[論文レビュー] A mathematical model of reward and executive circuitry in obsessive compulsive disorde

Anca Rǎdulescu, Rachel Marra|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2015

Obsessive-Compulsive Spectrum Disorders参考文献 48被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、通常微分方程式（ODE）を用いて、皮質尾状体頭状体皮質回路（CSTC）の計算モデルを構築し、特に報酬処理（伏隔核）、実行機能制御（OFC、ACC）、および情動調節（扁桃体）に関与する脳領域間の結合性の動的不均衡が強迫性行動を引き起こす仕組みを解明することを目的としている。主な発見は、OCDにおける症状の多様性が単一パラメータの変化によって生じるのではなく、特にOFC-NAcおよびA-NAc経路にかかわる結合強度の複雑で文脈依存的な相互作用によって生じることである。

ABSTRACT

The neuronal circuit that controls obsessive and compulsive behaviors involves a complex network of brain regions (some with known involvement in reward processing). Among these are cortical regions, the striatum and the thalamus (which compose the CSTC pathway), limbic areas such as the amygdala and the hippocampus, and well as dopamine pathways. Abnormal dynamic behavior in this brain network is a hallmark feature of patients with increased anxiety and motor activity, like the ones affected by OCD. There is currently no clear understanding of precisely what mechanisms generates these behaviors. We attempt to investigate a collection of connectivity hypotheses of OCD by means of a computational model of the brain circuitry that governs reward and motion execution. Mathematically, we use methods from ordinary differential equations and continuous time dynamical systems. We use classical analytical methods as well as computational approaches to study phenomena in the phase plane (e.g., behavior of the system's solutions when given certain initial conditions) and in the parameter space (e.g., sensitive dependence of initial conditions). We find that different obsessive-compulsive subtypes may correspond to different abnormalities in the network connectivity profiles. We suggest that it is combinations of parameters (connectivity strengths between regions), rather the than the value of any one parameter taken independently, that provides the best basis for predicting behavior, and for understanding the heterogeneity of the illness.

研究の動機と目的

• 強迫性障害（OCD）における動的行動表現型を特徴付ける神経メカニズムを理解すること。
• CSTC回路における結合異常、特にOFC、ACC、NAc、扁桃体にかかわるものが強迫観念および強迫行動に与える影響を調査すること。
• 個々のパラメータではなく、結合パラメータの組み合わせがOCD様ダイナミクスをよりよく予測できるかどうかを特定すること。
• データに基づいた、数学的に取り扱いやすいモデルを構築し、OCDにおける報酬および実行制御回路のシステムレベルのダイナミクスを捉えること。

提案手法

• 神経集団ダイナミクスを表現するために、常微分方程式（ODE）を用いたCSTC回路の形式的モデリング。
• 連続時間動的システム理論を応用し、位相平面における均衡状態、安定性、軌道の進化を分析すること。
• 古典的手法と数値シミュレーションを用いて、初期条件およびパラメータ変動に対する感度を調査すること。
• OFC、ACC、NAc、扁桃体、および視床間の結合強度（興奮性／抑制性）を体系的に変化させること。
• 神経画像法および神経生物学的文献に基づく現象的パラメータ化を組み込み、OCDにおける既知の機能異常を反映すること。
• fMRIおよびPETデータのパターンとの定性的比較を通じたモデル妥当性の検証。特にOFC、ACC、NAcにおける異常な活動に焦点を当てる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 OFC、ACC、伏隔核、扁桃体間の結合強度を変化させた場合、計算モデルにおいて強迫性行動ダイナミクスがどのように変化するか。
• RQ2 異なる結合異常の組み合わせによって、OCDの亜型を説明できるのか。個別のパラメータ変化ではなく、結合異常の組み合わせによる説明が有効であるか。
• RQ3 扁桃体の自己抑制および皮質からの抑制が、異なる結合状態下で、システムの安定化または不安定化に果たす役割は何か。
• RQ4 OFC-NAcおよびA-NAcの結合プロファイルの相互作用が、システムの周期的振動または安定均衡への傾向にどのように影響するか。
• RQ5 静的パラメータ仮定に比べて、動的で状態依存的な結合変化が、OCD症状の変動をどの程度よく説明できるか。

主な発見

• 異なるOCD亜型は、OFC-NAcおよびA-NAc経路間の相互作用における異なる結合異常パターンに対応している可能性がある。
• 扁桃体の自己抑制を増加させることは、OFC-NAc結合が正常または低値の場合にのみシステムを安定化させるが、OFC-NAc結合が高くA-NAc結合が低い場合には強迫行動を悪化させる可能性がある。
• 皮質による扁桃体の抑制は、ベースラインの結合状態に応じて異なる効果を示す。OFC-NAc結合が高くA-NAc結合が低い状態では強迫行動を軽減するが、他の構成では扁桃体駆動性の不安を増大させる可能性がある。
• システムは初期条件およびパラメータ値に対して敏感に依存しており、結合性のわずかな変化が質的に異なる行動的結果をもたらす可能性を示している。
• OFC-NAc結合が強くA-NAc結合が弱い状態では、OCD様行動に類似した持続的振動が生じるが、扁桃体抑制の標的的調整によってこれを解消できる。
• モデルは、結合変化が独立ではなく、その効果が非常に文脈依存的であり、個別に評価するのではなく、ネットワーク全体の状態の中で評価する必要があることを示している。