回と溝の間の皮質形態ネットワークの違い

2024-08-04 Sun
大脳皮質形態ネットワークの脳回と脳溝間の差異序論人間の脳は相互に接続された複雑なネットワークであり、マルチモーダル磁気共鳴イメージング（MRI）技術による仮想画像を通じてマッピングすることができます。このネットワークをグラフ理論の手法で分析すると、多くの研究が脳ネットワークのスモールワールド構造、モジュール構造、高度に接続されたハブなどの非自明な位相特性を発見しました。これらの発見は、脳の接続組織原理に関する重要な洞察を提供しています。しかし、これらの位相特性は大脳皮質上で均一に分布しているわけではありません。例えば、スモールワールド構造は左右の大脳半球間で顕著な差異が存在します。さらに、より重要な要因として、高度に折り畳まれた皮質折り畳みパターンが脳ネットワークの位相に影響を与えることが分かっています。
皮質折り畳みパターンは、隆起した脳回と陥没した脳溝で構成されており、これは人間の脳構造の最も顕著な特徴の一つです。構造的および機能的MRI研究の証拠は、脳回によって構成される脳ネットワークが脳溝によって構成される脳ネットワークと比較して、より強い接続性とより高いネットワーク効率を持つことを示しています。これらの進展にもかかわらず、脳回と脳溝が構造的MRIデータから導出された脳構造ネットワークに与える影響についての研究はまだ少ないのが現状です。
本研究では、脳回と脳溝が個人の形態的脳ネットワークに与える影響を包括的に分析することを目的としています。特に、以前に開発された方法を採用して4種類の個人の形態的脳ネットワークを構築し、複数の独立したデータセットを用いて分析を行い、領域間の形態的類似性、スモールワールド構造、テスト-再テスト信頼性、行動と認知の説明能力、および重度うつ病（MDD）への感受性を含む多角的な観点から、脳回と脳溝の形態的脳ネットワークの差異を検討しました。
研究ソース本研究は、南中国師範大学脳研究・リハビリテーション研究所のQingchun Lin、Suhui Jin、Guole Yin、Junle Liおよび他の大学・研究機関の共同研究者によって実施されました。本論文は「Neuroscience Bulletin」誌に掲載され、2024年3月28日に受理されました。
研究方法参加者およびデータ収集研究には4つの独立したデータセットが含まれています：
Human Connectome Project (HCP) データセット：1113名の参加者を含み、T1強調構造MRIスキャンが行われました。そのうち444名が対象となり、平均年齢は22-35歳の範囲でした。
北京師範大学 (BNU) TRT データセット：57名の健康な参加者を含み、2回のMRIスキャンが行われ、平均間隔は40.94日でした。
西南大学 (SWU) TRT データセット：121名の健康な参加者を含み、3回のMRIスキャンが完了し、スキャン間隔は120日から653日の範囲でした。
MDD データセット：100名の初発で未治療の重度うつ病患者と99名の健康対照群を含みます。
画像前処理CAT12ツールボックスを使用して個人の構造画像に対する表面ベースの頂点分析を行い、皮質厚（CT）、フラクタル次元（FD）、回転指数（GI）、および溝深度（SD）の4つの形態特徴を抽出しました。ツールボックスのマニュアルに従って、2次元CT画像は平滑化処理され、他の画像はその性質に基づいてガウシアンカーネルで平滑化されました。
個別サンプルの形態的脳ネットワークの構築Destrieuxアトラスを使用して皮質表面を各半球74の関心領域（ROIs）に分割し、最終的に曖昧な領域を除外して各半球60領域を保持しました。次に、各ROIの形態特徴分布を計算し、Jensen-Shannon発散（JSD）法を用いて領域間の形態的類似性を推定し、CTN、FDN、GIN、SDNの4つの形態的脳ネットワークを得ました。
ネットワーク分析ネットワーク分析では、HCPデータセットに対して比例閾値法を適用して低類似性のエッジを除外しました。また、スモールワールドパラメータ（クラスタリング係数Cpと特性経路長Lp）を計算し、生成されたランダムネットワークを用いて正規化しました。さらに、級内相関係数（ICC）を用いて短期および長期のテスト-再テスト信頼性を評価しました。行動と認知の関連性分析には、多変量分散成分モデルを使用して形態的脳ネットワークの認知と行動の差異に対する説明能力を評価し、さらにエッジ相関分析を行いました。
研究結果脳回と脳溝間の形態的類似性の差異CTNとGINでは、脳回-脳回ネットワークにおける形態的類似性が脳溝-脳溝ネットワークよりも有意に高いことが示されました。一方、FDNでは脳溝-脳溝ネットワークの類似性がより高いことが示されました。各領域内部での脳回と脳溝間の形態的類似性に有意な差異が存在し、特にCTNとGINにおいて、脳回間の形態的類似性がより高いことが示されました。
スモールワールドパラメータの差異脳回と脳溝のネットワークはともにスモールワールド構造を示しましたが、脳回ネットワークは脳溝ネットワークと比較して、CTNとGINにおいて有意に低いクラスタリング係数と高い特性経路長を示しました。これらの結果は、脳回ネットワークが機能的統合の面でより優れていることを示唆しています。
テスト-再テスト信頼性の差異時間間隔に関わらず、脳回と脳溝のネットワークはともに高いテスト-再テスト信頼性を示しました。しかし、長期間隔では、脳溝ネットワークがCTN、GIN、SDNにおいて有意に高い信頼性を示した一方、FDNでは逆の結果が示されました。
行動と認知の差異を説明する能力形態的脳ネットワークは、認知と運動領域における個人間の差異を有意に説明しました。特に脳回と脳溝のネットワークおよび接続がこれらの関連性に重要な貢献をしており、認知と運動機能を支える上での脳回領域の重要性を示しています。
重度うつ病（MDD）への感受性CTN、FDN、GINにおいて、脳溝-脳溝ネットワークのみがMDD患者の形態的類似性の有意な低下を示し、これは脳溝ネットワークがMDDの影響をより受けやすいことを示唆しています。
結論本研究は、脳回と脳溝が個人の形態的脳ネットワークに与える影響を系統的に探究しました。結果は、形態的類似性、スモールワールド構造、テスト-再テスト信頼性、行動と認知の関連性、およびMDDへの感受性など、多くの側面で脳回と脳溝のネットワーク間に有意な差異が存在することを示しました。これらの発見は、皮質折り畳みパターンが脳ネットワーク構造に与える影響についての理解を深めるものです。