学位研究紹介

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学 位 研 究 紹 介

発語におけるヒト 1 次運動野の半球特異性
Human Primary Motor Cortex Shows
Hemispheric Specialization forSpeech

れぞれの課題は 30 秒づつ遂行され，r-T-P-V-r-T-P-V-rの順に連続して行なった。なお，r は rest: 何もしないコントロールの状態を示す。（図１A）
fMRI データは，Signa 3.0 Tesla（GE Medical System）
を用いて以下のパラメータで gradient echo planar 法により撮影を行なった。FOV 20 × 20cm,matrix 64 × 64，
slice thickness ５mm, slice gap 2.5mm, TR 1000ms, TE

新潟大学医歯学総合研究科

30ms, ip angle 70degrees。１つの撮影スラブは，４ス

歯科侵襲管理学分野

ライスより構成され，磁場の均一性を保つため厚さを照光30mm 以下に制限した。空間解像度は約３×３×５mm

真Division of Dental Anesthesia,Niigata University Graduate School of Medical andDental Sciences

Makoto Terumitsuである。
得 ら れ た 各 被 験 者 の fMRI 時 系 列 デ ー タ は， ま ず
ICS 解析の最初の段階である独立成分分析（ICA）が64-CPU スーパーコンピュータ（SGI Origin 2000）により行なわれ，暗中信号源分離（blind separation）され【緒言】た結果，空間的に独立した 270 の成分が抽出された。次に，これらの成分から生理学的に意味のある成分を選択

言語機能に関する半球特異性は，ヒトの脳の著明な特するため，６秒遅延の boxcar 型による３種類の仮説関徴である。発話の運動プログラミングを行なう機能が多数と，各成分の持つ時系列変化とを相互相関解析（cc >くの場合，左半球の下前頭回に機能分化をしているよう0.55）にかけ，空間的に独立な，３種類の機能的に区別に，言語優位半球の高次脳皮質での言語産生の神経機構された成分を分離した。（図１B）すなわち M １t：声をが非優位半球に対し明瞭に区別できるならば，運動出力伴わない構音（T，V に共通して fMRI 信号が増大），Mに関連した１次運動野（M １）が同様に発語のために半１ｐ：発声（Ｐ，V に共通）
，M １v：発語運動（T，P，球特異性を持っていると仮定することができるだろう。

V に共通）の機能に関する成分の空間分布が M １内に多くの構音器官は左右両側の M １からの両側性運動支同定された。

配を受けているものの，いくつかのこれまでの研究は言さらに，これらの独立成分を空間的に標準化し，全被語産生に関して M １が半球特異性を持ちうる間接的な験者の成分を共通の Montreal Neurological Institute's証明を行なっている。しかし，発語を構成する要素，すtemplate（MNI152）上にプロットした。
（図２）それぞなわち発声，構音や呼吸など）のそれぞれの機能の半れの機能に関する成分の x，y，ｚの座標値の３元デー

球特異性を直接的に示す証明は今もって行なわれていない。
本 研 究 で は， 超 高 磁 場（3.0T）fMRI デ ー タ をindependent component-cross correlation-sequentialepoch（ICS）解析を行ない，M １内の発語に関連した領域の空間分布の左右半球の相違を検索した。

【対象と方法】
右利きの健康な被験者 13 人が，以下に示す３種類の運動課題を行なった。 [T] 発声を伴わない舌による構音（シラブル / ラ レ リ ル レ ロ ラ ロ / を声を出さずに，舌の運動のみ），[P] 舌の運動を伴わない発声（母音 / エ / を発声），[V] 発声と舌による構音（シラブル / ラ レ リ ル レ ロ ラ ロ / を声に出す）。

図１

そ− 79 −

ある成分の fMRI 信号の時系列変化と 3 種類（M1t,M1p, M1v）の仮説関数。縦軸が信号の変化率，横軸は時間とそれぞれの課題を表す。

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新潟歯学会誌

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：2006

タをクラスター解析（Ward 法 , k-means 法）により左分化はみられなかった。上下に分離した左半球の M １p右半球間での空間分布の違いを比較した。と M １v のクラスター重心間距離は，それぞれ 31mm，26mm であった。

【考察】

この研究の成果は，ICS 解析によるところが大きい。
ICS 解析の中の独立成分分析（ICA）は，多変量のデータから隠された成分を見つけ出すための新しい信号処理手法で，主成分分析や因子分析の拡張とみなすことができるが，より高次な統計量を扱うため ICA は，従来の手法よりも強力な探索的解析方法である。しかし，得られた独立成分から生理学的に意味のある成分を抽出する
図２

fMRI データの ICS 解析によって得られた 13 人の被験者の独立成分を標準脳にプロットした。○：M1t（構音に関する音声を伴わない舌運動），□：M1p（発声 ）， △：M1v（ 発 語 ）。M1*-s，M1*-i は， そ れ ぞ れsuperior，inferior を 示 す。CS は central sulcus，Sylは Sylvian ssure，淡い灰色の楕円は手の運動領域を表わす。M1t の左右半球での対称的な分布に対して，
M1p と M1v は左右非対称な空間分布がみられ，さらに左 M1 ではそれぞれ , 上下にクラスターが細分化していた。

問題が残っている。これを解決するため，複数の課題を連続して行い，仮説関数との相互相関係数をとる方法が行なわれた。これらにより，空間的に独立な，機能的に区別された成分を M １内に明瞭に求めることが可能であった。
M １内のそれぞれの成分の空間分布について，まず音声を伴わない舌運動に関する M １t の左右対称的な空間分布は，舌運動に関する球筋の両側性運動支配に起因すると考えられる。一方，M １p と M １v の非対称な空間分布は音声化に関連した課題に起因するものと推【結果】測される。さらに左 M １で上下にクラスターが細分化していることは，そのクラスター間距離が足と手の運動

M １内に同定された３種類の成分は中心溝の解剖学に関する領域間距離である約 22mm をさらに上回って的指標として用いられる手のノブ（手の運動感覚に関すいることからも，上下に分離したクラスターがさらに分る領域）から１次運動野の下端に分布していた。M １t は化した独立な機能を持つことを示唆している。これらは，左右半球にそれぞれひとつのクラスターを形成し，対称左右の M １が発語に対し異なった役割を持ち，より高な空間分布を示したものの，M １p と M １v は左右半度な半球特異性を示す左 M １が，優位な役割を果たし球間で有意に異なる非対称な分布となった（図２）。ているとみられる。

図３に階層的クラスター解析手法である Ward 法による本研究は発語の中の音声に関する M １が，左右半球結果を示す。非階層的手法の k-means 法においても同間で異なった半球特異性を持ち，言語の優位半球にある一のクラスター分類結果となり，左右半球間で異なった左 M １が高度な半球特性を示す直接的な証明行なった。

クラスター化が明らかになった。左半球では，M １p とこれらの所見は，正常な発話の運動コントロールの神M １v の独立成分は，それぞれ明瞭な上下に２つのクラ経機構へ新たな知見を加えるとともに，発話の運動障害スターを形成したが，右半球では明瞭なクラスターの細の診断，治療への基盤となりうるであろう。

図３ クラスター分析（Ward 法）による樹状図。2 つのクラスターが形成される段階（丸印）における結合間距離は M1p と M1v ともに，左 M1 の方が大きく M1t では左右差がない。これは左 M1 で，M1p と M1v
ともに，空間的に分離した２つのクラスターが存在することを意味する。横軸は各成分とクラスター，縦軸は結合間距離（クラスター内の成分間距離の和）を示す。

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