[論文レビュー] The specificity and robustness of long-distance connections in weighted, interareal connectomes

Richard F. Betzel, Danielle S. Bassett|arXiv (Cornell University)|Nov 10, 2017

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 101被引用数 249

ひとこと要約

本研究は、長距離脳結合が効率的な通信のためのトポロジカル距離を主に短縮するとされる一般的な仮説に挑戦する。代わりに、重複のない独自の入力・出力を提供することで、機能的多様性を高めると提唱する。5つの重み付き脳領域間接続マップデータセットを用いて、長距離結合が非常に特異的であり、非ランダムなクラスタを形成し、神経動的な機能的多様性を維持するために不可欠であることを示した。これは、単なるルーティング効率を越えて、複雑な脳機能を支える役割を果たしていることを示している。

ABSTRACT

Brain areas' functional repertoires are shaped by their incoming and outgoing structural connections. In empirically measured networks, most connections are short, reflecting spatial and energetic constraints. Nonetheless, a small number of connections span long distances, consistent with the notion that the functionality of these connections must outweigh their cost. While the precise function of these long-distance connections is not known, the leading hypothesis is that they act to reduce the topological distance between brain areas and facilitate efficient interareal communication. However, this hypothesis implies a non-specificity of long-distance connections that we contend is unlikely. Instead, we propose that long-distance connections serve to diversify brain areas' inputs and outputs, thereby promoting complex dynamics. Through analysis of five interareal network datasets, we show that long-distance connections play only minor roles in reducing average interareal topological distance. In contrast, areas' long-distance and short-range neighbors exhibit marked differences in their connectivity profiles, suggesting that long-distance connections enhance dissimilarity between regional inputs and outputs. Next, we show that -- in isolation -- areas' long-distance connectivity profiles exhibit non-random levels of similarity, suggesting that the communication pathways formed by long connections exhibit redundancies that may serve to promote robustness. Finally, we use a linearization of Wilson-Cowan dynamics to simulate the covariance structure of neural activity and show that in the absence of long-distance connections, a common measure of functional diversity decreases. Collectively, our findings suggest that long-distance connections are necessary for supporting diverse and complex brain dynamics.

研究の動機と目的

• 長距離結合が効率的な通信のためのトポロジカル距離を短縮するとされる支配的仮説に挑戦すること。
• 長距離結合が脳動的な構造を形作る上で、より特定的で非ランダムな役割を果たしているかどうかを調査すること。
• 長距離結合が領域の入力・出力多様性およびネットワークのレジリエンスに与える機能的影響を評価すること。
• 長距離結合のパターンが種を越えて保存されており、非ランダムな組織を示しているかどうかを特定すること。
• 動的シミュレーションを用いて、長距離結合が複雑で多様な神経動的挙動を支える役割を評価すること。

提案手法

• マウス、ドーパミル、マカクザル、ヒト（高解像度および低解像度）から得られた5つの重み付き脳領域間接続マップデータセットを分析し、空間的構造的アーキテクチャを評価した。
• 接続重みとユークリッド距離のピアソン相関を計算することで、距離依存的な重み減衰を定量化した。
• 接続パターンに基づく機能的類似性を評価するため、接続プロファイルのコサイン類似度を用いた。
• 長さ順に上位5%、10%、20%、25%の接続を長距離接続としてラベル付けし、距離帯ごとの分布を分析した。
• コミュニティ検出（Louvainアルゴリズム）を用いて、長距離接続プロファイルのクラスタを同定し、非ランダムな組織を評価した。
• 線形化されたウィルソン＝コーウェンモデルを用いて神経活動をシミュレートし、長距離接続の有無による機能的多様性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 長距離結合は、一般的に想定されているように、重み付き脳ネットワークにおけるトポロジカル距離を主に短縮するのか？
• RQ2 長距離結合は機能的に特異的なのか、それとも非特異的なルーティング役割を果たすのか？
• RQ3 長距離結合プロファイルは非ランダムなクラスタリングを示すのか。これは機能的冗長性やレジリエンスを示唆するのか？
• RQ4 長距離結合は、脳領域の機能的プロファイルの多様性にどのように影響するのか？
• RQ5 長距離結合と短距離結合をそれぞれ除去した場合、神経動的挙動における機能的多様性にどのような影響が生じるのか？

主な発見

• 長距離結合は重み付き脳領域間ネットワークにおける平均トポロジカル距離の短縮にほとんど寄与せず、最短重み付き経路は主に短距離結合によって支配されている。
• 長距離結合を持つ領域の隣接領域同士の接続プロファイル類似度は、短距離結合の隣接領域同士よりも顕著に低い。これは、機能的特異性および入出力の多様化を示している。
• 長距離接続プロファイルは、種を越えて非ランダムなクラスタを形成しており、長距離通信経路における冗長性とレジリエンスを示唆している。
• 長距離結合を除去すると、神経活動シミュレーションにおける共分散構造を用いた測定で、機能的多様性が顕著に低下する。
• 一方、短距離結合を除去すると機能的多様性が増加する。これは、長距離結合が複雑で多様な動的挙動を維持するために唯一の役割を果たしていることを示している。
• 本研究の結果は、長距離結合が単なるトポロジカルなショートカットではなく、入出力の多様化を通じて、複雑で多様な脳動的挙動を可能にするために不可欠であるというモデルを支持している。