精神医学のフロンティア：自閉症児の脳側化異常

精 神 神 経 学雑 誌

第 118 巻 第 6 号（2016） 375 383375
頁

精神医学のフロンティア
自閉スペクトラム症男児における脳側化の非定型な発達パターン：小児用 MEG のパワー解析
平石博敏1），菊知充1，2），浅田稔3），三邉義雄1，2）

Hirotoshi Hiraishi, Mitsuru Kikuchi, Minoru Asada, Yoshio Minabe【目的】自閉スペクトラム症（ASD）は，脳の成長パターンと側化が定型発達（TD）とは異なるといわれている．したがって，ASD の大脳皮質の発達に関する病態生理の研究が重要であるが，ASD 児の脳の側化に関する生理学的研究はほとんどされていない．そこでわれわれは，3〜
7 歳の ASD 男児と TD 男児それぞれ 38 人が呈示されたビデオを見ている際の脳活動を非侵襲的に計測した．このとき，小児の脳活動が最適に記録できるように，小児の頭の大きさに合わせた
デュワーにセンサーを設置した，小児用サイズの脳磁計（MEG）を利用した．そして，左右の半球間で対応する 2 つのセンサー群（クラスター）を定義し，各クラスターに関する信頼できる脳磁の指数として，9 つの周波数帯域における相対的なパワー帯域について側化指数｛（左−右）÷
（左＋右）｝を算出した．【結果】シータ 1 帯域で，TD 群は ASD 群よりも有意に右側優位であった．【結論】これは，ASD 児における非定型的な脳側化を示す脳神経の振動について MEG を用いた最初の報告である．
＜索引用語：自閉スペクトラム症，脳側化，脳磁計，自発脳活動，小児＞

はじめにまであり，自発的な脳活動の顕著な特徴として，

自閉スペクトラム症（autism spectrum disor-

脳波計（electro encephalo graphy：EEG）や脳磁

ders：ASD）は幼児期初期に現れ，興味の限局，計（magneto encephalo graphy：MEG）によっ

社会的相互作用やコミュニケーションの障害があて計測される4,5）．これら膨大な数のニューロン間る．最近の脳機能画像研究によって集められた証で調整された活動によって生じる振動22,31,32）は脳

拠は，脳の側化パターンが定型発達（typical

機能の状態を反映するとされている13,32,34）．そのdevelopment：TD）とは異なること，そして，そため，神経の同調に障害があるとされる ASD のれが ASD における神経学的な機能不全の重大な神経振動を測定することは，ASD の病態生理を側面を反映していることを示唆してい研究するのに適した方法であり，実際に，さまざる15,18,20,21,25,28）．

まな研究において ASD における特異的な自発的7〜9）

神経活動によって発生する周波数振動はさまざな脳神経の振動が報告されている3,6,10,24,26,27,33）．

著者所属：1）金沢大学子どものこころの発達研究センター

2）金沢大学大学院医薬保健研究域医学系

3）大阪大学大学院工学研究科知能・機能創生工学専攻
本論文は，PCN 誌に掲載された最新の研究論文14）を編集委員会の依頼により，著者の 1 人が日本語で書き改め，その意
義と展望などにつき加筆したものである．

精 神 経 誌（2016）118 巻 6 号

376

脳の白質路における発達異常が起こるのは乳幼Ⅰ．研究の方法および結果児期であることから ，ASD における機能不全の1．参加者

発達に関する知見を得るためには，発達の初期段臨床群は，金沢大学附属病院と富山県立病院で37）階における病態生理を研究する必要がある．われ集められた 38〜92 ヵ月の ASD 男児だった．臨床

われは最近，覚醒状態の就学前 ASD 児における群の診断には Autism Diagnostic Observational

脳の特異的な機能的連結を報告した18,19）．これら

Schedule Generic（ADOS G）23），Diagnosticの予備的研究を行う際に，われわれは小児の脳活Interview for Social and Communication Disor-

動について最適な記録ができるようにするため，

ders（DISCO）36），DSM IV を用い，それらの使できるだけ小児の脳の近くにセンサーが来るよう用経験が 5 年以上ある精神科医と臨床心理士にに，センサーを固定するデュワーの大きさを成人

