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ジストニアの診断は主に症候学に依拠し、臨床医によるばらつきが大きいことが課題となっている。また、難治性の例では淡蒼球内節への脳深部刺激療法が検討されるが、各症例における適応判定や転帰予測のための指標は乏しい。そのため診断や治療に活かせる客観的なマーカーが求められている。我々は先行研究で、機能的磁気共鳴画像および拡散テンソル画像を用いて、ジストニアの局所脳賦活および白質微細構造の異常の一端をあきらかにした。ついで多変量解析法によって全脳レベルの機能的ネットワークの異常を定量し、局所的な白質微細構造との関連をみいだした。本研究では、ジストニアを特徴づける白質微細構造ネットワークの解明に取り組んだ。
ジストニア患者群および健常者群の画像データを標準的ソフトウェアで処理し、拡散異方性をあらわすfractional anisotropy（FA）を抽出した。FAデータは白質の解剖学的位置情報を標準化してから解析した。解析には主成分分析のアルゴリズムを用い、データから主成分を導出した。赤池情報基準が最小となる主成分の組み合わせをネットワークの候補とし、疾患-対照間の有意差をパーミュテーションテストで判定した。またネットワークの信頼性はブートストラップ法により推定した。
その結果、ジストニアを特徴づける白質微細構造ネットワークを同定した。ネットワークの発現スコアは健常者群に比してジストニア患者群で有意に高かった。
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