2022 年度研究成果報告書

ダイナミクスを考慮するfMRIネットワーク解析開発と臨床応用

研究課題

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研究課題/領域番号	18K07707
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分52040:放射線科学関連
研究機関	東京大学
研究代表者	雨宮史織東京大学, 医学部附属病院, 講師 (90631135)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2023-03-31
キーワード	fMRI / neural network / perfusion
研究成果の概要	ヒト安静時fMRIにおける全脳広汎性信号と大域的ネットワーク信号のそれぞれの成因と信号時間差の由来を調べるため、安静時fMRIおよび広域視覚刺激時の広汎性信号を得て時空間パターンを比較した。頭蓋外動脈信号と全脳広汎性信号の関係も調べた。これらの比較から安静時fMRI BOLD信号の時間差が、神経性か否かに依らず刺激・トリガーに由来する時間差に由来するのではなく、局所の血行動態応答関数の違いを表していること、全脳広汎性信号が、頭蓋内外広域でほぼ同期した生理的な血流・血圧変化等を反映する可能性が高いことを明らかにした。
自由記述の分野	fMRI
研究成果の学術的意義や社会的意義	広域かつ高空間分解能のin vivo神経活動計測を可能とする安静時fMRIは、巨視的神経回路の情報動態解析から、脳高次機能の生理・病理の理解を目指す上で重要な情報をもたらことが期待されている。しかしながらfMRIは神経血管連動を介した間接的計測であり、特に自発性神経活動をターゲットとする安静時fMRIでは信号成分の由来の確認なしには正確な解釈が困難になる。本研究では安静時fMRI信号の時間差解析から広汎性信号成分、局所ネットワーク成分の由来の確認を進めた。結果は非神経性由来の信号分離による、より正確な神経活動計測法開発のための基礎となるものと考えられる。