よって MEG の実験前に診断された．さらに，用よりも小さく設計した小児用サイズの MEG を

Kaufman Assessment Battery for Children（K

開発した．この機械によって，ミリ秒単位で小児

16）
ABC）
も実施された．本研究に参加した全 ASDの大脳皮質の活動を精度よく計測することができ児の内訳は，DISCO により，小児期自閉症（24

るようになった．

名），不定型自閉症（8 名），アスペルガー症候群

センサー空間の中で起こっている脳活動に関す（6 名）と診断された．また，ADOS で自閉症と診る空間解像度の点で MEG は EEG に勝っているこ

断されなかった場合でも，DSM IV と DISCO のとから，われわれの研究では MEG を用いてい両方で ASD となった場合は本実験のデータに含る ．EEG の場合，頭表のセンサーによって記録めた（38 人中 10 人）．

12）される電気信号は両半球に広がる傾向があるが，対照群は，36〜97 ヵ月の TD 男児で，行動や言MEG の場合，側頭葉で生じる磁界は同側の大脳語の発達に異常はみられなかった．すべての TD

半球側に配置されたセンサーのみに反映される傾児は日本語話者で，親への質問紙で得られた情報

向がある．この MEG の空間特性は，神経活動のによると，発達，学習，もしくは行動上の問題は側化を調べる研究においては特に利点となる．加

報告されなかった．スプーンを扱っているときにえて，繰り返しになるが，本実験で使用した小児

示した選好性に基づくと，小児の利き手は以下の用 MEG システムは，従来の成人用 MEG システ

通りである：TD 児（右手＝33 名，左手＝4 名，

ムでは難しかった，小児の両半球の脳機能の同時

両手＝1 名），ASD 児（右手＝30 名，左手＝2 名，記録を実現できるように，小児の頭の大きさに合

両手＝6 名）．表 1 に示した通り，この 2 群は年わせた小さなデュワー全体に MEG センサーを広齢，K ABC の得点，頭囲長において有意差は認げて配置して，小児の脳機能測定に最適化してあめられなかった．両親は研究実験におけるすべて

る17,19,38）．

の知識を得たうえで，小児の本実験への参加を了と脳の側承し，参加の前に，参加に関する承諾書に署名しがみられるといわれることから，ている．本研究は金沢大学附属病院倫理委員会のASD の皮質発達における病態生理を研究するこ承認のもとに行われ，すべての手続きはヘルシンとは重要である．しかし，ASD 児の生理学的な脳キ宣言に則って行われた．

ASD は非定型な脳の発達パターン

7〜9）

化

15,18,20,21,25,28）の側化に関してはあまり研究が進んでいない．そこでわれわれは，ASD 児の自発脳磁，すなわち，

2．記MEG 振幅が TD 児とは異なる半球間の非対称性

全対象児は認知課題と MEG 計測に 2 日に分けを示すと考え，それを実証するために行った研究て参加した．初日は，認知課題に参加し，MEG 計

内容 を報告した．

測環境に関する紹介も受けた．2 日目は，MEG 計

14）

録

測に関する説明を受けた後，実際に MEG 計測を

精神医学のフロンティア：自閉症児の脳側化異常

377

表1

全対象児の特性

グループ

ASD 児

TD 児

t 値

人数
月齢（範囲）K ABC 認知尺度（±標準偏差）K ABC 習得尺度（±標準偏差）
頭囲長（±標準偏差）38
67.2（38〜92）
99.4（±18.2）
96.6（±18.1）
51.3（±0.234）

38
67.4（36〜97）97.3（±13.2）
98.8（±12.3）
51.4（±0.232）

0.10（n. s.）−0.59（n. s.）
0.61（n. s.）
0.26（n. s.）

ASD：自閉スペクトラム症，K ABC：Kaufman Assessment Battery for Children，n. s.：
有意差なし（P＞0.05），TD：定型発達行った．MEG データは小児用の多チャンネル（範囲 40〜48）だった．この MEG を空間解像度 1（151 チャンネル）超電導量子干渉計（supercon-

