細胞構築、配線、信号流を通して探る人間のデフォルトモードネットワークの構造

2025-02-18 Tue
人類のデフォルトモードネットワークのアーキテクチャの探求：細胞構造、神経接続、および信号フローに基づく研究学術的背景デフォルトモードネットワーク（Default Mode Network, DMN）は、安静状態で高度に活動する脳領域の集合であり、主に前頭葉、側頭葉、頭頂葉に分布しています。DMNは、特に自己参照思考、記憶の想起、未来の計画などの内部指向型認知タスクにおいて、人間の複雑な思考や行動において重要な役割を果たします。しかし、DMNの機能的重要性が広く認められている一方で、その内部構造と情報処理のメカニズムについては依然として不明な点が多いです。過去の研究は主にDMNの機能的結合に焦点を当てていましたが、その細胞構造と神経結合の具体的な特徴については十分に理解されていません。DMNが情報処理と大脳皮質通信においてどのように機能しているかをよりよく説明するために、研究者たちは死後組織学（histology）と生体神経画像技術（neuroimaging）を組み合わせてDMNの解剖学的構造を探ることにしました。
論文の出典この『The architecture of the human default mode network explored through cytoarchitecture, wiring and signal flow』というタイトルの研究論文は、Casey Paquola、Margaret Garber、Stefan Frässleなど多数の学者によって共同執筆され、研究チームはカナダのマギル大学モンリアル神経学研究所（Montreal Neurological Institute, McGill University）、ドイツのユーリッヒ研究センター（Forschungszentrum Jülich）など複数の国際的に有名な研究機関に所属しています。本論文は2024年12月6日に『Nature Neuroscience』誌にオンライン公開されました。
研究プロセスと詳細1. 細胞構造の異質性分析研究ではまず、死後組織学データを用いてDMNの細胞構造の異質性を分析しました。研究者たちは、BigBrainデータベース内の超高解像度3D再構築された人間の脳切片データを使用しました。これらの切片は65歳の男性から得られ、細胞体を表示するために銀染色処理が施されています。DMN領域の細胞構造を分類した結果、DMNには単一の感覚モダリティ処理に特化した領域から多モダリティおよび記憶処理に関与する領域まで、様々な細胞タイプが含まれていることがわかりました。具体的には、DMNには5種類の細胞タイプが含まれており、その中でもeulaminate-i型（異モーダル皮質）が他の機能ネットワークよりもDMN内で顕著に過剰発現していました。
2. 構造的結合性分析次に、研究チームは拡散強調画像（diffusion MRI）技術を組み合わせてDMNの構造的結合性を分析しました。彼らは、DMNと他の脳領域間の通信効率を評価するために、ナビゲーション効率（navigation efficiency, ENAV）モデルを使用しました。その結果、DMN内の特定の領域（例えば前帯状回や楔前部）は他の脳領域との通信効率が高く、特に知覚に関連する皮質領域との通信が効率的であることが示されました。これは、DMN内には外部入力を受けるコア領域があり、他の領域は外部環境からの入力に対して比較的絶縁されていることを示唆しています。
3. 機能的信号フロー分析DMNの機能的信号フローをさらに理解するために、研究チームは静止状態の機能的磁気共鳴画像（fMRI）データを解析するために回帰動的因果モデリング（regression dynamic causal modeling, RDCM）を使用しました。その結果、DMNの信号出力は、知覚階層の異なるレベル間で独自のバランスを保っていることがわかりました。他の機能ネットワークとは異なり、DMNの出力信号強度はさまざまなタイプの皮質領域間で均等に分布しており、これによりDMNはすべてのレベルの知覚処理に一貫して影響を与えることができることが示されました。
4. 個体レベルでの検証研究結果の普遍性を検証するために、研究チームは8人の健康な個人を対象に高解像度定量T1緩和時間測定（quantitative T1 relaxometry MRI）実験を行いました。その結果、個体レベルでの微細構造軸は、死後組織学データにおける細胞構造軸と高い類似性を持つことが確認され、DMN内に外部入力を受ける「受容領域」と比較的絶縁された「コア領域」が存在することをさらに支持しました。
研究結果DMNの細胞構造の異質性：DMNにはさまざまな細胞タイプが含まれており、その中でもeulaminate-i型（異モーダル皮質）が顕著に過剰発現しており、DMNが多モーダル情報の統合において独特の役割を果たしていることを示しています。
DMNの構造的結合性：DMN内の特定の領域は他の脳領域との通信効率が高く、特に知覚に関連する皮質領域との通信が効率的であり、他方で他の領域は外部入力に対して比較的絶縁されています。
DMNの機能的信号フロー：DMNの信号出力は、知覚階層の異なるレベル間で独自のバランスを保っており、DMNがすべてのレベルの知覚処理に一貫して影響を与えられることが示されています。
個体レベルでの検証：個体レベルでの微細構造軸は組織学データにおける細胞構造軸と高い類似性を持ち、研究結果の普遍性をさらに検証しました。
結論と意義この研究は、DMNの細胞構造、神経結合、および機能的信号フローの間の複雑な関係を初めて体系的に明らかにしました。死後組織学とさまざまな生体神経画像技術を組み合わせることで、研究者たちはDMNが高度な細胞構造の異質性を持ち、外部入力を受ける「受容領域」と比較的絶縁された「コア領域」が内部に存在することを発見しました。さらに、DMNは信号出力において独自のバランス性を示し、すべてのレベルの知覚処理に一貫して影響を与えることができます。これらの発見は、DMNが人間の認知や行動において幅広い役割を果たす仕組みを理解するための重要な解剖学的基盤を提供します。
研究のハイライトマルチモーダル技術の統合：この研究は死後組織学とさまざまな生体神経画像技術を組み合わせ、DMN構造の包括的な理解を提供しました。
独自の信号出力バランス：DMNは信号出力において独自のバランス性を示し、この発見はDMNが知覚階層における役割を理解するための新しい視点を提供します。
個体レベルでの検証：研究は高解像度定量T1緩和時間測定を用いて個体レベルで結果の普遍性を検証し、研究の信頼性を向上させました。
その他の貴重な情報研究はまた、DMNの複雑な細胞構造と結合性が、それが多くの認知状態に広く関わる理由を説明できる可能性があることを指摘しています。例えば、DMN内の特定の領域は異なるタスクで異なる役割を果たす可能性があり、全体のネットワークはバランスの取れた信号出力を通じて異なる脳領域の活動を調整できます。この発見は、特にDMNが認知タスクにおける動的再構成や神経疾患における潜在的な役割に関する将来の研究に新たな方向性を提供します。