| 研究課題/領域番号 |
16H03305
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| 研究機関 | 生理学研究所 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | ７テスラMRI / MRS / fMRI / 安静時脳ネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
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29年度は、引き続き測定法の開発・改良を実施すると共に、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における初期検討を実施した。MRスペクトロスコピー(MRS)計測、機能的・構造的脳ネットワーク画像計測とも、ヒトボランティア計測をもとに最適化を進め、実計測を想定した計測パラメーターの導出を行った結果、脳部位や関心代謝物質に応じて計測法の選択が肝要と思われた。これらの観点をふまえることで、脳ネットワーク解析で重要な脳多点計測への応用が可能であると考えられた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
グルタミン酸およびGABAの計測に応用可能な磁気共鳴スペクトル計測法として、STEAM(Stimulated Echo Acquisition Mode)法をのultra short TE計測への最適化およびsemi-LASER法の7テスラMRIへの最適化を実施し、STEAM法ではTE=6ms、semi-LASER法ではTE=60msにて感度が最大化し、ヒトボランティア計測への適用にて各種神経アミノ酸が検出された。感度および背景磁場の不均一に対する耐性ではsemi-LASER法が優れるが、得られたスペクトルへの confounding factor、特にT2の影響の低減に関しては、STEAM法が優れており、計測対象となる代謝物質と脳の局所計測領域の両条件を考慮した計測パラメータ設定を行うことでヒト計測における精度向上が期待された。定量的計測では、各代謝物質毎のスペクトルモデルにフィッティングを行うLCModel法を導入した。代謝物質・伝達物質の緩和時間と計測パラメーターからシミュレーションにて生成したモデルの初期検討を実施した。脳ネットワーク解析では、マルチバンドシーケンスによるヒトボランティアによるfMRI計測およびdMRIの最適化を実施した。fMRi計測では、ICA、fECMなどの脳ネットワーク解析法の適用により、従来法よりも高い1.2mmの空間分解能にて脳ネットワークの検出が可能となった。一方、dMRIへのReadout segmented EPIの応用は、従来法よりも計測時間が延長するため、局所に限定した高精度計測への応用が適切であり、マルチバンドシーケンスによる全脳計測法との相補的計測が肝要と思われた。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、H30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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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度は、前年度までに検討したMRI/MRS測定法の最適化と共に、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。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、両者の併用を前提とし計測系の最適化を進める。高感度磁気共鳴スペクトル計測・解析法の開発では、ヒト脳ネットワーク解析への適合を前提に、脳部位多点計測への適用を進め、安静時脳活動に典型的なデフォルトモードネットワークを構成する前頭、頭頂部脳領域の多点計測を実施し、核代謝物質の検出感度を評価を実施する。これまでsingle voxel法にて検討を進めたsemi-LASER法に、MRSの２次元的(2D)計測法であるケミカルシフトイメージング(CSI)への拡張を行い、脳多点計測への応用について検討を実施する。脳ネットワーク解析では、前年度までにマルチバンドシーケンスの導入により最適化したfMRI、dMRI計測及びネットワーク解析（ICA、fECM、seed/ROI based correlation analysis）をもとに、外部からの機能変容の参照情報が乏しい安静時脳ネットワーク同定の前に、比較的遅い時定数（数時間から日）にて脳賦活、脳ネットワーク構造が変容することが確認されている系列運動学習課題に適用し、MRS計測の併用条件を検討する。本年度は、解析技術の開発、解析に使用する計測信号の高精度化から、実計測に向けたに最適化に重点を置き、研究を実施することを計画している。
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