脳のネットワーク相互作用の詳細な調査 (BNI)

研究声明 重要性 記憶障害は、アルツハイマー病やうつ病など、いくつかの神経疾患や精神疾患によく見られ、患者、家族、社会に大きな負担をかけています (Dickerson and Eichenbaum, 2007)。 新しい治療法と診断法が必要であり、これらはエピソード記憶の脳基盤をより深く理解することから生じる可能性があります (Tulving, 1983)。

グループ平均のニューロ イメージング研究では、「デフォルト ネットワーク」(DN) として知られる分散ネットワークが、過去の出来事の回想中に活動を増加させることが明らかになりました (Buckner et al. 2008)。 このネットワークは、後内側皮質 (PMC)、後頭頂皮質 (PPC)、および内側側頭葉 (MTL)、ならびに外側側頭葉および外側および内側前頭前皮質を含む領域を占めています。 機能的磁気共鳴画像法 (fMRI; Poldrack et al., 2015; Laumann et al., 2015) の最近の進歩に基づいて、最近の証拠は、機能解剖学が個人で定義される場合、DN が少なくとも 2 つの並置されたネットワークを含むことを示しています。便宜上、DN-A と DN-B を付けました (図 1)。 この発見により、一時的なプロセスにおけるDNの役割を再考する必要があります（Dastjerdi et al。、2011; Andrews-Hanna et al。、2010も参照）。 ここでは、高い時空間解像度と全脳ネットワーク定義を提供するマルチモーダル アプローチを使用して、これらのネットワークの理解を深めるための実験を提案します。 個人内 fMRI マッピングを頭蓋内脳波検査 (iEEG) および脳電気刺激 (EBS) と組み合わせます。 正確にマッピングされたネットワーク領域から局所電場電位を直接記録し、ミリメートルの精度で電気刺激を適用します。 これにより、fMRI だけでは収集できない 2 つのドメインのエピソード記憶に関する新しい情報が提供されます。i) エピソード想起中のネットワーク動員の高速時間ダイナミクスの特徴付け、および ii) 想起中の脳領域間の因果的相互作用の確立。

革新 方法論的には、このプロジェクトは、正確な fMRI マッピングを臨床集団で実行し、侵襲的な記録と刺激とうまく組み合わせることができるという原理の証明を提供します。 記憶想起中に神経関与がどのように変化するかなど、分散ネットワークの領域間のタスク応答ダイナミクス、カップリング、および因果関係をより深く理解することで、理論的な革新が得られます。 最後に、この提案は、精密 fMRI 誘導頭蓋内刺激を使用してメモリ パフォーマンスを調節できるかどうかを直接テストすることにより、トランスレーショナル イノベーションを提供します。

アプローチ 一般的な方法: 提案された実験の参加者は、発作巣の位置を特定するための頭蓋内電極の埋め込みを受ける、焦点性てんかんと推定される脳神経外科患者です。 この提案は、ノースウェスタン大学ファインバーグ医科大学で実施されます。 頭蓋内発作のモニタリングが予定されている患者は、研究に登録するよう招待され、電極の外科的移植の前にfMRIの1〜4セッションを受けます。 手術後、患者は通常、ノースウェスタン メモリアル病院総合てんかんセンター (CEC) で ~ 7 日間監視され、その間に提案された実験に参加するよう招待されます。 すべての被験者は、参加する前にインフォームド コンセントを提供する必要があります。

登録: 今後 3 年間で、最低 40 ～ 50 人の患者が CEC で監視されると予想されます。 電極の位置は、患者の臨床的ニーズによって決定されます。 患者の 60 ～ 70% は、典型的には、外側側頭葉のサンプリングを可能にする軌道を備えた深度電極によって達成される内側側頭葉の密なカバーで移植されます。 典型的には、少数の電極が後帯状回、外側下頭頂葉、および腹内側前頭前皮質にも埋め込まれます。 複数の皮質ゾーンの領域を含む調査中のネットワークの分散された性質により、多くの場合、関連する脳領域をカバーする可能性があります。 一部の患者は、硬膜下グリッドを使用してより広い皮質被覆で移植される可能性もあります。 予備的な結果は、皮質表面に配置されていないが脳に浸透する深度電極のみが患者に埋め込まれている場合でも、電極の軌跡に沿って異なる候補ネットワーク領域のカバレッジがしばしば達成されることを示しています。 控えめに見積もっても、20 ～ 30 人の被験者が、以下に概説するプロジェクトの目的に適しています。 iEEG の高い信号対雑音比 (通常、ベースラインからのタスク誘発信号の 200 ～ 300% の増加; Parvizi and Kastner, 2017) を考えると、信頼できる効果は通常、個人内で見られます。 提案されたすべての分析は個人内で実行されるため、統計的検出力を高めるのではなく、調査結果を一般化するために複数の被験者が必要です。 したがって、少数の被験者 (n = 12 程度) で十分です (例: ブラガとバックナー、2017年。フォスターら、2013)。

