[論文レビュー] Reaction time impairments in decision-making networks as a diagnostic marker for traumatic brain injuries and neurodegenerative diseases

Pedro D. Maia, J. Nathan Kutz|arXiv (Cornell University)|Aug 20, 2016

Neural dynamics and brain function参考文献 81被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、脳震盪傷害（TBI）および神経変性疾患の細胞的特徴である局所性軸索腫脹（FAS）が、興奮性・抑制性ニューラルネットワーク内のスパイクトレイン符号化の障害を通じて意思決定能力に与える影響を結びつける計算モデルを提案する。集団コードと意思決定変数の統合を用いて、反応時間の低下が、正確性の喪失よりもネットワークレベルの損傷を示す主な指標であることを示した。これは、単純な認知的または運動的タスクを用いた非侵襲的診断フレームワークを提供し、傷害の重症度や疾患の進行状況を評価できる。

ABSTRACT

The presence of diffuse Focal Axonal Swellings (FAS) is a hallmark cellular feature in many neurodegenerative diseases and traumatic brain injury. Among other things, the FAS have a significant impact on spike-train encodings that propagate through the affected neurons, leading to compromised signal processing on a neuronal network level. This work merges, for the first time, three fields of study: (i) signal processing in excitatory-inhibitory (EI) networks of neurons via population codes, (ii) decision-making theory driven by the production of evidence from stimulus, and (iii) compromised spike-train propagation through FAS. As such, we demonstrate a mathematical architecture capable of characterizing compromised decision-making driven by cellular mechanisms. The computational model also leads to several novel predictions and diagnostics for understanding injury level and cognitive deficits, including a key finding that decision-making reaction times, rather than accuracy, are indicative of network level damage. The results have a number of translational implications, including that the level of network damage can be characterized by the reaction times in simple cognitive and motor tests.

研究の動機と目的

• 細胞レベルのFASと神経回路におけるネットワークレベルの意思決定障害との間の機序的関連を確立すること。
• 早期段階の神経変性疾患および脳震盪傷害を検出する診断ギャップを埋めるために、測定可能な行動的サインを同定すること。
• FASに起因するスパイクトレイン歪みを、意思決定タスクにおける解釈可能な心理物理学的障害に変換する計算フレームワークを構築すること。
• FASによるネットワークレベルの損傷を示す指標として、正確性ではなく反応時間であることが示されること。

提案手法

• 刺激に応じて低次元の集団コードを生成する生物学的に妥当な興奮性・抑制性（EI）ニューラルネットワークをモデル化する。
• 主成分分析（PCA）を用いて神経活動の軌跡を次元削減空間にマッピングし、証拠の蓄積を表現する。
• FASを仮想的損傷として組み込み、スパイクトレイン伝播を歪め、異常な証拠生成（例：バイアス、誤認、信号の増幅）を引き起こす。
• 証拠が時間経過とともに統合され、意思決定境界に達するまで続く、ドリフト・ディフュージョンに類似した蓄積モデルを用いて意思決定をシミュレートする。
• FASの分布が異なる条件下での伝送情報量（TI）の減少と反応時間のシフトを指標として用い、ネットワークレベルの損傷を定量化する。
• Wangら（2011年）の実験データを用いて、現実的なFAS分布とその信号伝達および意思決定パフォーマンスへの影響を情報源とする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 局所性軸索腫脹（FAS）は、意思決定ニューラルネットワーク内でのスパイクトレイン符号化および伝播にどのように障害を引き起こすか？
• RQ2 FASに起因する証拠生成の歪みは、二択選択タスクにおける意思決定の正確性と反応時間に、どの程度の影響を及ぼすか？
• RQ3 反応時間の低下が、FAS由来のネットワークレベル損傷を検出するための、正確性の喪失よりも感受性の高いバイオマーカーとして機能できるか？
• RQ4 FASの分布と重症度は、心理物理学的パフォーマンス曲線（正確性対速度）に測定可能な変化をもたらすか？
• RQ5 単純な認知的または運動的タスクを用いて、TBIおよび神経変性疾患におけるFAS関連のネットワーク損傷を非侵襲的に評価できるか？

主な発見

• 反応時間の障害は、FASによるネットワーク障害の程度に比例して増加し、損傷の最も感受性の高い指標であることが示された。
• 正確な応答であっても、FASが存在する場合には反応時間が顕著に遅延するため、正確性のみでは、微細な神経ネットワーク dysfunctions の診断が不十分であることが示された。
• FASは、バイアスエラー、証拠タイプの混同、微小または誤った信号の増幅を含む、異常な証拠生成を引き起こす。
• FASによる損傷が進行するに従い、ネットワーク内の伝送情報量（TI）は減少し、特に均一でないFAS分布ではその減少が顕著に顕在される。
• 本モデルは、タブレットベースの認知的または運動的タスクを用いて反応時間の低下を信頼性高く測定できることを予測しており、疾患の進行状況やTBI回復の非侵襲的で繰り返し可能なモニタリングを可能にする。
• 本フレームワークは、試合前のアスリートに対してベースラインの反応時間テストを実施し、正確性が保たれている場合でも、傷害後の反応速度低下を検出するのに有効であることを支持する。