Functional connectome pathopysiology of brain local/global network in schizophrenia: MEG study.

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K08038
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52030:Psychiatry-related
• Research Institution: Gunma University
• Principal Investigator: Takei Yuichi 群馬大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (30455985)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 福田 正人 群馬大学, 大学院医学系研究科, 教授 (20221533)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 統合失調症 / MEG / 安静時 / 脳機能ネットワーク / グラフ理論 / ベータ帯域活動

Outline of Final Research Achievements

We investigated the resting state activity of schizophrenia obtained using MEG, and analysed the functional brain networks by graph theoretical analysis. In schizophrenia, the idiocies of local network such as clustering coefficient and local efficiency were lower than in healthy subjects mainly at beta band, and the smallworldness, which is a graph indicise of whole network was also lower in schizophrenia. The local efficiency of schizophrenia was negatively correlated with negative symptoms.

Free Research Field

精神医学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

MEGにより統合失調症の脳機能ネットワークの特徴を周波数帯域ごとにグラフ理論を用いて調べた世界で初めての研究であり、統合失調症のベータ帯域を中心とした局所ネットワーク障害を明らかにすることができた。また陰性症状との相関を認めたことから、今後鑑別診断や症状評価などのツールとして、有用な手法となる可能性を秘めており、この点で社会的意義が大きいと考えている。また、局所ネットワークの障害は、ベータ帯域が中心であるという周波数特異的な障害として捉えることができたため、統合失調症の病態生理研究にも貢献できるという点で、学術的意義の深い研究と考える。