Hz で高速フーリエ変換（FFT）にかけたのち，

ducting quantum interference device：SQUID）

われわれの先行研究に沿って各チャンネルにおけ

全 脳 型 同 軸 グ ラ ジ オ メ ー タ ー MEG シ ス テ ム

る相対パワー値として，以下の 9 つの帯域，デル（PQ1151R：横河電機株式会社・金沢工業大学製）

タ（1.0〜3.0 Hz），シータ 1（4.0〜5.0 Hz），シータを磁気遮蔽室（大同特殊鋼株式会社製）の中で用2（6.0〜7.0 Hz），アルファ 1（8.0〜10.0 Hz），アル

いて計測された．その際の測定条件は，0.16〜200

ファ 2（11.0〜12.0 Hz），ベータ 1（13.0〜20.0 Hz），

Hz のバンドパスフィルターをかけ，1,000 Hz で計

ベータ 2（21.0〜30.0 Hz），ガンマ 1（31.0〜59.0

測した．計測中は，対象児はベッドに仰向けで寝Hz），ガンマ 2（62.0〜80.0 Hz）に分けた18,19）．わて，スクリーンに投影されたビデオを見ていた．

れわれの仮説を検証するため，最初に，左右の側MEG 計測の各セッションは，6 分間であった．事

頭領域で対応する 8 つのセンサーで得られたデー前の聞き取りで対象児たちが好きなビデオをあらタから，上記の各帯域データを選んだ（図 1）．今かじめ複数用意してあり，対象児は計測直前にそ回の左右のセンサー群の距離（例えば，各半球のの中から自分の好きなビデオを選んだ．MEG 計

8 つのセンサーのうち中央のもの同士の距離）は

測中，磁気遮蔽室内の対象児はカメラを通してモ

19.72 cm であり，この距離は左右半球の磁場が混ニタリングされていた．そして，われわれは，モ入しない磁場伝播効果が発揮される最短のものでニタリングによって確実に対象児がビデオを集中ある．このことから MEG が EEG に方法論としてして見ていた期間の MEG データを切り出し，分有利な可能性がある30）．われわれは左右半球に関析することとした．MEG データ分析はオフライ

するそれぞれの値として，各半球内で選ばれた 8

ンで，BrainVision Analyzer（Brain Products

つのセンサーの相対パワー値を平均した．側化指GmbH，Gilching，Germany）と Matlab（Math-

数（laterality index：LI）は，以下の公式

Works，Natick，MA）を用いて行われた．MEG（L−R）/（L＋R）を用いて各相対パワー値から計

データは 500 Hz で再サンプリングされた後，2 秒算された．なお，L は左半球，R は右半球の各セごとに区切られた．そのうち，アーチファクトのンサーから得られた値を平均した平均相対パワーない区間は人の手によって視覚的に選別された

値である．

LI＝

が，その除去作業は個人が特定されないようにして行われた．各対象児につき，少なくとも 40 の3．解

析

アーチファクトのない区間（エポック）（80 秒分）

マン・ホイットニーの U 検定を用いて，ASD 群が得られた．各対象児の使用できる平均エポックと TD 群の各周波数帯域における LI を比較した．

数は TD 児で 43.3（範囲 40〜47），ASD 児で 43.4

そして，スピアマンの順位相関を用いて，ASD 群

精 神 経 誌（2016）118 巻 6 号

378
前

A

後

左

右

B

図 1 両半球で選択したセンサー位置
A：左半球側で選択された 8 個のセンサー位置（白円），B：二次元の頭表図上に表した選択された 16 個のセンサー位置（黒円）と TD 群の LI と月齢の相関を評価した．9 帯域のアルファレベルが 0.05 の場合，図 3 で示すよう

多 重 比 較 を 補 償 す る た め， ア ル フ ァ レ ベ ル をに，TD 群では月齢に比例して，シータ 1（ρ＝0.0056（0.05÷9）とした．さらに，補完的方法と0.338，P＜0.05），シータ 2（ρ＝0.442，P＜0.05），

して，ASD 群と TD 群の間の生理学的計測値（例

アルファ 2（ρ＝0.405，P＜0.05）の各帯域で左半

えば LI）の違いや ASD 群と TD 群の LI と月齢の球が強くなり，ガンマ 1 帯域（ρ＝−0.449，P＜間の相関を探索するために，タイプ 1 の過誤が増

0.05）で左半球が弱くなるといういくつかの有意える危険性もあるが，0.05 のアルファレベルも用な相関がみられた．そして，TD 群でも ASD 群でいて検討した．

