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| 安静時のfMRI | |
|---|---|
| 目的 | 安静時に発生する局所的な相互作用を評価する（脳マッピング） |
安静時fMRI（rs-fMRIまたはR-fMRI ）は、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）の一種で、明示的なタスクが実行されていない安静時またはタスク陰性状態で発生する局所的な相互作用を評価するために脳マッピングに使用される。 [3] [4]数多くの安静時脳ネットワークが特定されており、そのうちの1つがデフォルトモードネットワークである。[5]これらの脳ネットワークは、脳内の血流の変化を通じて観察され、fMRIを使用して測定できる血中酸素レベル依存（BOLD）信号と呼ばれるものを生成する。
脳の活動は内因性であり、外部から促されるタスクがない場合でも存在するため、どの脳領域でも BOLD 信号が自発的に変動します。安静時アプローチは、脳の機能組織を調査し、神経疾患や精神疾患で脳の機能組織が変化するかどうかを調べるのに役立ちます。このイメージングは安静時の側面があるため、知的障害者、小児科グループ、さらには意識不明の患者を含むさまざまな患者グループからデータを収集できます。[6] [7]安静時機能的結合性研究では、健康な被験者、意識のさまざまな段階、種を超えて一貫して見られ、同期活動の特定のパターンを表す多くのネットワークが明らかになっています。[8] [9] [10]
安静時fMRIの基礎
機能的磁気共鳴画像法（機能的MRIまたはfMRI）は、血流の変化を検出することで脳の活動を測定する特定の磁気共鳴画像法（MRI）です。より具体的には、脳内の低周波BOLD信号を通じて脳の活動を測定します。[11]
この手順は MRI に似ていますが、酸素を多く含む血液と酸素を少なく含む血液の磁化の変化を基本的な測定基準として使用します。この測定基準はさまざまなソースからのノイズによって頻繁に損なわれるため、統計的手法を使用して基礎となる信号を抽出する必要があります。結果として得られる脳の活性化は、脳全体または調査対象の特定の領域全体の活性化の強さを色分けしてグラフで表示できます。この技術では、活動を数ミリメートル単位で特定できますが、標準的な技術を使用すると、数秒のウィンドウ内でしか特定できません。[12]
fMRIは研究の場でも、また程度は低いものの臨床の場でも使用されています。また、EEG、 NIRS、機能的超音波などの他の脳生理学的測定法と組み合わせて補完することもできます。[13] [14] 動脈スピンラベリングfMRIは、安静時の脳機能を評価する補完的なアプローチとして使用できます。[15] [16]
生理学的根拠
生理的な血流反応は、主に時間的感度、つまり活動中のニューロンを BOLD fMRI でどれだけ正確に測定できるかを決定します。基本的な時間分解能パラメータはサンプリング レート、つまり TR で、特定の脳スライスがどのくらいの頻度で励起され、磁化を失うかを決定します。TR は非常に短いもの (500 ミリ秒) から非常に長いもの (3 秒) までさまざまです。特に fMRI の場合、血行動態反応は 10 秒以上続くと想定され、乗法的に (つまり、電流値の割合として) 上昇し、4 ～ 6 秒でピークに達し、その後乗法的に低下します。血流システム、血管システムの変化は、時間の経過とともにニューロン活動への反応を統合します。この反応は滑らかな連続関数であるため、より速い TR でサンプリングすると、呼吸や心拍信号などのより速い変動をマッピングするのに役立つだけです。[17]
fMRI は脳内のニューロン活動の測定を目的としていますが、BOLD 信号はニューロン活動以外の多くの生理学的要因の影響を受ける可能性があります。たとえば、呼吸の変動や心血管周期は脳内で測定される BOLD 信号に影響を与えるため、通常は生の fMRI データを処理する際に除去しようとします。これらのノイズ源のため、fMRI の初期の使用時には、安静時の fMRI というアイデアに非常に懐疑的な専門家が多くいました。研究者が測定される信号が他の生理学的機能によって引き起こされたアーティファクトではないと確信するようになったのはごく最近のことです。[18]
