脳波・MRIによる脳内ネットワークのダイナミズムの評価と脳血管障害への臨床応用

2022 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 21K11284
• 研究機関: 富山大学
• 研究代表者: 服部 憲明 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (70513141)
• 研究分担者: 黒田 敏 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (10301904) ; 中辻 裕司 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (20332744) ; 鈴木 道雄 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (40236013) ; 野口 京 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (10242497) ; 北城 圭一 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (70302601) ; 高橋 努 富山大学, 学術研究部医学系, 准教授 (60345577) ; 樋口 悠子 富山大学, 学術研究部医学系, 講師 (60401840) ; 柴田 孝 富山大学, 医学部, 協力研究員 (00324038) ; 石黒 幸治 富山大学, 附属病院, 療法士長 (90811258)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2025-03-31
• キーワード: 脳波 / 機能的MRI / 安静時脳活動 / 脳卒中

研究実績の概要

神経疾患の病態生理を脳内ネットワークの障害として理解することが注目されている。機能的ネットワークは神経細胞レベルから脳領域間の大域的なネットワークまで、様々なレベルで、多数のfunctional connectivityから構成されると想定されているが、本研究では、ヒトを対象とし、非侵襲的計測法で大域的なネットワークを評価する。
これまでは、静的な状態を仮定したfunctional connectivity研究が多かったが、実際には脳内ネットワークは様々な状態を遷移していると考えられる。脳神経疾患において、認知機能や運動機能の低下には減弱した、また、脱抑制的な症状などには過剰なfunctional connectivityの変動があり、動的functional connectivityが病態や治療効果を反映する可能性がある。
本研究では、脳波位相同期解析による動的functional connectivityの指標の開発を目指す。そして、機能的MRIによるfunctional connectivityとの特性の違いを検証する。また、脳卒中患者等を対象に、脳の機能的ネットワークの可塑性を反映する動的functional connectivityが運動麻痺や認知機能障害の病態や機能回復予測の指標（バイオ―マーカー）となりうるかを検討する。
これまでに20歳台から80歳台まで広い世代の健常被験者のデータを収集し、令和4年度には患者データの収集も開始し、解析を行ってきた。deep Neuronal Activity Topography（dNAT）解析を含めた複数の脳波解析法を並行して検証しているが、複数のfunctional connectivityの変動が加齢により変化している可能性が示唆されている。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

コロナ禍で病院の家人の面会制限などがあり、同意取得を得にくい状況が続いていた。

今後の研究の推進方策

健常人、患者のデータ収集を継続して進めていく。

次年度使用額が生じた理由

翌年度以降も継続してデータ収集を継続するための被験者への謝金や装置の使用料、消耗品などの購入に助成金を使用する予定である。