もともにどの帯域においても有意な発達的な変化はみられなかった．

4．結果

1）ASD 群と TD 群における側化指数

Ⅱ．考察―本論文の意義，

図 2 に示したように，ボンフェローニ補正後，苦労・工夫したことなどを含めて―

マン・ホイットニーの U 検定により，TD 群では

本研究では，われわれが仮説を立てたように，

ASD 群よりもシータ 1 帯域が右半球で有意に強小児用脳磁計（MEG）によって ASD 男児ではシー

かった（z＝−3.29，P≦0.0056）．アルファレベルタ 1 帯域の脳磁において TD 児とは異なる側化がとして 0.05 を用いた場合，タイプ 1 の過誤が増加あることが示された．タイプ 1 の過誤の危険性はする危険性はあるが，群間でいくつかの違いがみ増加するが，アルファレベルを 0.05 とした場合，られた．デルタ（z＝−2.39，P≦0.05），シータ 1

ASD 男児の特異的な側化がデルタおよびアル（z＝−3.29，P≦0.05）とアルファ 1（z＝−2.00，

ファ 1 帯域でもみられた．この結果は，同様の年

P≦0.05）の各帯域において有意に右半球の振幅が齢幅（就学前）と性別の小児に対して視覚的注意強かった．それ以外の帯域では群間に違いはみらを与え続けるという類似の実験条件を用いた脳波れなかった．

（EEG）による先行研究の結果（ロシアとスウェー

2）側化指数と月齢の相関

デンの例）と一貫していた33）．また，われわれのボンフェローニ補正後，スピアマンの順位相関実験結果では，LI と月齢には有意な相関はみられでは LI と月齢の間に有意な関係性はみられななかったが，タイプ 1 の過誤の危険性は増加する

かった．タイプ 1 の過誤が増加する危険はあるが，が，アルファレベルを 0.05 とした場合，TD 群に精神医学のフロンティア：自閉症児の脳側化異常

P＝0.017
Rightward ← Laterality index → Leftward＊

P＝0.001379

P＝0.046
＊

＊＊

0.1

0

TD children

Gamma−2

Gamma−1

Beta−2

Beta−1

Alpha−2

Alpha−1

Theta−2

Theta−1

Delta

−0.1

ASD children

図2

定型発達児（TD 児）と自閉スペクトラム症児（ASD 児）の 9 つの周波数帯域に関する側化指数（LI）を表した箱ひげ図
箱の上端はデータ群の 75％，下端は 25％を意味する．箱中の線はデータの中央値である．縦線の上端はデータ群の 90％，下端は 10％を意味する．
＊
P＜0.05，＊＊P＜0.0056

比べ，ASD 群において LI が異なる発達パターン

まず考えられる原因は，研究参加者の年齢幅（小を示した．そして，これらの結果は，MEG 分析

児から青年まで）が広いことである2,10）．その他多において単純かつ説得力のある方法で，空間的にくの精神疾患と比較したとき，ASD との決定的

20 cm 離れた MEG センサーによって示された．

な違いは，ASD は幼児期初期に現れることであ

ASD の生理学的特徴を調べるために脳神経の振る．ASD 児は脳や頭の大きさに関して，ASD に動を計測するのは理にかなっている．なぜなら，おける年齢に特有の脳機能異常を強く示唆するよ

ASD は神経同調が障害され（例えば，脳部位内もうな非定型な発達経路をたどる7〜9,29）．それゆえ，

しくは脳部位間が機能的につながっていないと報

幅広い年齢層を平均すると年齢特有の異常さがぼ告されている），いくつかの先行研究では，

やけるか，なくなってしまう．そして，この乖離

ASD における特異的な自発的脳神経の振動が報の 2 つ目の原因の可能性としては，以前の EEG と告されているからだ

MEG の研究における実験中の状態の違いがある．

1,11,35）．しかし，EEG パ

3,6,10,24,26,27,33）

ワー解析を用いた先行研究の結果は一貫していな

EEG と MEG で記録された自発的な脳活動由来のい．これまでの ASD に関する先行 EEG 研究の結波形がそのときの運動状態に強く依存するにもか果の不明瞭さは，上述のように，いくつかの原因