空間的に異なる脳領域間の安静時機能的連結性は、これらの領域内の共活性化パターンの繰り返し履歴を反映しており、可塑性の尺度として機能する。[19]
歴史
バーラト・ビスワル
1992年、バーラト・ビスワルはウィスコンシン医科大学の大学院生として指導教官のジェームズ・S・ハイドの指導のもと研究を開始し、脳は休息中でも機能組織に関する情報を保持していることを発見した。彼はfMRIを使用して、脳が休息し活動的なタスクを実行していないときに脳のさまざまな領域がどのように通信するかを研究した。当時、ビスワルの研究はほとんど無視され、別の信号源に起因するものとされたが、彼の安静時の神経画像化技術は現在では広く再現され、機能的な脳ネットワークをマッピングする有効な方法と見なされている。安静時の脳の活動をマッピングすることは、脳研究にとって多くの可能性を秘めており、医師がさまざまな脳疾患を診断するのにも役立つ。[3]
マーカス・ライクル
ワシントン大学医学部の神経学者マーカス・ライクルの研究室と他のグループによる実験では、集中した精神作業を行っている間、脳のエネルギー消費はベースラインのエネルギー消費の 5% 未満しか増加しないことが示されました。これらの実験は、人が集中した精神作業に従事していないとき (安静状態) でも、脳は常に高いレベルで活動していることを示しました。彼の研究室は主にこの安静時の活動の基礎を見つけることに焦点を当てており、多くの画期的な発見をしたとされています。これには、fMRI の生理学的基礎となった脳活動の変化中の血流と酸素消費の相対的な独立性や、よく知られているデフォルト モード ネットワークの発見が含まれます。[20]
接続性
機能的
機能的結合とは、機能特性を共有する脳領域間の結合である。より具体的には、空間的に離れた神経生理学的イベント間の時間的相関として定義でき、分散したニューロングループおよび領域におけるこれらのイベント間の統計的独立性からの偏差として表される。[21]これは、安静時およびタスク状態の研究の両方に当てはまる。機能的結合は、被験者、実行、ブロック、試行、または個々の時点間の相関を指す場合があるが、安静時の機能的結合は、安静時の個々のBOLD時点にわたって評価された結合に焦点を当てている。[22]機能的結合は、動脈スピン標識灌流fMRIでサンプリングされた灌流時系列を使用して評価されたこともある。[23]安静時fMRIとタスクベースMRIを含む機能的結合MRI（fcMRI）は、将来、双極性障害などの精神疾患のより明確な診断に役立つ可能性があり、心的外傷後ストレス障害の発症と進行を理解し、治療効果を評価するのにも役立つ可能性がある。 [24]機能的連結性は、構造的連結性とは異なり、動的機能的連結性の場合のように数秒単位で変化することが多いため、高次認知機能の基礎となるネットワーク動作の表現であると示唆されている。[要出典]
ネットワーク
デフォルトモードネットワーク
デフォルトモードネットワーク（DMN）は、個人が覚醒しているときと休息しているときに活動する脳領域のネットワークです。[25] デフォルトモードネットワークは、相互接続され解剖学的に定義された脳システムであり、個人が空想、未来の想像、記憶の想起、他者の視点の測定などの内部タスクに集中しているときに優先的に活性化します。[26]外部の視覚信号に焦点を当てる脳システムとは負の相関関係にあります。安静時に存在するネットワークの中で最も研究されているネットワークの1つであり、最も簡単に視覚化できるネットワークの1つです。[27]
その他の安静時ネットワーク
安静時の分析方法に応じて、機能的結合性研究では、安静時に強く機能的に結合する神経ネットワークが多数報告されている。より頻繁に報告されている主要なネットワーク（コンポーネントとも呼ばれる）には、DMN、感覚/運動ネットワーク、中枢実行ネットワーク（CEN）、最大3つの異なる視覚ネットワーク、腹側および背側の注意ネットワーク、聴覚ネットワーク、および辺縁系ネットワークがある。[28]すでに報告されているように、これらの安静時のネットワークは、解剖学的には分離されているが機能的に接続された領域で構成され、相関性の高いBOLD信号活動を示す。これらのネットワークは、データ取得および分析手法の違いにもかかわらず、研究間でかなり一貫していることがわかっている。[28] [29]重要なのは、これらの安静時のコンポーネントのほとんどが既知の機能ネットワーク、つまり認知機能を共有しサポートすることが知られている領域を表していることである。[9]
