スーザン・ホイットフィールド・ガブリエリ

スーザン・ホイットフィールド・ガブリエリは、アメリカの科学者、心理学者/神経科学者、学者、研究者です。彼女は心理学の教授であり、ノースイースタン大学のバイオメディカルイメージングセンターの創設ディレクターであり、^[1]マサチューセッツ総合病院、ハーバード大学医学部の精神科の研究者であり、マサチューセッツ工科大学のマクガバン脳研究所の研究員でもあります。^[2]

ホイットフィールド・ガブリエリの研究は、人間の脳の働き、幼少期から成人期までの脳の発達、神経発達障害や神経精神疾患における脳の働き、神経科学の知識を治療に応用することに焦点を当てています。彼女は、CONN、 ^[3] REX、ARTなどの神経画像解析法やソフトウェアパッケージの開発に携わっています。^[4]

ホイットフィールド・ガブリエリはカリフォルニア大学バークレー校（UCB）で学び、1988年に生物物理学/物理学の学士号を、 1993年に数学のABD（All But Dissertation）学位を取得しました。彼女は2017年にUCBで心理学/神経科学の2番目の博士号を取得しました。 ^[2]

ホイットフィールド・ガブリエリは、1980年代後半から1990年代前半にかけて、カリフォルニア大学バークレー校で研究員および教育助手としてキャリアをスタートしました。その後、1993年から1996年までEEGシステム研究所の研究員として、その後1998年までプロジェクトマネージャーとして勤務しました。1998年から2005年まで、精神医学および心理学科の理工学助手として任命されました。2005年にMITのマクガバン脳研究所の研究科学者に任命され、2017年に主席研究科学者に昇進しました。その後、ノースイースタン大学に心理学教授として加わり^[1]、ノースイースタン大学生物医学画像センター（NUBIC）の創設ディレクターに就任し^[5]、2022年にハーバード大学医学大学院MGHの精神医学科に加わりました。^[6]

ホイットフィールド・ガブリエリの研究は、診断の改善、精神疾患の早期発見、治療反応の予測、および利用可能な治療法を改善するための新しい治療技術の開発のための脳ベースのバイオマーカーの発見に焦点を当てています。彼女は、電気生理学（EEG）、安静時機能的磁気共鳴画像法（rs-fMRI）^[7]、タスクベースfMRI（t-fMRI）、リアルタイムfMRI（rt-fMRI）、拡散強調画像法（DWI）などの神経画像技術を使用して、非定型発達の神経基盤と精神疾患の病態生理学を調査しています。彼女はまた、記憶の抑制の根底にある神経系を研究しました。^[8]

精神疾患の病因解明に関するホイットフィールド＝ガブリエリの研究は、人間の精神の自由な放浪に関連する神経系として特定されている、デフォルトモードネットワーク（DMN）と呼ばれる安静時ネットワーク（RSN）の調査を中心に展開されている。彼女は、DMNと自己参照ネットワークの2つの中核的な内側ハブの基礎となる神経系が重複している証拠を示し^[9]、これらの脳領域の活性化と接続性が高いほど、精神疾患を患っている患者や精神疾患を発症するリスクのある患者の精神病理が多いことと正の相関関係にあることを示した。さらに、彼女は、前頭頭頂制御ネットワーク（FPCN）とのDMNの負の相関（反相関）の個人差が実行機能の個人差と関連しており、認知障害のある精神疾患患者では大幅に減少していることを示した。^[10]さらに、彼女のグループはDMN活動と注意力のパフォーマンスの間に因果関係があることも実証しており^[11]、最近ではDMN/FPCNの反相関がマインド・ワンダリングの変動を有意に予測することを実証している^{[12] 。}

ホイットフィールド・ガブリエリは、ベースラインRSNが数年後の幼児の精神病理の進行を予測すること、^[13]臨床的および遺伝的に高リスクの個人の病気への転換^{[14] [15]}、および社会不安障害における認知行動療法に対する治療反応を予測することを実証しました。^[16]彼女は、リアルタイムfMRIニューロフィードバックを使用して、個人が脳機能を調整する方法を訓練し、この介入をマインドフルネス瞑想と組み合わせて、精神疾患に苦しむ患者のDMN過剰活性化/過剰接続と関連する臨床症状を軽減しました。^[17]