かわらず，先行研究の実験条件はかなり異なる．

に由来するものである ．
33）

これら EEG 先行研究の結果の乖離に関して，

そのような先行研究における実験条件の多様さ
は，対象児の状態に起因する．例えば，5 歳以下

精 神 経 誌（2016）118 巻 6 号

380
A. Theta−1

B. Theta−20.06

Laterality index

Laterality index

0.04
−0.02

−0.09

−0.17
30

40

−0.04

−0.12
30

50

60
70
80
90
100
Age in monthTD ρ＝0.338＊ ASD ρ＝−0.080

40

50

60
70
80
90
100
Age in monthTD ρ＝0.442＊ ASD ρ＝0.267

4050

D. Gamma−1

C. Alpha−20.17Laterality index

Laterality index

0.10
0.09

0.01

0.02

−0.07

−0.15
30

40

50

60
70
80
90
100
Age in monthTD ρ＝0.405＊ ASD ρ＝0.070

−0.06
30

ASD

TD

60
70
80
90
100
Age in monthTD ρ＝−0.449＊ ASD ρ＝0.184

TD児の回帰直線

ＡＳＤ児の回帰直線

図3

4 つの周波数帯域における，自閉スペクトラム症児（ASD）と定型発達児（TD）の側化指数（LI）と月齢に関する散布図，
タイプ 1 の過誤が増える危険性はあるがアルファレベルを 0.05 とした場合，シータ 1（A），シータ 2（B）
アルファ 2（C），ガンマ 1（D）の 4 周波数領域で有意な相関が TD 児の LI と月齢の間にみられたが，ASD
児ではどの領域でもみられなかった．＊P＜0.05の小児を閉眼の状態でおとなしくさせておくこと

る2,27,33）．そのようなさまざまな実験条件が，EEGは難しいため，5 歳以下の閉眼条件の小児を対象と MEG にパワー解析を用いた先行研究におけるとした EEG もしくは MEG の先行研究はないが，決定的でない結果を導いているのだろう．

閉眼条件の ASD 就学児の EEG 研究はいくつか存在する考察の冒頭で述べた通り，異なる国（ロシアと．また，持続的に視覚呈示の助けを借りスウェーデン）の独立した 2 つの ASD 児に関すている 5 歳以下の小児は，3〜5 歳の ASD 児を含る自発的な脳神経の振動について特筆すべき研究

め て， 無 事 に 自 発 脳 磁 の 違 い を 計 測 で き て いが行われた．両群とも同性（男性）で，ほぼ同じ

3,6）

精神医学のフロンティア：自閉症児の脳側化異常381

年齢（3〜8 歳），さらに，持続的な視覚的注意が注意を操作する条件を用いることにより，より信必要とされるよく似た実験条件下で行われた ．

頼できる証拠が得られるだろう．

33）

この EEG 実験の著者らは，ASD における自発的な脳神経の振動のよりはっきりとした特徴は，側おわりに頭およびその近接領域におけるデルタ，シータ，

本研究は，ASD 男児の神経振動の中に機能的アルファの各帯域が半球間で特異な非対称性を示

な半球側化における非定型的な発達的軌跡が反映すことであると述べている．そして，これらの発されることを MEG で最初に報告した．それによ

見は，彼らの実験から 2 つの国の異なる対象集団

り，小児用 MEG を用いることにより，ASD 男児

によって確かめられている．

の神経振動における特異的な機能側化33）に関する

これまでの ASD 児を対象とした EEG 研究のいくつかにおいて，結果が一貫していなかったにもかかわらず3,6,10,24,27,33），われわれを含む 3 つの独立したサンプル（ロシア，スウェーデン，日本）は，
相対的に一貫した結果を示した．これら 3 つの実
験間で用いられた質の異なる 3 つの ASD 対象集

先行 EEG 研究の知見を広げた．
なお，本論文に関連して開示すべき利益相反はない．
謝辞

この研究は文部科学省脳科学研究戦略推進プロ

グラムおよび特別推進研究（研究番号 24000012），一部で
日本科学技術振興機構による援助を受けた．

団から得られた結果が一貫していることは，それに寄与するであろう実験パラメータ（年齢幅，性別，実験条件）が似ていることに注目すべきであ
る．

文

献

1）Belmonte, M. K., Allen, G., Beckel Mitchener, A.,et al.：Autism and abnormal development of brain connectivity. J Neurosci, 24；9228 9231, 2004
2）Cantor, D. S., Thatcher, R. W., Hrybyk, M., et al.：Ⅲ．展

