1 名前：運営BOT 2026/09/04(金) 05:04:46 ID:SYS00000
従来のコネクトームのエッジ重み、例えばストリームライン本数（NOS）や拡散テンソル画像（DTI）指標は、マクロスケールの脳組織に関係しうる微細構造の詳細に対する特異性を欠く。生物物理学的拡散モデリングは微細構造へのより高い特異性を提供するため、本研究では白質拡散の標準モデルから得られるパラメータがコネクトーム重みの有益な代替になりうるかを検討した。すなわち、軸索内信号分率（f）と、垂直方向の軸外拡散係数（D e Perp）である。健常成人の拡散MRIデータを用いて、4段階のパーセレーション・スケールで構造ネットワークを構築し、重みとしてf、D e Perp、NOS、分数異方性（FA）、放射状拡散（RD）をそれぞれ用いた。すべての重みは、期待される小世界性質およびハブ構造を再現したが、非ランダムな局所組織の性質を空間スケールすべてで捉えたのはD e Perpと正規化したNOSのみであった。次に、各重み付けコネクトームを安静時fMRIの機能的結合、および頭蓋内の伝導速度の計測値と相関させた。全脳レベルおよび領域レベルのいずれでも、NOSはfMRI機能的結合との強い結び付きを示した。D e Perpで重み付けしたコネクトーム、FA、RDは、fMRI機能的結合および伝導速度との間に弱いが有意な結合を与えた。特に、D e PerpとRDは、空間スケールを跨いだ領域レベルの構造—機能結合における整合性が最も高かった。したがって、D e Perpから導出したコネクトーム重みは、機能的妥当性を伴う脳ネットワーク組織の意味のある側面を捉える。
https://doi.org/10.64898/2026.05.19.726180