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日本語AIでPubMedを検索

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Hum Brain Mapp.2020 Mar;41(4):906-916. doi: 10.1002/hbm.24848.Epub 2019-11-05.

結晶化知能と流体知能は、特定の白質路の微細構造によって予測される

Crystallized and fluid intelligence are predicted by microstructure of specific white-matter tracts.

  • Daylín Góngora
  • Mayrim Vega-Hernández
  • Marjan Jahanshahi
  • Pedro A Valdés-Sosa
  • Maria L Bringas-Vega
PMID: 32026600 PMCID: PMC7267934. DOI: 10.1002/hbm.24848.

抄録

知能の神経基盤に関する研究では、これまで、脳のイメージング変数とグローバルなスケールを比較することに焦点が当てられてきたが、これらのスケールやクォチメントを統合した認知領域ではなかった。ここでは、平均トラクトベースの分数異方性(mTBFA)と知能指数との関係を探った。10個の白色物質ファシクルの関心領域を用いて決定論的トラクトグラフィを行い、mTBFAを算出した。研究サンプルには、キューバ人脳マッピングプロジェクトの第2波から83人の健常者が含まれており、そのWAIS-III知能指数と指標が得られた。知能の"ウォーターシェッドモデル"に触発されて、我々は、指数を要約する潜在変数によって媒介されるように、mTBFAと知能スコアとの関連を評価するために、正則化階層化MIMIC(Multiple Indicator, Multiple Causes)モデルを採用しました。標本サイズが限られているために使用された正規化MIMICは、弾性的なネットペナルティを用いて関連するmTBFAを選択し、データに良好なフィットを達成した。指標を記述するために2つの潜在変数が必要であった。流動的知能(知覚組織と処理速度の指標)と結晶化知能(言語理解と作業記憶の指標)である。正規化されたMIMICにより、結晶化知能に対する鉗子小路の効果と流体知能に対する上縦筋膜の効果が明らかになった。このモデルはまた、両方の潜在変数に年齢の有意な効果を検出した。

Studies of the neural basis of intelligence have focused on comparing brain imaging variables with global scales instead of the cognitive domains integrating these scales or quotients. Here, the relation between mean tract-based fractional anisotropy (mTBFA) and intelligence indices was explored. Deterministic tractography was performed using a regions of interest approach for 10 white-matter fascicles along which the mTBFA was calculated. The study sample included 83 healthy individuals from the second wave of the Cuban Human Brain Mapping Project, whose WAIS-III intelligence quotients and indices were obtained. Inspired by the "Watershed model" of intelligence, we employed a regularized hierarchical Multiple Indicator, Multiple Causes model (MIMIC), to assess the association of mTBFA with intelligence scores, as mediated by latent variables summarizing the indices. Regularized MIMIC, used due to the limited sample size, selected relevant mTBFA by means of an elastic net penalty and achieved good fits to the data. Two latent variables were necessary to describe the indices: Fluid intelligence (Perceptual Organization and Processing Speed indices) and Crystallized Intelligence (Verbal Comprehension and Working Memory indices). Regularized MIMIC revealed effects of the forceps minor tract on crystallized intelligence and of the superior longitudinal fasciculus on fluid intelligence. The model also detected the significant effect of age on both latent variables.

© 2019 The Authors. Human Brain Mapping published by Wiley Periodicals, Inc.