望―今後の課題および方向性―
本実験ではいくつかの制限事項が存在している．まず，われわれは，明らかな眼球運動が混入している MEG データを除去した．しかし，ビデオを見ている際に起こるサッケードが頻出する場
合，そのデータを除去することで，ASD 児と TD
児の眼球運動の違いを反映できず，結果をゆがませる可能性がある．次に，われわれは MEG 計測
中にはビデオモニターを使って，対象児の頭の位置を測定しているので，目で見て対象児の頭の位置が明らかに最初と違っていた場合，その時間帯の MEG データも同様に，相対パワー値解析から除外している．この先，このような頭の動きに関する定量化アルゴリズムを用いて，より信頼できる証拠を提供する予定である．そして，対象児が自分で選んだビデオに対してどれくらい注意を向けているのかということについて，われわれは評価していない．これらの条件は意識のある状態の小児を対象として達成するのは難しいが，今後，Computerized EEG analyses of autistic children. J Autism
Dev Disord, 16；169 187, 1986
3）Coben, R., Clarke, A. R., Hudspeth, W., et al.：EEG
power and coherence in autistic spectrum disorder. Clin
Neurophysiol, 119；1002 1009, 2008
4）Cohen D.：Magnetoencephalography：Evidenceof magnetic fields produced by alpha rhythm currents.
Science, 161；784 786, 1968
5）Connors BW, Amitai Y.：Making waves in the
neocortex. Neuron, 18；347 349, 1997
6）Cornew, L., Roberts, T. P., Blaskey, L., et al.：Resting state oscillatory activity in autism spectrum disorders. J Autism Dev Disord, 42；1884 1894, 20127）Courchesne, E., Karns, C. M., Davis, H. R., et al.：Unusual brain growth patterns in early life in patientswith autistic disorder：An MRI study. Neurology, 57；
245 254, 2001
8）Courchesne, E., Pierce, K., Schumann, C. M., etal.：Mapping early brain development in autism. Neuron,
56；399 413, 20079）Courchesne, E., Campbell, K., Solso, S.：Brain
growth across the life span in autism：Age specific精 神 経 誌（2016）118 巻 6 号

382changes in anatomical pathology. Brain Res, 1380；138

821, 200521）Lee, P. S., Yerys, B. E., Della Rosa, A., et al.：145, 201110）Dawson, G., Klinger, L. G., Panagiotides, H., etFunctional connectivity of the inferior frontal cortex

al.：Subgroups of autistic children based on social behav-changes with age in children with autism spectrum disor-

ior display distinct patterns of brain activity. J Abnorm

ders：A fcMRI study of response inhibition. Cereb Cor-

Child Psychol, 23；569 583, 1995

tex, 19；1787 1794, 200922）Lopes da Silva, F.：Neural mechanisms underly-11）Geschwind, D. H., Levitt, P.：Autism spectrum
disorders：Developmental disconnection syndromes. Curring brain waves：From neural membranes to networks.

Opin Neurobiol, 17；103 111, 2007

Electroencephalogr Clin Neurophysiol, 79；81 93, 1991

12）Hari, R., Joutsiniemi, S. L., Sarvas, J.：Spatial reso-23）Lord, C., Rutter, M., DiLavore, P., et al.：Autism

lution of neuromagnetic records：Theoretical calculations

Diagnostic Observation Schedule. Western Psychologicalin a spherical model. Electroencephalogr Clin Neuro-Services, Los Angeles, 199924）Mathewson, K. J., Jetha, M. K., Drmic, I. E., et al.：physiol, 71；64 72, 1988
13）Herculano Houzel, S., Munk, M. H., Neuen-

Regional EEG alpha power, coherence, and behavioral

schwander, S., et al.：Precisely synchronized oscillatory

symptomatology in autism spectrum disorder. Clin Neuro-

firing patterns require electroencephalographic activa-

physiol, 123；1798 1809, 2012tion. J Neurosci, 19；3992 4010, 1999
14）Hiraishi, H., Kikuchi, M., Yoshimura, Y., et al.：25）Monk, C. S., Peltier, S. J., Wiggins, J. L., et al.：Abnormalities of intrinsic functional connectivity in

