2018 Fiscal Year Annual Research Report
7テスラMRIによる興奮及び抑制性脳ネットワークダイナミクスの計測技術開発
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16H03305
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| Research Institution | National Institute for Physiological Sciences |
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Principal Investigator |
福永 雅喜 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 准教授 (40330047)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
梅田 雅宏 明治国際医療大学, 医学教育研究センター, 教授 (60223608)
下川 哲也 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 主任研究員 (30335385)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ７テスラMRI / MRS / fMRI / 安静時脳ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、7テスラMR装置の応用により、従来装置では感度・精度的に困難であった脳に内在する興奮性・抑制性神経伝達物質の非侵襲的定量計測を導入し、動的な脳ネットワーク構造を検出する基盤技術の開発から、生理的基盤の根拠に基づく脳回路モデルの構築を目的とする。このために、興奮性神経伝達物質であるグルタミン・グルタミン酸および抑制性神経伝達物質であるγアミノ酪酸(GABA)の定量的計測に耐えうる磁気共鳴スペクトル計測・解析法の開発、および高い空間分解能と時間分解能を有する脳ネットワーク解析を実現する機能的・構造的磁気共鳴画像の計測・解析技術の開発を目指す。
平成30年度は、測定法の開発・改良を継続すると共に、脳ネットワークのダイナミクス検出を前提とした、現実的な実験系を想定した神経伝達物質計測法、機能的・構造的脳ネットワーク画像計測法の最適化と、それらの情報を基盤とした興奮性および抑制性のcausality復元による動的ネットワークモデルの構築の検討を進めた。すでに我々が実績を有する系列運動学習を具体的な実験系として採用し、学習にともなう脳機能的ネットワークの変容を対象に、運動関連領野におけるMRスペクトロスコピー(MRS)計測の最適化、またそれらの領野を含む広範な脳領域をターゲットとする安静および運動課題実施時の脳機能ネットワーク計測、拡散MRIによる構造的ネットワーク計測、解析の最適化を進め、パイロット実験による計測を実施した。
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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
グルタミン酸およびGABAの計測に応用可能なMRスペクトロスコピー法として、ultra short TE STEAM (Stimulated Echo Acquisition Mode)法およびsemi-LASER法を用いて、系列運動学習の成立に関連するとされる運動関連領野（一次体性感覚運動、前運動野、補足運動野など）を対象に、学習の成立過程を経時的変化として捕捉するために必要な反復計測の実施を可能にした。また、運動関連領野は、脳の辺縁に位置しているため、立方体もしくは直方体の VOI (volume of interest) の３軸回転による設定や、outer-volume -suppression、water saturation などの最適化を実施した。
脳ネットワーク解析では、前年度までの検討によりマルチバンドシーケンスによる空間分解能の上昇が得られたため、これに合わせた解析系の改良を実施した。Human connectome project にて提供されるパイプラインを独自に拡張し、従来型のROIベースではなく、画素(voxelもしくはvertex)単位のコネクティビティ導出を行った結果、その機能的および構造的接続性は、アトラスにて報告されている関心領域をsubregionに細分化する可能性が示唆され、より高精度な脳ネットワーク導出への応用が期待された。また、７テスラによる系列運動学習課題時のfMRI計測を実施し、運動関連領野に、学習の成立に伴う脳活動の変容の検出が可能であった。以上、これらの成果は、当初より想定していたものであり、これらをもとに、H31年度の研究計画の設定が可能であることから、研究は、概ね順調に進んでいると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの検討にてMRS、fMRI、dMRI個別の計測法最適化は順調に進んでおり、脳ネットワーク動態の変容を誘導すると期待される系列運動学習課題実施に適応した計測系が確立されつつある。これら賦活課題実施時の計測に最適化したMRI/MRS測定法を用いて、神経伝達物質情報から興奮性および抑制性のcausality復元による動的ネットワークモデルの構築を引き続き実施する。MRS では、運動学習成立前後の安静時脳活動に典型的なネットワークを構成する脳領域の多点計測を実施し、各代謝物質の濃度を計測、評価する。また、CSI 法の応用により各種代謝物質のケミカルシフトに由来するmis-registrationを考慮した感度改善手法を適用し、健常ボランティアを対象とした収集、評価を進める。これらの磁気共鳴スペクトルからグルタミン酸およびGABAなどの興奮および抑制性神経伝達物質ごとのスペクトル同定と、その濃度から特定領域の興奮・抑制指標を導出し評価、検討する。これに加え、マルチバンドシーケンスによるfMRI、dMRI計測およびネットワーク解析(ICA, fECM, seed/ROI based correlation analysis, seed および vertex based analysis)を系列運動学習課題に適用し、MRSデータとfMRIによる脳ネットワークデータの連結、統合によるネットワーク動態解析を計画している。
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