冠心病患者功能性大脳ネットワークの変化：独立成分分析とグラフ理論分析

本論文は《Brain Structure and Function》誌2024年第229巻に掲載され、冠心病（coronary heart disease, CHD）患者における機能的接続（functional connectivity, FC）および脳ネットワークのトポロジ特性の変化を研究しています。論文は、厦門大学附属心血管病医院、厦門大学医学院など複数の機関の科学者たちが協力して完成させたもので、主要な著者にはSimin Lin、Puyeh Wu、Shaoyin Duanなどが含まれます。

研究背景と動機

冠心病は世界の主要な死因の一つであり、患者は認知および心理的損害のリスクが高まります。これまでの研究により、冠心病の発症メカニズムは炎症因子と密接に関連していることが示されています（Li et al. 2017）。冠心病は単に心血管系の疾患ではなく、高血圧、糖尿病、肥満、喫煙などの一連の危険因子とも関連し、これらの因子も認知機能に負の影響をもたらします（Arntzen et al. 2011；Grodstein 2007）。研究によると、冠心病患者は神経心理テストで特に注意力、実行機能、および心理運動速度において低いパフォーマンスを示しています（Roberts et al. 2010）。しかし、冠心病と高度な認知処理との潜在的な関連性は依然として十分に研究されていません。

出典

本論文は2023年11月9日に《Brain Structure and Function》誌に掲載され、Springer-Verlag GmbH Germanyによって出版されました。研究チームは主に厦門大学附属心血管病医院、厦門大学医学院、GE Healthcareなどの機関からなり、研究は福建省自然科学基金の支援を受けています。

研究方法

本論文では、静止状態機能的磁気共鳴画像法（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）および独立成分分析（independent component analysis, ICA）とグラフ理論分析（graph theoretical analysis, GTA）の二つの分析方法を用いて、冠心病患者の脳機能ネットワークの変化を研究しました。

実験の流れ

研究には27名の冠心病患者と、年齢、性別、教育レベルが一致する44名の健康な対照者が含まれています。これらの参加者は全員、静止状態機能的磁気共鳴画像法（fMRI）スキャンを受けました。研究のフローは以下のステップを含みます：

1. データ収集と前処理：GE Healthcareの3.0T MRIスキャナーを使用して、すべての構造および機能的MRIデータを取得。データはSPM12およびDPABIツールを用いて前処理。
2. 独立成分分析（ICA）：GIFTツールを使用してICA分析を行い、36の独立成分を識別。時系列に基づく分析を行い、最終的に12の機能ネットワークを識別。
3. グラフ理論分析（GTA）：GRETNAツールを使用して全脳機能ネットワークを構築。大脳を90の感興味領域（regions of interest, ROIs）に分割し、これらの領域間のピアソン相関係数を計算して90×90の相関行列を作成、全体および局所ネットワーク指標をさらに分析。

サンプル処理とデータ分析

サンプルは冠心病群と健康対照群に分けられ、それぞれの群内および群間の機能的接続性分析を行いました。研究では各機能ネットワーク間の時間系列をピアソン相関係数で計算し、Fisherのz変換を用いてz値に変換。グラフ理論分析を通じて、スモールワールドネットワークのトポロジおよびネットワーク効率などの指標を測定し、両群間の差異を探りました。

主な研究結果

独立成分分析結果

研究では12の機能ネットワークを識別しました。これには前および後デフォルトモードネットワーク（anterior and posterior default mode networks, aDMN and pDMN）、左および右前頭前頭領域ネットワーク（left and right frontoparietal networks, LFPN and RFPN）、背側および腹側運動ネットワーク（dorsal and ventral sensorimotor networks, dSMN and vSMN）、背側注意ネットワーク（dorsal attention network, DAN）、腹側注意ネットワーク（ventral attention network, VAN）、顕著性ネットワーク（salience network, SN）、聴覚ネットワーク（auditory network, AN）、中視覚ネットワークおよび後視覚ネットワーク（medial and posterior visual networks, MVN and PVN）が含まれます。

健康対照群と比較して、冠心病患者は以下の機能的接続の変化を示しました： - 増加した機能的接続：pDMNとMVN間の接続。 - 減少した機能的接続：LFPNとAN間、DANとPVN間の接続。

グラフ理論分析結果

グラフ理論分析では、両群がスモールワールドの特性を示し、ネットワークの統合と分離の間で良好なバランスを維持しています。しかし、冠心病患者の脳ネットワークはトポロジの最適化が不足しており、左側被殻（putamen）の局所効率が顕著に低下していることがわかりました。

討論

本研究は、冠心病患者における機能的脳ネットワークの接続およびトポロジ特性に顕著な変化があることを明らかにしました。デフォルトモードネットワークと視覚ネットワーク間の接続の増加は、より高度な認知および視覚処理に関連している可能性があります。前頭前頭領域ネットワークと聴覚ネットワーク、および背側注意ネットワークと後視覚ネットワーク間の接続の減少は、実行機能、注意力、および聴覚語彙の学習能力の低下に関連している可能性があります。

スモールワールドネットワークのトポロジにおいて、冠心病患者は健康対照群と同様にスモールワールド特性を示しましたが、トポロジの組織化は最適ではなく、左側被殻の局所効率の低下は運動制御に関連する可能性があります。

結論と応用価値

研究は冠心病が機能的脳ネットワークに与える影響を示し、特に高度な認知機能に関連するネットワークに対する理解を拡大しました。これらの発見は、冠心病関連の脳機能の変化および潜在的な神経メカニズムに関する理解を深めるものであり、冠心病患者に対するさらなる脳保護策の必要性を示唆しています。

研究のハイライト

1. 増加した機能的接続：デフォルトモードネットワークと視覚ネットワーク間の過剰な接続は、冠心病患者の認知機能障害を説明する可能性あり。
2. 減少した機能的接続：前頭前頭領域ネットワークと聴覚ネットワーク、背側注意ネットワークと後視覚ネットワーク間の機能的接続の減少は、実行機能、注意力、および聴覚語彙の学習能力の低下に関連する可能性あり。
3. トポロジ特性の変化：冠心病患者はスモールワールド特性を示しつつも、左側被殻の局所効率が顕著に低下。

本研究は冠心病患者の機能的脳ネットワークの変化を初期段階で明らかにし、今後の関連分野の研究に新たな道を開くものです。将来的には、より大きなサンプル量および認知機能評価を含むより包括的な研究がこれらの発見の検証に必要とされるでしょう。