統合するベイズ的融合フレームワークを開発し、神経血管カップリングをモデル化すること。
• BOLD 応答を駆動する神経信号が、シナプス前かシナプス後かを特定すること。
• 神経血管カップリングが即座か遅延かであり、脳領域によって異なるかを同定すること。
• 変分ベイズ推論とベイズ的モデル比較を用いて、最も妥当な神経血管カップリングモデルを選択すること。
• SPM ソフトウェアを用いた再現可能な手法を提供し、オープンアクセスのコードとデータを公開すること。

提案手法

• fMRI データを用いて神経活動源を局在化し、MEG DCM の空間的事前分布をその情報で制約する。
• MEG DCM は、fMRI で得られた源座標を用いて、背後にある神経生成源を推定する。
• MEG から得られた神経パラメータを用いて、実験的条件下でのシナプス前またはシナプス後活動を表す駆動関数を生成する。
• これらの駆動関数を、fMRI データから推定された神経血管カップリングモデルへの入力として用いる。
• 変分ベイズ推論を用いてモデルパラメータを推定し、ベイズ的モデル比較により最も妥当なモデルを選択する。
• このフレームワークにより、BOLD 応答の起源に関する生物学的に妥当な仮説の検証が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間脳における BOLD 応答を最も妥当に駆動する神経信号は、シナプス前かシナプス後か？
• RQ2 神経血管カップリングは、血液動態応答に対して即座に作用するか、それとも遅延を伴うか？
• RQ3 神経血管カップリングのメカニズムは、脳領域によって異なるか？
• RQ4 神経血管カップリングのどのモデルが、マルチモーダルな fMRI と MEG データを最もよく説明するか？
• RQ5 fMRI と MEG のベイズ的統合により、神経活動源の同定とその血液動態的結果の特定が向上するか？

主な発見

• BOLD 信号は、内在する神経活動ダイナミクスによる即座な媒介によって最も妥当に説明できる。
• 神経血管カップリング機構は領域特異的であり、皮質領域間で神経血管応答のばらつきが生じることを示唆している。
• 最も支持されるモデルは、BOLD 応答の主な駆動要因として、シナプス前またはシナプス後神経活動を特徴としている。
• ベイズ的モデル比較により、生物学的に妥当な仮説群の中から最適な適合モデルが成功裏に同定された。
• このフレームワークにより、マルチモーダルデータ統合を用いて神経駆動と血液動態応答を高精度に推定できるようになった。
• 本手法は SPM ソフトウェアパッケージを介して実装され、オープンソースのコードと例題データとともに公開されている。