覚醒／睡眠時の脳安静時ネットワーク解析に基づく精神・神経疾患機構の探求

基于清醒/睡眠期间静息脑网络分析探索精神和神经疾病的机制

基本信息

批准号：
17J02254
负责人：
吉田侑冬
金额：
$ 1.09万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-04-26 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では昨年度から同大学院の内田助教授の協力の下，発達障害モデルマウスとして甲状腺機能低下症マウスを作成していた．そのモデルマウスを提案手法の検証試験に用いることで，提案手法を用いて疾患モデルマウスの特徴を発見することに成功した．安静時の大脳皮質血液量動態（CBV）信号を従来研究の解析通り単相関解析するだけではその疾患特徴は見つけられず，ノンレム睡眠時のデータを用いて相互相関解析を行い，異なる脳領域における活動タイミングのズレを評価する必要があった．このタイミングのズレが疾患モデルマウスでは健常マウスより顕著に大きく，提案手法により明確な差として神経疾患の特徴量を発見することができた．本研究の目的はマウス脳内の睡眠時機能的ネットワーク構造を評価する技術の確立と本技術を用いた疾患モデルマウスの評価であり，この結果は提案手法の有用性を裏付ける重要な結果である．また，この内容は研究実施計画に沿うものであり，計画通りの結果を得られたと言える．安静時機能結合（rsFC）研究の分野では，脳全体の血流動態の変動成分としてGlobal signal regression(GSR)と言われる信号を内因性光信号（IOS）から除去するか否かという点が未だ議論されており，はっきりとした結論が得られていないという問題がある。本研究では空間的な伝搬波を含むCBV信号に対してGSRを適用することで，伝搬波の位相が大きくひずみ擬似的な負の相関が発生することを指摘した．この点は皮質のCBV信号における同期タイミングの差を評価することにより疾患モデルマウスの特徴を検出するという上記の新規解析手法につながる重要な一つの成果と言える．また，本解析方法は単純な相関構造ではなくラグタイムを用いた新しい疾患検出方法としてfMRIを用いたヒトの研究に応用できる可能性があり，今後の発展が期待される．

在这项研究中，自去年以来，甲状腺功能减退症小鼠作为发育障碍的模型小鼠被创建为发育障碍的模型小鼠。通过在提出的方法的测试中使用该模型小鼠，我们使用所提出的方法成功地发现了疾病模型小鼠的特征。通过像以前的研究一样，简单地分析静止的皮质血容量动力学（CBV）信号，找不到疾病特征，并且有必要在非REM睡眠期间使用数据进行互相关分析，以评估不同大脑区域活动时间的差异。在疾病模型小鼠中，这种时机偏差明显大于健康小鼠，并且提出的方法使我们能够发现神经系统疾病的特征量是明显的差异。这项研究的目的是建立一项技术，以评估小鼠大脑睡眠期间的功能网络结构，并使用该技术评估疾病模型。这些结果是支持该方法的实用性的重要结果。此外，该内容符合研究实施计划，可以说结果是根据计划获得的。在静止功能耦合（RSFC）研究的领域中，仍在讨论是否要去除一个称为全局信号回归（GSR）的信号作为整个大脑中的血液源性的可变成分，从内源性光学信号（ios）中，并且存在明确的结论。在这项研究中，我们指出，将GSR应用于包含空间繁殖波的CBV信号会导致大的传播波和模拟失真样的负相关。可以说这一点是导致上述新颖分析方法的重要结果之一，即通过评估皮质CBV信号中同步时间的差异来检测疾病模型小鼠的特征。此外，这种分析方法可能适用于使用fMRI作为一种使用lagtime而不是简单的相关结构检测疾病的新方法，并且预计将来会发展。