安静時自発脳活動の複雑ネットワーク解析と認知症
Complex brain network analysis ofresting-state functional MRI and dementia
島根大学医学部内科学講座内科学第三山口修平*（教授） 小野田慶一**（講師）

めて低いこと、刺激装置等の MRI 以外の付加的な装1. はじめに機能的 MRI は脳機能を非侵襲的に評価する手段置を必要としないこと、約 5〜10 分間という短い時として脳神経科学に大きな貢献をしてきた。その測間で測定できることなどが挙げられる。これは認知定の原理としては、脳の神経活動に伴う酸化ヘモグ症を始めとする精神神経障害を有する患者集団で測ロビン量の変化を BOLD 信号として捉えるもので、定する際には極めて大きな利点となる。そしてこの課題遂行に関与する脳内部位を非侵襲的に高い空間機能的結合は、認知症を含む神経・精神疾患の新た解像度をもって検出することを可能とする。近年、なバイオマーカーとして期待されている 1）（図 1）。

安静時の BOLD 信号の自然変動に注目し、変動の脳内各領域間の相関関係を算出することで、脳領域間2. 独立成分分析による脳内ネットワークの抽出の機能的結合を解析する手法が使用されるようにな

安静時機能的 MRI による解析の欠点としては、解った。これは安静時機能的 MRI と呼ばれる方法で、析方法が複雑で標準化された方法がまだ存在しない脳の機能的結合性の強さを簡便かつ鋭敏に捉えるこことが挙げられる。我々はまず健常者を対象に、独とを可能とした。従来の課題賦活による機能的 MRI立成分分析を用いて主な脳内ネットワークの抽出をとの相違は、課題遂行が不可能な集団でも測定が可試みた。1.5T-MRI 装置を用いて、約 5 分間の echo能であること、したがって被験者の負荷・負担が極planer image（EPI）連続測定を行った。その間被験者には眠らず安静にする事のみを指示した。解析では SPM8 を使用しデータの事前処理をおこなった後、事後処理として独立成分分析をおこなった。その結果、機能的に意味付けの可能な脳内ネットワークとして図 2 に示すように、デフォルトモードネットワ
ーク、遂行機能ネットワ−ク（前頭-頭頂ネットワーク）、顕著性（セイリエンス）ネットワーク、視覚ネットワーク、聴覚ネットワーク、感覚運動ネットワーク、小脳ネットワークなどが抽出された。
次いで各ネットワークの機能的結合度の指標を決

図1

認知症診断の早期バイオマーカー

定した。その方法として、一つのネットワークに属（文献 1 より）する全てのボクセルとそれに属さない全ボクセルの平均 Z スコアをそれぞれ算出し、その差をネットワ

Shuhei Yamaguchi*, Keiichi Onoda**: Department of Internal Medicine III, Faculty of Medicine, Shimane University.

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Vol.20No.2

2014

FWE corrected p<0.05

図2

安静時機能的 MRI データの独立成分分析により分離される脳内機能的ネットワーク。

コース立方体検査

図3ークの機能的結合指標とした。デフォルトモードネ
ットワークは楔前部／後部帯状回、内側前頭前野、外側側頭頭頂部および海馬で構成されるネットワー
クで、顕著性ネットワークは島および前部帯状回からなるネットワークである。これらは加齢に伴ってその結合性に低下を認める。さらに後者は認知機能（前頭葉機能検査およびコース立方体検査）の変化を検討した所、結合性の低下と共にこれらの認知機能の低下を認めた（図 3）2）。従ってデフォルトモードネットワークだけでなく顕著性ネットワークも認
知機能障害との関連で注目すべきネットワークである。

認知機能と顕著性ネットワーク内結合性の関連。認知機能の低下は結合性の低下と関連している。

特徴的パス長スモールワールド性 ＝

3. グラフ理論による複雑ネットワーク解析
脳内ネットワークは様々なレベルで複雑ネットワ

前頭葉機能検査(FAB)

図4

クラスタリング係数

標準化されたクラスタリング係数
標準化された特徴的パス数

スモールワールド性の算出。スモールワール
ド性の高いネットワークは、ランダムなネッークの特徴を有している。その解析方法として最近トワークと同等の特徴的パス長を持ち、より注目されているのがグラフ理論から発見された「ス高いクラスタリング係数をもつ。

モールワールドモデル」3）である。スモールワールドモデルは、現実世界のネットワークに近いような性質を持つネットワークモデルを、極めて単純なア達に有効であり、実際の脳の複雑ネットワークの状ルゴリズムで生成するもので、脳内ネットワークの態をよく説明できるとされる 4, 5）（図 4）。

研究に適応が可能となった。

スモールワールドネットワークの効率性の指標とスモールワールドモデルでは、
1）全てのノードを、していくつかの計数が用いられている。それらをラ近隣の a 個のノードと格子（1 次元格子）状にエッンダムネットワークと統計学的に比較することで、ジで繋ぎ、2）それらのエッジを確率 p でランダムにその定量性が与えられる。今回、健常者を対象に繋ぎ替えるというものである。パラメータ p を 0 とMRI の脳室周囲高信号域および深部白質病変を有おけば格子、1 とおけばランダムグラフとなる。そする者と有さない者で脳内ネットワークの効率性にして p を 0.1 前後とすると、格子とランダムグラフ差があるかどうかについて検討した。図 5 に示すよをあわせもったような性質のグラフが生成される。

うに、脳機能ネットワークにおけるスモールワール

このランダムなネットワークと規則的（格子状）なド性は大脳白質病変により低下した。このことは脳ネットワークをあわせ持つ構造、いわゆるスモール機能の効率性が白質病変に影響される可能性を示しワールド性を有するネットワークが効率的な情報伝ており、認知障害との関連が推察される。

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安静時自発脳活動の複雑ネットワーク解析と認知症

効率性大

4.0p=0.03

文献
1） Sheline YI, Raichle ME. Resting state functional

3.5

connectivity in preclinical Alzheimer's disease. Biol

3.0

スモールワールド性

効率性小Psychiatry 74:340-347, 2013.

2.52） Onoda K, Ishihara M, Yamaguchi S. Decreased

2.0functional connectivity by aging is associated with

1.5

cognitive decline. J Cogn Neurosci 24:2186-2198,1.0

2012.
白質病変有群

図53） Watts DJ, Strogatz SH. Collective dynamics of

白質病変無群白質病変とスモールワールド性。脳機能ネッ'small-world' networks. Nature 393:440-442, 1998.

トワークにおけるスモールワールド性は大脳

4） Bullmore E, Sporns O. Complex brain networks:graph theoretical analysis of structural and functional

白質病変により低下する。

systems. Nat Rev Neurosci 10:186-198, 2009.
5） Stam CJ, van Straaten EC. The organization ofphysiological brain networks. Clin Neurophysiol4. まとめ

123:1067-1087, 2012.

脳機能低下の早期検出は認知症の早期発見や予防とも関連して、極めて重要な課題である。近年普及しつつある安静時機能的 MRI による脳内ネットワークの検討は、早期に脳機能状態の変化を捉える上で大きな貢

この論文は、平成 25 年 7 月 27 日（土）第 27 回老年期認知症研究会で発表された内容です。

献をする可能性がある。今後、解析方法の簡便化、標準化を図ることで臨床応用が進むことが期待される。

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