| 研究課題/領域番号 |
18K12025
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90110:生体医工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 (2020-2021)
国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター (2018-2019) |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | MRI / 脳変性疾患 / 認知症 / 脳構造ネットワーク解析 / T1強調像 / 個人内脳構造ネットワーク / 構造ネットワーク / Similarity Matrix / Graph analysis / Brain / Graph解析 |
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| 研究成果の概要 |
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。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果により、局所的類似度に基づく脳構造ネットワーク解析が脳変性疾患における疾患の識別に有効であることが示された。
これは従来の解剖学的関心領域内の脳体積測定や、Voxel Based Morphometryに代わる新たな解析手法になりうることを示唆している。
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