機能的統合（神経生物学）

機能的磁気共鳴画像法（fMRI）は、脳のさまざまな部位への血流を評価するために、オキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの磁気特性の違いを利用するMRIの一種です。fMRI画像の典型的なサンプリングレートは10分の1秒です。^{[ 3 ]}

脳磁図（MEG）は、脳内のニューロンを流れるイオン電流によって生じる磁場を測定するために、非常に高感度な磁力計を使用する画像診断法です。高品質のMEG装置では、サブミリ秒のサンプリングレートが可能です。^{[ 2 ]}

PETは、放射性標識された生物活性分子を導入することによって機能します。分子の選択によって何が可視化されるかが決まります。たとえば、放射性標識されたグルコースのアナログを使用すると、強度分布が代謝活動を示す画像が得られます。PETスキャナーは、10分の1秒単位のサンプリングレートを提供します。^{[ 4 ]}

マルチモーダルイメージングは​​、EEGやMEGなどの電気生理学的測定技術と、fMRIやPETなどの血行動態測定技術を組み合わせることが多い。それぞれの長所と短所を補完し合うことが目的だが、現在のアプローチは実験上の制約に悩まされている。^{[ 5 ]}これまでの研究の中には、fMRIの高い空間分解能を利用してEEG/MEG信号の（空間的な）起源を特定し、将来的に単一モダリティのEEG/MEG信号からこの空間情報を抽出できるようにすることに焦点を当てたものもあった。いくつかの研究では、モダリティ間の信号起源を数ミリメートル以内で相関させることに成功しているが、結果は一様に肯定的ではない。現在のもう1つの制約は、実際の実験設定である。両方のモダリティを同時に使用して測定を行うと信号が劣るが、各モダリティを個別に測定するという代替案は、試行ごとの変動によって混乱する。^{[ 5 ]}

動的因果モデリング (DCM) は、観測された血行動態 (fMRI) または電気生理学的 (EEG/MEG) 信号に基づいて神経系の構造を推論するベイズ法です。最初のステップは、関心のある脳領域間の関係を予測し、それらの間の因果関係を記述する常微分方程式のシステムを定式化することですが、多くのパラメータ (および関係) は最初は不明です。神経活動が fMRI または EEG 信号にどのように変換されるかに関する以前の結果^{[ 8 ]}を使用すると、測定された信号を取得して、モデル パラメータが特定の値を持つ可能性を決定できます。解明されたモデルは、さまざまな条件下で考慮される脳領域間の関係を予測するために使用できます。^{[ 9 ]} DCM を含む神経画像実験の設計中に考慮すべき重要な要素は、被験者に提示されるタスクまたは刺激のタイミングと、脳領域間の根本的な関係を決定する DCM の能力との関係であり、これは部分的に使用されている画像化モダリティの時間分解能によって決定されます。^{[ 10 ]}

統計的パラメトリックマッピング（SPM）は、特定の脳領域の活性化が実験条件、刺激、または時間経過によって変化するかどうかを判断する方法です。基本的な考え方は単純で、2つの主要なステップから構成されます。まず、各実験条件間の各ボクセルに対して単変量統計検定を実行します。^{[ 11 ]}次に、統計的に有意な差を示すボクセルのクラスタリングを分析し、異なる実験条件下で異なるレベルの活性化を示す脳領域を決定します。

統計的検定の選択（したがって、実験で回答するように設計できる質問）には大きな柔軟性があり、一般的な選択肢にはスチューデントのt検定や線形回帰などがあります。ただし、SPMでは、比較の数が多いため、より厳密な有意水準で偽陽性率を制御する必要があるという重要な考慮事項があります。これは、最初の統計的検定を修正してα値を下げ、特定のボクセルが有意差を示すのを難しくする（ボンフェローニ補正など）か、第2ステップのクラスタリング分析を修正して、統計的差を示す一定数のボクセルが含まれている場合にのみ脳領域の活性化を有意とみなす（ランダムフィールド理論を参照）ことによって行うことができます。^{[ 11 ]}

ボクセルベース形態計測法（VBM）は、被験者間の脳組織組成の違いを測定できる手法です。そのためには、まずすべての画像を基準画像にマッピングすることで、標準座標系に位置合わせする必要があります。これは、実験画像と基準画像の間の二乗和の強度差を最小化するアフィン変換を使用して行われます。これが完了すると、強度によってボクセル内の灰白質または白質の割合を決定できます。これにより、異なる被験者間で対応する脳領域の組織組成を比較することができます。^{[ 12 ]}

