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良い隣人、悪い隣人：海馬の頻繁なネットワーク近傍マッピングは、414人の被験者コホートにおける人間の知能のいくつかの構造的要因を明らかにした
Good neighbors, bad neighbors: the frequent network neighborhood mapping of the hippocampus enlightens several structural factors of the human intelligence on a 414-subject cohort.
PMID: 32686740 DOI: 10.1038/s41598-020-68914-2.
抄録
ヒトのコネクトームは、過去10年の間に脳科学者、心理学者、画像処理の専門家の間で非常に頻繁に研究されるようになりました。拡散磁気共鳴イメージング技術と高度なデータ処理アルゴリズムにより、今日では数百の解剖学的に識別されたノードと数千のエッジからなる脳グラフを計算することができるようになりました。これらのグラフの解析は、洗練された数学的ツールなしでは絶望的である。これらのツールは、MRI処理のワークフローのエラー率の高さに対処する必要があり、構造的な原因を見つけるか、少なくとも心理的特性と脳の接続の相関関係を見つける必要がある。これまで、構造的コネクノミクスでは、そのような原因や相関関係を特定できることはほとんどありませんでした。本研究では、最も深く研究されている脳領域である海馬の頻回隣人集合を研究しています。その結果、海馬の頻出隣人群は、知能を含む多くの心理的パラメータに影響を与えている可能性があることが明らかになった。その結果、「良い隣人」と「悪い隣人」の間には、より良いテスト結果が得られることが分かりました。我々の研究では、Human Connectome Projectの414人の被験者の画像データから計算されたブレイングラフを利用しています。
The human connectome has become the very frequent subject of study of brain-scientists, psychologists and imaging experts in the last decade. With diffusion magnetic resonance imaging techniques, united with advanced data processing algorithms, today we are able to compute braingraphs with several hundred, anatomically identified nodes and thousands of edges, corresponding to the anatomical connections of the brain. The analysis of these graphs without refined mathematical tools is hopeless. These tools need to address the high error rate of the MRI processing workflow, and need to find structural causes or at least correlations of psychological properties and cerebral connections. Until now, structural connectomics was only rarely able of identifying such causes or correlations. In the present work we study the frequent neighbor sets of the most deeply investigated brain area, the hippocampus. By applying the Frequent Network Neighborhood mapping method, we identified frequent neighbor-sets of the hippocampus, which may influence numerous psychological parameters, including intelligence-related ones. We have found "Good Neighbor" sets, which correlate with better test results and also "Bad Neighbor" sets, which correlate with worse test results. Our study utilizes the braingraphs, computed from the imaging data of the Human Connectome Project's 414 subjects, each with 463 anatomically identified nodes.