[論文レビュー] Nonlinear functional mapping of the human brain

Nicholas Allgaier, Tobias Banaschewski+28 more|arXiv (Cornell University)|Sep 8, 2015

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 7被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、非線形関数的マッピング（NFM）を紹介する。NFMは、非線形性を仮定せずに、リラックス状態fMRIデータにおける脳領域の注目領域（ROIs）間の非線形相互作用を発見するための機械学習手法であり、シンボリック回帰と遺伝的プログラミングを用いる。飲酒者は非飲酒者に比べ、感情処理、報酬処理、自己認識処理ネットワークにおけるより強い非線形結合を示す。特に左側苍白球と海馬弓状体に着目した非線形結合が顕著であり、従来の相関解析では捉えきれないパターンである。

ABSTRACT

The field of neuroimaging has truly become data rich, and novel analytical methods capable of gleaning meaningful information from large stores of imaging data are in high demand. Those methods that might also be applicable on the level of individual subjects, and thus potentially useful clinically, are of special interest. In the present study, we introduce just such a method, called nonlinear functional mapping (NFM), and demonstrate its application in the analysis of resting state fMRI from a 242-subject subset of the IMAGEN project, a European study of adolescents that includes longitudinal phenotypic, behavioral, genetic, and neuroimaging data. NFM employs a computational technique inspired by biological evolution to discover and mathematically characterize interactions among ROI (regions of interest), without making linear or univariate assumptions. We show that statistics of the resulting interaction relationships comport with recent independent work, constituting a preliminary cross-validation. Furthermore, nonlinear terms are ubiquitous in the models generated by NFM, suggesting that some of the interactions characterized here are not discoverable by standard linear methods of analysis. We discuss one such nonlinear interaction in the context of a direct comparison with a procedure involving pairwise correlation, designed to be an analogous linear version of functional mapping. We find another such interaction that suggests a novel distinction in brain function between drinking and non-drinking adolescents: a tighter coupling of ROI associated with emotion, reward, and interoceptive processes such as thirst, among drinkers. Finally, we outline many improvements and extensions of the methodology to reduce computational expense, complement other analytical tools like graph-theoretic analysis, and allow for voxel level NFM to eliminate the necessity of ROI selection.

研究の動機と目的

• 神経画像解析分野におけるデータ駆動型で非線形な解析手法の需要が高まっていることを踏まえ、個別被験者レベルで動作可能な非線形解析手法の開発に応えること。
• 従来の線形モデル（例：GLM、相関）の限界を克服し、脳領域間の複雑な非線形相互作用を検出できない問題を解決すること。
• 大規模な思春期被験者コホートのリラックス状態fMRIデータから、ROIs間の非線形機能的関係を同定・特徴化すること。
• これらの非線形相互作用の臨床的意義を解明し、特に飲酒行動という行動的特徴と関連づけて検討すること。
• ボクセルレベルの解析に拡張可能で、グラフ理論などの他の神経画像解析ツールと統合可能なフレームワークの構築

提案手法

• ROIsの時系列信号間の非線形相互作用をモデル化する数学的式を発見するために、遺伝的プログラミング（GP）を用いたシンボリック回帰を採用する。
• 独自のGPツール（Eureqa）を用い、線形性を仮定せず、他のROIsの組み合わせから1つのROIの信号を最もよく予測する機能的モデルを進化させる。
• 全ROIsに対して複数回のランダムリスタートを実施し、被験者ごとに相互作用関係（IR）マップを生成する。
• コホート全体のIRマップに対して統計解析を実施し、一貫性があり有意な非線形相互作用パターンを同定する。
• 従来の線形アナログ（対象相関解析）と比較することで、従来手法では捉えきれない非線形効果を強調する。
• 計算コストを低減し、将来的なボクセルレベル解析を可能にするために、ハイブリッド手法（例：FFX + GP）の検討を行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非線形機能的マッピング（NFM）は、線形手法では検出できない、リラックス状態fMRIにおける脳領域間の複雑な非線形相互作用を検出可能か？
• RQ2 飲酒する思春期としない思春期の間で、脳ネットワーク内の非線形相互作用に有意義な差が認められるか？
• RQ3 NFMは、感情、報酬、自己認識に関連する脳回路において、生物学的および臨床的に意味のある機能的関係を同定可能か？
• RQ4 NFMが明らかにする相互作用パターンは、標準的な線形相関解析で得られるものとどのように異なるか？
• RQ5 NFMは、より大きなROIs集合やボクセルレベルデータにどの程度スケーラブルであり、その実現にどのような計算最適化が必要か？

主な発見

• 非線形機能的マッピング（NFM）は、リラックス状態fMRIデータにおいて、脳領域間の複雑な非線形相互作用を効果的に同定でき、導出されたモデルには非線形項が普遍的であることが示された。
• 左側苍白球（ROI 6）と海馬弓状体（ROI 18）の間には、飲酒者において非線形相互作用が非飲酒者よりも強く、これは対象相関解析では検出されなかった差異である。
• 非飲酒者の間では、ROI 3、18、5、6を含むネットワーク内での機能的結合が崩壊しており、ROI 3と18が左右の苍白球（ICN 3）から分離していることから、構造的再編成が示唆される。
• ROI 3、18、5、6間の相互作用強度は、非飲酒者において飲酒者に比べて2倍以上強く、非飲酒者のほうがより統合されたネットワークを示している。
• NFMアプローチにより、飲酒者と非飲酒者の間で、感情処理、報酬処理、自己認識処理回路における機能的差異が検出され、飲酒行動の新しい非線形神経的サインが浮き彫りにされた。
• この手法の結果は、海馬弓状体が自己認識処理に関与するという独立した神経生物学的知見と強く整合しており、予備的なクロスバリデーションが得られた。