これまでの多くのfMRI研究では、刺激や活動がなくても、安静時に機能的に接続された脳領域の自発的な活性化が起こることがわかっています。視覚学習課題を与えられた被験者は、安静時に最大24時間にわたって機能的接続性の変化を示し、動的機能的接続性研究では、1回のスキャン中に機能的接続性の変化が示されたこともあります。学習課題の前後に被験者のfMRIスキャンを行い、さらに翌日にもスキャンを行ったところ、活動によって海馬の安静時活動に変化が生じたことが示されました。動的因果モデリングにより、海馬は線条体との有効接続性のレベルも新たに示しましたが、視覚領域には学習に関連した変化は見られませんでした。^{[ 13 ]}学習課題を実行している被験者に対してfMRIとDCMを組み合わせることで、暗黙的か明示的かを問わず、さまざまな種類の学習に関与する脳システムを区別し、これらの課題が安静時の脳活動の変化につながることを長期間記録することができます。

脳内の灰白質局在のボクセルベースの形態計測は、IQの構成要素を予測するために使用できます。35人の10代の若者を対象に、IQテストとfMRIスキャンを3.5年間実施し、灰白質局在レベルに基づいてIQを予測しました。この研究は適切に実施されましたが、この種の研究は、関心のある脳領域の特定と予測モデルの開発の両方に単一のデータセットを使用する「二重使用」に陥ることが多く、モデルの過学習と真の予測力の欠如につながります。^{[ 14 ]}

研究著者らは、「リーブワンアウト」法を用いることで二重のデータ収集を回避した。この方法は、サンプルの n 個の各メンバーについて、他の n-1 メンバーのデータに基づいて予測モデルを構築するものである。これにより、モデルが IQ を予測する対象者から独立していることが保証され、左運動皮質の灰白質密度の関数として言語性 IQ の変化の 53% を説明できるモデルが得られた。この研究では、以前に報告された、若い被験者の IQ による順位が年齢とともに一定に保たれず、教育プログラムの効果測定を混乱させる現象も観察された。^{[ 14 ]}

これらの研究は、特定された脳領域に病変やその他の損傷のある患者を探し出して評価し、一般集団と比較して機能障害を示すかどうかを調べることで、相互検証を試みることができる。ただし、この方法論は「治療前」のベースライン測定値がないという点で制約を受けるだろう。

音韻ループはワーキングメモリの構成要素であり、注意をそらされなければ無期限に維持できる少数の単語を記憶します。この概念は、心理学者のアラン・バデリーとグラハム・ヒッチによって、フレーズや文がどのように内面化され、行動の指示に使用されるかを説明するために提唱されました。パウレスクら^{[ 15 ]}は、2つの異なるタスクを実行する参加者間の脳血流の差を評価するために統計的パラメトリックマッピングを使用することで、音韻ループの記憶が縁上回にあることを特定できました。まず、被験者はコントロール群と実験群に分けられました。コントロール群には、理解できない言語の文字と非言語的な視覚図が提示されました。実験群には2つのアクティビティが課されました。最初のアクティビティは、一連の文字を記憶することであり、音韻ループのすべての要素を活性化することを目的としていました。2番目のアクティビティでは、参加者に与えられたフレーズが韻を踏んでいるかどうかを評価してもらい、発声に関係する特定のサブシステムのみを活性化することを目的としていましたが、音韻記憶は活性化しないことを意図していました。

研究者らは、最初の実験課題と2番目の実験課題、そして対照群を比較した結果、音韻記憶を必要とする課題によって最も顕著に活性化された脳領域は縁上回であることを観察した。この結果は、この領域に損傷を受けた患者における機能障害に関する先行研究の観察結果によって裏付けられた。

この研究では、特定の機能を解剖学的に正確に特定することができ、機能統合や画像化の手法は、特定の情報処理タスクに関与する脳領域を特定する上で非常に価値があるものの、これらの現象を引き起こす低レベルの神経回路は依然として謎に包まれている。

統合失調症や双極性障害の患者を対象としたfMRI研究により、これらの疾患によって引き起こされる有効接続性の変化についてある程度の知見が得られているものの^{[ 16 ]} 、発生する機能的再構築の包括的な理解はまだ達成されていない。

Montague ら^{[ 17 ]}は、精神安定剤の「不当なほどの効果」がこの分野の進歩をある程度阻害していると指摘し、精神疾患患者の大規模な「計算表現型解析」を提唱している。これらの患者を多数対象とした神経画像研究により、特定の精神疾患の脳活動マーカーが得られ、治療法や動物モデルの開発にも役立つ可能性がある。精神疾患患者の脳機能の真のベースラインを得ることはほぼ不可能だが、治療前後の患者から収集した画像を比較することで、基準値を測定することは可能である。