データの分析
データ処理
安静時の fMRI データを処理および分析するためのプログラムは多数存在します。最も一般的に使用されるプログラムには、SPM、AFNI、FSL (特に ICA の場合は Melodic)、CONN、 C-PAC、 Connectome Computation System (CCS) などがあります。
分析方法
rsfMRI データの取得と処理にはさまざまな方法があります。最も一般的な分析方法は、独立したコンポーネントまたは相関領域に焦点を当てています。[引用が必要]
独立成分分析
独立成分分析（ICA）は、静止状態のネットワークを検出するのに有用な統計的アプローチです。ICAは、信号を重複しない空間成分と時間成分に分離します。これは高度にデータ駆動型であり、信号のノイズ成分（動き、スキャナのドリフトなど）をより適切に除去できます。また、デフォルトモードネットワークだけでなく、他の多くのネットワークを非常に高い一貫性で確実に抽出できることが示されています。[30] [31] ICAは、研究方法の最前線に留まっています。[32]
地域分析
脳内のネットワークと接続性を観察する他の方法には、シードベースのdマッピングと関心領域（ROI）分析法があります。これらの場合、シードまたはROIと呼ばれる特定のボクセルまたはボクセルのクラスターからの信号のみを使用して、脳の他のボクセルとの相関関係を計算します。これにより、関心のある脳領域の特定の接続性をより正確かつ詳細に調べることができます。[33] [34] [35]アトラスを使用することで、脳全体でこれを行うこともできるため、ROIの定義と接続性の測定が容易になります。2021年、Yeungらは、ヒューマンコネクトームプロジェクト（HCP）アトラスの修正版を使用して地域分析を行い、リハビリ治療中の脳卒中患者の機能的コネクトームの変化を発見しました。[36] ROI（前頭前野など）と脳の他のすべてのボクセルとの間の全体的な接続性を平均化することもでき、そのROIに固有のグローバル脳接続性（GBC）の測定値を提供します。[37] 安静時のネットワークを特徴付ける他の方法としては、部分相関、コヒーレンスと部分コヒーレンス、位相関係、動的時間ワーピング距離、クラスタリング、グラフ理論などがある。[38] [39] [40]
信頼性と再現性
安静時機能的磁気共鳴画像法（rfMRI）は、自発的な脳活動の低周波変動を画像化することができ、正常な脳機能、心と脳の関連、およびさまざまな障害における個人差を特徴付けるマクロスケールの機能的コネクトミクスの一般的なツールとなっています。これは、人間の脳の機能的コネクトミクスに一般的に使用されているrfMRI由来の測定値の信頼性と再現性を示唆しています。これらの指標は、さまざまな脳疾患のバイオマーカーの特定を加速させる大きな可能性を秘めており、まず第一に信頼性と再現性に対処する必要があります。[41]
イメージング技術を組み合わせる
DWI 付き fMRI
fMRI は脳の機能情報とDWIの構造情報を提供するため、これら 2 つの画像化技術は、脳ネットワークの相互作用の全体像を提供するために一般的に併用されています。定義された ROI から収集された fMRI データは、脳の活動 (血流) が時間の経過とともに、またはタスク中にどのように変化するかを研究者に伝えます。 [42]これは、個々の白質経路がこれらの ROI をどのように接続するかを示す構造 DWI データによって強化されます。[43]これらの技術を活用した調査により、構造的 (白質経路がそれらの間を通過する) および機能的 (時間の経過に伴う類似または反対の活動パターンを示す) の両方で接続する脳内の領域のグループがDMNなどの脳ネットワークにさらに定義されるようになり、ネットワーク神経科学の分野が進歩しました。[44]
この組み合わせたデータは、精神疾患や構造的損傷の存在によって脳ネットワークがどのように乱されるか、または白質経路がどのように損なわれるかを調査できるようにすることで、臨床的および神経精神医学的に独自の利点をもたらします。 [45]統合失調症、 [46] [47]うつ病、[48] [ 49]脳卒中、[49] [50]脳腫瘍[51]などのさまざまな疾患で脳ネットワークの接続性の変化が示されており、それらの特有の症状の根底にあります。
