2021 Fiscal Year Annual Research Report
Brain structure network analysis based on local similarity for neurodegenerative disorders
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18K12025
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
舞草 伯秀 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任助教 (80631069)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | MRI / T1強調像 / 個人内脳構造ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
単一被験者による灰白質局所的類似度に基づく脳構造ネットワーク解析をTLE患者個人に対して適用した。片側海馬硬化症を伴うTLE患者51名（TLE左22名、右29名）と年齢・性別をマッチさせた健常対照者51名を対象とした。各被験者の3次元T1強調磁気共鳴画像から単一灰白質構造ネットワークを抽出した。この方法では、ノードを皮質の小領域、エッジを統計的類似性の高い接続領域と定義した。構築されたネットワークからグラフ理論的なアプローチで評価指標を求めた大域的・局所的なネットワーク特性として、間隔中心性、クラスタリング係数、経路長およびスモールワールド特性（正規化経路長λ、正規化クラスタリング係数γ、スモールワールドネットワーク値σ）を求め、コントロールの特性と比較した。
患者群ではスモールワールドの構成は維持されていたが、左右のTLEではグローバルなクラスタリング係数の低下が観察された。局所レベルでは、左側TLE患者では、同側の側頭葉を越えて広範囲にクラスタリング係数が低下し、同側の側頭極で特性経路長の減少が見られた。一方、右側TLEでは、同側の側頭葉に限局したクラスタリング係数の減少が見られた。
TLE患者では、対照群と比較して、グローバルおよびローカルなネットワークの特性が乱れ、ランダム化されたネットワークへと移行していることが示唆された。このネットワークの変化は、右側TLE患者よりも左側TLE患者でより広範であった。この結果により脳変性疾患における病態解明には、単一被験者のGMネットワークが貢献する可能性があることが示された。
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Research Products
(2 results)
