[論文レビュー] Role of inter-hemispheric connections in functional brain networks

Johann H. Martínez, Javier M. Buldú+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2017

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 37被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、EEGを用いて得られる機能的ネットワークを用いて、左右半球間の機能的結合が人間脳ネットワークにおける中心性分布にどのように影響を与えるかを調査している。左半球と右半球を相互に接続されたサブネットワークとしてモデル化することで、中心性のバランスが、特に周辺同士（PP）または中心同士（CC）の接続に強く依存することを示している。これにより、片方の半球が優位になるか、あるいは両者が機能的にバランスを保つかが決まる。

ABSTRACT

Today the human brain can be modeled as a graph where nodes represent different regions and links stand for statistical interactions between their activities as recorded by different neuroimaging techniques. Empirical studies have lead to the hypothesis that brain functions rely on the coordination of a scattered mosaic of functionally specialized brain regions (modules or sub-networks), forming a web-like structure of coordinated assemblies (a network of networks). The study of brain dynamics would therefore benefit from an inspection of how functional sub-networks interact between them. In this paper, we model the brain as an interconnected system composed of two specific sub-networks, the left (L) and right (R) hemispheres, which compete with each other for centrality, a topological measure of importance in a networked system. Specifically, we consideredfunctional brain networks derived from high-density electroencephalographic (EEG) recordings and investigated how node centrality is shaped by interhemispheric connections. Our results show that the distribution of centrality strongly depends on the number of functional connections between hemispheres and the way these connections are distributed. Additionally, we investigated the consequences of node failure on hemispherical centrality, and showed how the abundance of inter-hemispheric links favors the functional balance of centrality distribution between the hemispheres.

研究の動機と目的

• 左右半球間の接続が機能的脳ネットワークにおけるノード中心性の分布に与える影響を理解すること。
• 左右脳半球間の機能的バランスを維持するための左右半球間結合の役割を調査すること。
• ノード障害に対するネットワークの耐性を、左右半球間接続構成が中心性の損失に与える影響を分析することで評価すること。
• ネットワーク構成に応じて中心性を最大または最小化する最適な接続戦略（PP対CC）を特定すること。

提案手法

• 人間脳を、左（L）および右（R）半球を別個のサブネットワークとして持つネットワーク・オブ・ネットワークとしてモデル化し、左右半球間接続を介して接続した。
• ノードの重要性を測定するために固有ベクトル中心性を用い、半球中心性は個々のノード中心性の合計として計算した。
• 実際の中心性分布が最適な構成（$C^L$ の最大または最小）にどれほど近いかを評価するため、競争パラメータ $\Omega_L$ を提案した。
• 強さの降順に重みを再配置することで、反復的な接続再接続を実施し、$C^L$ を最大または最小にする構成を同定した。
• ノード $i$ を削除した後の左半球中心性の割合低下を、局所的影響 $l^{L}_{imp}(i)$ として定義し、ノードの全半球中心性に占める寄与度を局所的寄与度 $lc^L(i)$ として定義した。
• ノード障害下での中心性損失を分析するため、左右半球間接続の3段階（完全、相対的、わずか）において、耐性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 左右半球間接続の分布が、左脳と右脳半球間の中心性バランスにどのように影響を与えるか？
• RQ2 中心性を最適化または最小化する接続戦略（PP 対 CC）は何か？ また、それらは機能的優位性にどのように影響を与えるか？
• RQ3 左右半球間接続の数が多いほど、ノード障害下での中心性分布の耐性は向上するか？
• RQ4 ネットワークの機能的バランスは、半球間のコネクタ・ノードの戦略的配置にどれほど依存しているか？

主な発見

• 中心性の半球間分布は、左右半球間接続の数とその分布に強く依存する。
• 周辺同士（PP）接続は、$\lambda_1$ が大きい（優位なサブネットワークである）半球を favour し、その中心性の蓄積を増加させる。
• 中心同士（CC）接続は、優位でない半球に利益をもたらし、他の構成と比較してより高い中心性を達成可能にする。
• $\Omega_L \approx 0$ の場合、片方の半球も最適な構成にないことを示し、中心性の機能的バランスが保たれている。
• 左右半球間接続の数が多いほど、片方の半球の優位性が低下し、機能的バランスが向上する。
• ハブのノード障害は中心性に大きな影響を及ぼし、局所的寄与度 $lc^L(i)$ は各ノードの半球中心性に占める寄与度を定量化する。