| Project/Area Number |
21H02800
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 51010:Basic brain sciences-related
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| Research Institution | Tohoku Fukushi University |
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Principal Investigator |
小川 誠二 東北福祉大学, その他, 名誉教授 (00358813)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
成 烈完 東北福祉大学, 感性福祉研究所, 准教授 (30358816)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥16,120,000 (Direct Cost: ¥12,400,000、Indirect Cost: ¥3,720,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
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| Keywords | 安静時ｆMRI / 脳機能活動 / 脳代謝 / ノイズ除去 / fMRI / resting state / physiological signal / pituitury gland / hypothalamus / resting state fMRI / metabolic components / pituitary gland / physiological condition |
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| Outline of Research at the Start |
タスクを遂行しない安静時 fMRI は測定が容易である利点がある反面、刺激に対する局所的神経活動と脳血流・血管のカプリングなどそのメカニズムが分かっている通常のタスクfMRI と比べて、安静時 fMRI 信号の神経活動との関係はまだ不明な点が多い。本研究ではその安静時 fMRI 信号に存在しうる成分、つまり、fMRI 時系列信号に存在する認知機能を含む機能的神経活動を反映する成分、それらを支える定常状態での脳エネルギー代謝を反映する成分、そして神経活動とエネルギー代謝を調節する生理状態を反映する信号成分の分離を試みる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
安静時 fMRI 信号から脳神経活動を反映する成分と脳代謝など生理信号に関わる成分とを分離することは安静時fMRIが登場した２０００年序盤からの願望であったが、fMRI信号の信号発生メカニズム上、これらを分離するためには複数のMRI測定法での計測が必要であること、また、その場合でも異なる測定法間の信号特性の違いなどの問題もあり、それを実現することはできなかった。本研究では、安静時 fMRI 信号を分離することにより、機能特有の活動信号による脳機能評価への期待、安静時fMRI 信号の持つ信号要素のうちに脳の生理条件に影響されるものがベイシックなエネルギー代謝や解剖学的構造を形作る水の物理・化学的な磁気共鳴特性等で見いだされるとする期待、を実証しようとすることを目的に研究を遂行している。前年度に行った研究結果、解剖画像をもとにした脳下垂体のマスク作製に加えて、本年度ではEPI画像をもとにしたマスク作製時の精度を高めるためにエコー時間を短縮して撮像を行った。エコー時間を約7ミリ秒にすることで、解剖画像までには至らないが解剖画像でみるような脳下垂体の形体が確認できた。それをベースとして信号抽出を行い脳下垂体内のvoxel間の相関と脳下垂体と他の脳部位との相関を調べた。脳下垂体の信号との相関による視床下部の推定を試みたが視床下部の神経核の同定までには至らなかった。脳下垂体の信号には色々な生理信号が混入されていることがその可能性の一つである。ｆMRI信号特有の信号幅などの情報による信号の分離、複数のエコー信号による信号分離方法などを考案してテストを行った。機能活動に関わらないノイズ、生理信号の分離については部分的に成功した。また、脳下垂体と他の脳部位での信号変化へ寄与する生理信号の同定・分離を行うために、呼吸、心拍、体温、血圧、酸素飽和度などが計測できる測定装置を作製した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画では前年度内に装置のテストを行い、本実験まで完了する予定であったが、COVID１９の影響で電子部品などの手配が遅れて装置製作が年度末になったため、予定していた被検者を対象とした実験はできなかった。しかし、作製した装置の評価ができ、また、新しい信号分離方法の考案と評価を行うこともできた。ＥＰＩ画像をもとにした脳下垂体のマスク作製時に精度を向上するためのＭＲＩ測定条件の設定もできた。これらにより、研究目標を達成するための最終年度の研究への準備が整えられた。
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| Strategy for Future Research Activity |
生理条件の変化がおきると、MRIパラメター（R2*,R1*）は、生理条件のタイプにより、異なる脳部位に顕現してその生理条件に関与する脳部位に、主に機能活動に関わるエネルギー代謝の相違がBOLD信号に対応するR2*_BOLDとして、また、血管系の変化でないR2*_nonBOLDとして、それから解剖学的構造の変化に対応するR1*として現れる。定常状態の信号の脳画像のうちに安静時 fMRI 信号の空間的分布はMRIパラメターに依存する成分として顕現する。視床下部、脳下垂体の生理条件変化をあらわす安静時 fMRI 信号を参照して上記のMRIパラメターに関連する信号成分を分離することで、呼吸、心拍などグローバル生理ノイズの除去後の安静時 fMRI 信号から、機能特有成分（動的な信号）と時系列信号測定の時間内で変動のほとんど無い代謝成分、それらを調節する生理条件特有の成分との分離抽出を行う。そのため、最終年度である研究３年目では次のように研究を実施する。１）前年度装置の導入が遅れて測定できなかったMRI計測時の被験者の各種生理条件変化の計測を行う。２）視床下部・脳下垂体の信号をR2*_BOLDに関わる成分、R2*-nonBOLD、エコー時間に独立な生理的な成分に成分分離を行うことでエネルギー代謝に関連する成分抽出を行う。３）脳下垂体周辺にある血管信号の時系列信号と脳部位の相関を調べ、ノイズ除去または代謝信号成分の抽出に利用する方法を考案する。ノイズ除去においては短期間で同一被験者の繰り返し測定による再現性などによる評価を行う。４）覚醒、睡眠のような内因的な生理条件下での安静時 fMRI 信号収集による分析とともに外因的な生理条件変化のもとでの信号収集による分析をも行う。５）代謝信号抽出、ノイズ信号除去方法の確立、データの整理、研究課題のまとめ等を行う。
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