fMRIとEEG
多くの画像診断の専門家は、脳活動から空間情報と時間情報の最適な組み合わせを得るためには、fMRI と脳波(EEG) の両方を同時に使用すべきだと考えています。この二重技術は、特定の脳状態を高い時間分解能で特徴づけ、病理学的パターンを明らかにする EEG のよく知られた能力と、脳全体の血液動態を高い空間分解能で画像化する fMRI (最近発見され、あまりよく理解されていない) の能力を組み合わせたものです。これまで、EEG-fMRI は主に、同期して取得された EEG を使用して脳活動 (「脳の状態」) を時間とともに特徴づけ、関連する血行動態の変化を (たとえば統計的パラメトリック マッピングを通じて) マッピングできる fMRI 技術と考えられてきました。[52]
これらの発見の臨床的価値は現在も調査が続けられていますが、最近の研究ではEEG-fMRI研究の信頼性は許容範囲内であり、高磁場スキャナーの感度も向上していることが示唆されています。てんかん分野以外では、EEG-fMRIはイベント関連（外部刺激によって引き起こされる）脳反応の研究に使用されており、安静時の覚醒時と睡眠時のベースライン脳活動に関する重要な新しい知見を提供してきました。[53]
TMS 付き fMRI
経頭蓋磁気刺激（TMS）は、小さく比較的正確な磁場を使用して、危険な侵襲的処置をせずに皮質の領域を刺激します。これらの磁場が皮質の領域を刺激すると、刺激部位だけでなく、刺激された場所に解剖学的につながる遠隔部位でも局所的な血流が増加します。その後、陽電子放出断層撮影（PET）を使用して脳と血流の変化を画像化することができ、結果はfMRI研究で見つかったネットワークを確認する非常に類似した接続領域を示し、TMSは接続領域に関するより詳細な情報をサポートおよび提供するためにも使用できます。[54]
潜在的な落とし穴
rsfMRI を使用して機能ネットワークの完全性を判断する際の潜在的な落とし穴は、心拍数、呼吸、[55] [56]および頭部の動きなどの生理学的ノイズ源による BOLD 信号の汚染です。[57] [58] [59] [60]これらの交絡因子は、患者を健康な対照と比較する研究において、仮説効果の方向に結果に偏りをもたらすことがよくあります。たとえば、患者グループのデフォルト ネットワークではコヒーレンスが低いことが見つかるかもしれませんが、患者グループはスキャン中にもっと動いていました。また、グローバル信号回帰を使用すると、少数の信号 (たとえば、2 つまたは 3 つ) の間に人工的な相関関係が生じる可能性があることも示されています。[61]幸いなことに、脳には多くの信号があります。[62]
現在および将来のアプリケーション
安静時fMRIを用いた研究は、多くの異なる疾患や精神障害の評価を含む臨床応用の可能性を秘めている。[63]
病状と安静時機能的連結性の変化
- アルツハイマー病：連結性の低下[64]
- 軽度認知障害：異常な接続性[65]
- 自閉症：接続性の変化[66] [67]
- うつ病と抗うつ薬治療の効果：異常な連結性[68] [69] [70] [71]
- 双極性障害と気分安定薬の効果：異常な接続性とネットワーク特性[72] [73] [74] [75]
- 統合失調症：ネットワークの破壊[76]
- 注意欠陥多動性障害（ADHD）：「小ネットワーク」の変化と視床の変化[77]
- 老化した脳：脳システムと運動ネットワークの破壊[64]
- てんかん：連結性の中断および減少/増加[78]
- パーキンソン病：連結性の変化[79]
- 強迫性障害：接続性の増加/減少[80]
- 疼痛障害：連結性の変化[81] [82]
- 神経性食欲不振症：大脳皮質辺縁系回路と島皮質の接続性の変化[83]
安静時fMRIの現在および将来の臨床応用には、脳疾患におけるグループ間差異の特定、診断および予後情報の取得、縦断的研究および治療効果、異質な疾患状態のクラスタリング、術前マッピングおよび介入の標的化などがある。 [84]安静時fMRIは、タスクパフォーマンスや認知能力への依存度が低いため、意識障害や認知障害、小児集団における脳の変化を評価する上で有用なツールとなり得る。[85]
参照
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