ニューロ イメージングの取得: MR スキャンは、各患者から 1 ～ 4 回のセッションで収集されます。 予備データによると、この臨床集団では、2 ～ 3 回の MRI セッションが、準拠していない実行を除外できるようにすることが望ましいことが示されています (例: 余分な頭部の動きを含むもの)。 セッションごとに 6 ～ 8 回の fMRI データを収集し、患者ごとに 42 ～ 224 分の fMRI データを収集します。 これにより、ネットワーク トポグラフィの堅牢で信頼性の高い推定が可能になります。 被験者の眠気は、スキャナー内の視線追跡カメラで監視されます。 コンプライアンスは、患者が必要に応じてスキャナー内で映画を見ることを許可することで改善される可能性があります。パイロット分析では、映画と固視タスクデータを使用して比較可能なマップが取得されます。 したがって、コンプライアンスを改善するために両方のタスクが管理されます。

個人内のネットワーク定義: ネットワークは、堅牢性を確保するために 2 つの方法を使用して個人内で定義されます。 MRI の前処理は、被験者内の配置を最適化し、ぼやけを最小限に抑えるカスタム パイプライン 'iProc' を使用して実行されます。 個々のシード領域は手動で選択され、相関マップは r > 0.2 でしきい値処理され、確実性の低い領域が削除されます。 対象のネットワークである DN-A と DN-B は、各ネットワークの予想される解剖学的分布を使用してターゲットにされ、識別されます (詳細は Braga and Buckner, 2017 で説明されています)。 候補シード領域が選択されると、データ駆動型クラスタリングを使用して各個人でネットワークの定義が再度実行され、潜在的な実験者バイアスが減少します。 手動で定義されたネットワークと最も密接に一致するクラスタリング分析からのネットワークが選択され、DN-A および DN-B としてラベル付けされます。 ネットワーク マップは、各ネットワーク内またはその近くのおおよその位置によって、電極接点 (各「電極」はそのシャフトまたはグリッドに沿って複数の「接点」を持つことができます) にラベルを付けるために使用されます。

電極の局在化: 電極の位置は、コンピューター断層撮影 (CT) スキャンを使用して決定されます。 CT 空間内の各コンタクトの中心の推定値は、BioImage Suite を使用して取得されます。 CT 画像は、線形変換を使用して解剖学的 T1 画像 (脳組織の位置を含む) に登録され、各接触の座標を T1 空間に投影できるようにします。 予備データによると、このローカリゼーション プロセスにおける評価者間誤差は、通常 1 mm 程度です。 半径 2 mm の球体は、組織のコンダクタンスにより拡張される各連絡先のサンプリング ボリュームを概算するために、各連絡先座標を中心に生成されます。 主に白質をサンプリングしている連絡先は、球が灰白質リボンと重ならない連絡先を除外することによって削除されます (FreeSurfer を使用して推定)。 球体と灰白質の重なりは、表面ベースおよびボリュームベースの機能的結合 (FC) 分析に使用されます。 連絡先ごとに FC マップが作成され、結果のマップが視覚化されます。 連絡先が、相関の高い離れた領域を持つ FC マップの作成に失敗した場合 (連絡先が分散ネットワークをサンプリングしていることを示します)、その連絡先は除外されます。 連絡先の FC マップが DN-A および DN-B に似ている場合、クラスタリングおよび手動で定義されたシードベースの分析を使用して定義された場合、この連絡先は DN-A および DN-B のサンプリングとしてラベル付けされ、さらなる分析のために含まれます。 1 つは DN-A に、もう 1 つは DN-B に位置する 2 つの近くの電極は、2 つの異なる皮質ゾーン (例えば、 カバレッジに基づく PMC と PPC の比較)。

iEEG 処理: てんかんゾーン内のすべての連絡先、または外部ノイズによって破損したすべての連絡先は、さらなる分析から削除されます。 生信号は 60、120、180 Hz でノッチ フィルター処理され、電気ノイズと高調波が除去されます。 ノッチ フィルター処理された信号は、病原性またはスパイキーな信号を除去した後、共通の平均を減算することによって再参照されます。 データはバンドパス フィルター処理され、さまざまな周波数帯域で振幅と位相の情報が抽出されます。 高周波数ブロードバンド (HFB; 70-140 Hz) 信号は、局所的なニューロン集団活動の重要な代理であり、血液酸素化レベル依存信号の低周波数相関に対応します (Logothetis et al., 2001)。 HFB 帯域制限電力が計算され、<0.1 Hz でローパス フィルター処理されます。 HFBパワーのペアワイズ相関は、機能的接続を推定するために使用されます。

直接皮質刺激: 研究刺激プロトコルに関連するリスクは増分と見なされ、患者が抗てんかん薬を服用している場合、臨床研究者の監督下で刺激を実施し、刺激を安全限界内に保つことによってさらに軽減されます。 低周波 (1 Hz) 単一パルス刺激を DN-A および DN-B の領域に適用して、皮質皮質誘発電位 (CCEP) をマッピングします。 これは、強度を推定し、地域間の接続の方向性に関するデータを提供するために使用されます。 最近の調査結果 (Hermiller et al. 2019) に基づいて、当初の計画から逸脱して、シータバースト刺激 (シータ周波数で断続的に適用されるガンマバンド刺激) が、側頭葉、後内側および外側の DNA 領域の領域に適用されます。遠方のDNA領域の刺激が海馬を介したエピソード記憶の想起の改善につながるかどうかをテストするための想起タスク中の前頭前皮質。 電流は、後放電を引き起こすしきい値よりも低いしきい値 (通常は約 6 ～ 8 mA) で投与されます。