[논문 리뷰] A Framework for the Time- and Frequency-Domain Assessment of High-Order Interactions in Brain and Physiological Networks

Luca Faes, Gorana Mijatović외 8명|arXiv (Cornell University)|2022. 02. 08.

Functional Brain Connectivity Studies인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 O정보율(OIR)을 사용하여 뇌 및 생리적 네트워크에서 시간 및 주파수 도메인의 고차 상호작용(HOIs)을 정보이론적 프레임워크로 정량화하는 새로운 방법을 제안한다. OIR는 그랑저 원인관계적 및 즉각적 성분으로 분해 가능하며, 주파수 대역에 걸쳐 확장 가능하다. 이 방법은 마취 상태에서 자율성과 부정맥성의 상호작용이 알파/베타 대역의 부족한 상호의존성에서 전두엽 및 두정엽 영역에 관여하는 델타 및 감마 대역의 상호의존성 증가로 이동함을 드러내며, 의식 변화와 관련된 통합 신경 회로의 재편성과 연결된다.

ABSTRACT

While the standard network description of complex systems is based on quantifying links between pairs of system units, higher-order interactions (HOIs) involving three or more units play a major role in governing the collective network behavior. This work introduces an approach to quantify pairwise and HOIs for multivariate rhythmic processes interacting across multiple time scales. We define the so-called O-information rate (OIR) as a new metric to assess HOIs for multivariate time series, and propose a framework to decompose it into measures quantifying Granger-causal and instantaneous influences, as well as to expand it in the frequency domain. The framework exploits the spectral representation of vector autoregressive and state-space models to assess synergistic and redundant interactions among groups of processes, both in specific bands and in the time domain after whole-band integration. Validation on simulated networks illustrates how the spectral OIR can highlight redundant and synergistic HOIs emerging at specific frequencies but not using time-domain measures. The application to physiological networks described by heart period, arterial pressure and respiration measured in healthy subjects during paced breathing, and to brain networks described by ECoG signals acquired in an animal experiment during anesthesia, document the capability of our approach to identify informational circuits relevant to well-defined cardiovascular oscillations and brain rhythms and related to specific physiological mechanisms of autonomic control and altered consciousness. The proposed framework allows a hierarchically-organized evaluation of time- and frequency-domain interactions in networks mapped by multivariate time series, and its high flexibility and scalability make it suitable to investigate networks beyond pairwise interactions in neuroscience, physiology and other fields.

연구 동기 및 목표

• 쌍방향 상호작용을 초월하여 다변량 생리적 및 신경 시계열에서 고차 상호작용(HOIs)을 평가하기 위한 확장 가능하고 원리적인 방법을 개발하기 위해.
• 표준 네트워크 모델이 세 개 이상의 단위가 포함된 집단적 역학을 간과하는 한계를 해결하기 위해.
• 정보이론적 측정을 활용하여 시간 및 주파수 도메인에서의 HOIs 분석을 통합하기 위해.
• 상호작용 측정치를 그랑저 원인관계적 및 즉각적 성분으로 분해하여 기계적 통찰력을 향상시키기 위해.
• 실제 생리적 및 신경 데이터에 대한 검증을 통해, 생물학적으로 의미 있는 상호작용 패턴을 탐지할 수 있음을 입증하기 위해.

제안 방법

• 다변량 확률과정에서 부족하고 공유되는 고차 상호작용을 정량화하기 위해 대칭적이고 확장 가능한 척도로 O정보율(OIR)을 제안한다.
• 주파수 대역 전역에서 OIR의 스펙트럼 분해를 가능하게 하기 위해 벡터 자기회귀(VAR) 및 상태공간 모델을 활용한다.
• 모델 기반 스펙트럼 표현을 사용하여 OIR를 그랑저 원인관계적 및 즉각적 영향을 반영하는 성분으로 분해한다.
• 전체 주파수 대역에 걸쳐 OIR를 통합하여 시간 도메인 측정치를 확보하면서도 주파수 특화 통찰을 유지한다.
• 모의 네트워크와 인간의 호흡 리듬 데이터, 동물의 전두엽 뇌파 기록 데이터에 이 프레임워크를 적용한다.
• 대규모 네트워크에 대한 계산의 신뢰성과 확장 가능성을 보장하기 위해 비모수적 모델링을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 세 개 이상의 생리적 또는 신경 과정에 관여하는 고차 상호작용을 시간 및 주파수 도메인 모두에서 어떻게 정량화할 수 있는가?
• RQ2 동적 네트워크에서 전체 고차 상호작용 구조에 기여하는 그랑저 원인관계적 영향과 즉각적 영향은 각각 어떤가?
• RQ3 특정 주파수 대역 중 어느 것이 생리적 및 뇌 네트워크에서 유의미한 부족 또는 공유 상호작용을 포함하는가?
• RQ4 의식 상태가 변화할 때, 예를 들어 마취 상태일 때 고차 상호작용 패턴은 어떻게 변화하는가?
• RQ5 제안된 프레임워크는 단지 쌍방향 또는 시간 도메인 측정치에 의존할 경우 보이지 않는 상호작용 패턴을 탐지할 수 있는가?

주요 결과

• 마취 상태에서는 전두엽 피질 신호를 포함하는 다중집단에 대해 특히 델타 대역(≈2 Hz)과 감마 대역에서 OIR가 유의미하게 증가함을 관찰하였으며, 이는 고차 상호의존성이 강화되었음을 시사한다.
• 자기 상태에서 알파 및 베타 대역의 OIR는 수면 상태에 비해 감소하였으며, 특히 시각 피질 및 두정엽 피질을 포함하는 다중집단에서 두드러지게 감소하였는데, 이는 의식 상실 시 알파 리듬의 상실과 일치한다.
• 마취 상태에서 델타 대역의 상호의존성은 주로 전두엽 피질에 관여하는 상호작용에 의해 주로 유도되며, 이는 전두엽 피질이 느린파동 조절에 기여한다는 것을 뒷받침한다.
• 마취 상태에서 감마 대역의 OIR는 증가하였으며, 이는 의식 상태에서의 인지 처리와 관련된 고차 상호작용의 재편성과 관련이 있음을 시사한다.
• 이 프레임워크는 시간 도메인 또는 쌍방향 상호작용 측정치만으로는 탐지할 수 없는 주파수 특화 고차 상호작용을 탐지할 수 있었으며, 이는 숨겨진 네트워크 역학에 대한 민감성을 강조한다.
• 결과는 의식이 통합된 신경 상호작용에서 비롯된다는 이론을 지지한다. 마취 상태에서 알파/베타 대역에서의 상호의존성 감소와 델타/감마 대역에서의 상호의존성 증가가 통합 정보의 붕괴와 함께 발생함을 보여주며, 이는 상호의존성의 증가를 반영한다.