Unusual developmental pattern of brain lateralization in

autism spectrum disorders. Neuroimage, 47；764 772,

young boys with autism spectrum disorder：Power anal-

200926）Murias, M., Webb, S. J., Greenson, J., et al.：Rest-

ysis with child sized magnetoencephalography. Psychiatry Clin Neurosci, 69；153 160, 201515）Hoeft, F., Walter, E., Lightbody, A. A., et al.：Neuroanatomical differences in toddler boys with fragile
x syndrome and idiopathic autism. Arch Gen Psychiatry,
68；295 305, 201116）Kaufman, A., Kaufman, N.：Kaufman assessment
battery for children：Administration and scoring manual.
American Guidance Service, Circle Pines, 1983

ing state cortical connectivity reflected in EEG coherence
in individuals with autism. Biol Psychiatry, 62；270 273,
200727）Orekhova, E. V., Stroganova, T. A., Nygren, G., etal.：Excess of high frequency electroencephalogram oscillations in boys with autism. Biol Psychiatry, 62；1022
1029, 200728）Redcay, E., Courchesne, E.：Deviant functional

17）Kikuchi, M., Shitamichi, K., Yoshimura, Y., et al.：magnetic resonance imaging patterns of brain activity to

Lateralized theta wave connectivity and language perfor-

speech in 2 3 year old children with autism spectrum

mance in 2 to 5 year old children. J Neurosci, 31；14984

disorder. Biol Psychiatry, 64；589 598, 2008

14988, 201118）Kikuchi, M., Shitamichi, K., Yoshimura, Y., et al.：
Altered brain connectivity in 3 to 7 year old children
with autism spectrum disorder. Neuroimage Clin, 2；394
401, 201319）Kikuchi, M., Yoshimura, Y., Shitamichi, K., et al.：A custom magnetoencephalography device reveals brain
connectivity and high reading/decoding ability in children with autism. Sci Rep, 3；1139, 201320）Koshino, H., Carpenter, P. A., Minshew, N. J., etal.：Functional connectivity in an fMRI working memorytask in high functioning autism. Neuroimage, 24；810

29）Redcay, E., Courchesne, E.：When is the brain
enlarged in autism? A meta analysis of all brain size
reports. Biol Psychiatry, 58；1 9, 200530）Srinivasan, R., Winter, W. R., Ding, J., et al.：EEG
and MEG coherence：Measures of functional connectivity
at distinct spatial scales of neocortical dynamics. J Neurosci Methods, 166；41 52, 200731）Steriade, M., Gloor, P., Llinas, R. R., et al., Reportof IFCN Committee on Basic Mechanisms：Basic mechanisms of cerebral rhythmic activities. Electroencephalogr
Clin Neurophysiol, 76；481 508, 1990
32）Steriade, M., McCormick, D. A., Sejnowski, T. J.：

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精神医学のフロンティア：自閉症児の脳側化異常
Thalamocorticaloscillations in the sleeping and aroused
brain. Science, 262；679 685, 1993
33）Stroganova, T. A., Nygren, G., Tsetlin, M. M., etal.：Abnormal EEG lateralization in boys with autism.
Clin Neurophysiol, 118；1842 1854, 2007

383
36）Wing, L., Leekam, S. R., Libby, S. J., et al.：The
Diagnostic Interview for Social and Communication Disorders：Background, inter rater reliability and clinicaluse. J. Child Psychol Psychiatry, 43；307 325, 200237）Wolff. J. J., Gu, H., Gerig, G., et al.：Differences in34）Tsodyks, M., Kenet, T., Grinvald, A., et al.：Link-

white matter fiber tract development present from 6 toing spontaneous activity of single cortical neurons and24 months in infants with autism. Am J Psychiatry, 169；

the underlying functional architecture. Science, 286；

589 600, 2012

1943 1946, 199938）Yoshimura, Y., Kikuchi, M., Shitamichi, K., et al.：35）Uhlhaas, P. J., Singer, W.：Neural synchrony in

Language performance and auditory evoked fields in 2

brain disorders：Relevance for cognitive dysfunctions andto 5 year old children. Eur J Neurosci, 35；644 650, 2012

pathophysiology. Neuron, 52；155 168, 2006