ホイットフィールド・ガブリエリは、革新的な神経画像解析法とソフトウェアパッケージの開発に関する研究を行ってきました。彼女はARTと呼ばれるツールボックス^[4]を開発しました。これはfMRIタスク活性化と安静時機能的結合データにおけるアーティファクトの検出と修正を容易にしました。

2009年、彼女はアルフォンソ・ニエト・カスタノンと共同で、CONNと呼ばれる安静時およびタスクベースの機能的連結性のためのツールボックスを開発した。^[3]彼らは、反相関の解釈を容易にするために、グローバル信号回帰に依存しない、解剖学的CompCorアプローチと呼ばれるノイズ低減の代替手法を実装した。彼女の研究によると、前述のノイズ低減アプローチは特異性と感度を高め、反相関の解釈を可能にした。^[18]

2000年代初頭、ホイットフィールド・ガブリエリのチームはスタンフォード大学でリアルタイムfMRI（rt-fMRI）ニューロフィードバックを開発し^[19]、MIT（2005年）に移籍後、チームはこのシステムを多変量および単変量リアルタイム機能画像（MURFI）向けにさらに開発しました。ノースイースタン大学では、彼女のチームはrt-fMRIニューロフィードバックとマインドフルネス瞑想を組み合わせて、精神疾患に苦しむ患者のDMN接続と関連する臨床症状を軽減し、DMN反相関を高めるためのトランス診断介入を生み出しました。^[20]

• Anderson, MC, Ochsner, KN, Kuhl, B., Cooper, J., Robertson, E., Gabrieli, SW, Glover, GH , Gabrieli, JDE (2004). 望ましくない記憶の抑制の根底にある神経システム。 Science, 203: 232–235.
• Whitfield-Gabrieli, S.、Thermenos, H.、Milanovic, S.、Tsuang, M.、Faraone, S.、McCarley, R.、Shenton, M.、Green, A.、LaViolette, P.、Wojcik, J.、Gabrieli, JDE、Seidman, L. (2009)。統合失調症患者および統合失調症患者の近親者におけるデフォルト ネットワークの過活動および過接続性、米国科学アカデミー紀要、106:1279-84
• Biswal、BB、Mennes、M.、Zuo、X.、Gohel、S.、Kelly、C.、Smith、SM、Beckmann、CF、Adelstein、JS、Buckner、RL、Colcombe、S.、Dogonowski、A.、エルンスト、M.、フェア、D.、ハンプソン、M.、ホップマン、MJ、ハイド、JS、キビニエミ、VJ、ケッター、 R.、リー、S.、リン、C.、ロウ、MJ、マッケイ、C.、マッデン、DJ、マドセン、KH、マーグリーズ、DS、メイバーグ、HS、マクマホン、K.、モンク、CS、モストフスキー、SH 、Nagel、BJ、Pekar、JJ、Peltier、SJ、Petersen、SE、Riedl、V.、Rombouts、SA、Rypma、B.、シュラッガー、BL、サイドラー、 SS、Siegle、GJ、Sorg、C.、Teng、G.、Veijola、J.、Villringer、A.、Walter、M.、Wang、L.、Weng、X.、Whitfield-Gabrieli、S.、Williamson、 P.、Windischberger、C.、Zang、Y.、Zhang、H.、Castellanos、FX、Milham、MP、（2010）。人間の脳機能の発見科学に向けて。米国科学アカデミー紀要アメリカ、107:4734-9
• Whitfield-Gabrieli, S. および Nieto-Castanon, A. (2012)。Conn: 相関および反相関脳ネットワークのための機能的接続ツールボックス。Brain Connectivity。2:125-41。
• Whitfield-Gabrieli, S および Ford JM. (2012)。「精神病理学におけるデフォルト モード ネットワークの活動と接続性」臨床心理学年次レビュー、8:49-76