生きているヒトの脳の神経線維束を見つけやすくする方法を開発
国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)
生きているヒトの脳の神経線維束を見つけやすくする方法を開発
【ポイント】
■ 複数の方法を効果的に組み合わせ、MRI画像から脳の線維束を見つけやすくする方法を開発
■ 生きているヒトの脳から、これまでよりも脳の線維の束を見つけやすくなったことを実証
■ 脳の中で情報がやり取りされる仕組みの解明へ一歩。脳画像診断などへの応用にも期待
国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT、理事長:坂内 正夫) 脳情報通信融合研究センター(CiNet)の竹村浩昌特別研究員(JSPS特別研究員)をはじめとする研究グループは、「アンサンブルトラクトグラフィー法」という、脳のMRI画像から神経線維の束(線維束)を見つけやすくする方法を開発しました。これは、これまで用いられてきた複数の手法を効果的に組み合わせることによって、脳の線維束を見つけやすくする方法です。
この技術の開発により、今までの方法では見つからなかった脳の線維束が新たに発見され、線維束を通じて脳の異なる場所同士でどのように情報をやり取りしているかが明らかになることが期待されます。
また、生きているヒトの脳から正確に線維束を見つけられる方法を用いることで、病気によって脳の中の線維がどのように変化するのかを調べる方法の開発につながり、脳画像診断などへの応用にも期待が持てます。
なお、この成果は、計算生物学の国際科学誌「PLOS Computational Biology」(電子版: 日本時間 2016年2月5日(金)午前4:00)に掲載されます。
【背景】
私たちヒトは、大人では1500グラム程度といわれるとても大きな脳を持っています。脳の中では、線維束と呼ばれるワイヤーケーブルのようなものを通じて、遠く離れた脳の場所同士での情報のやり取りがなされています。
私たちの日常の生活では、複数の脳の場所が関わって行われている活動が多くあります。例えば、私たちが言葉を使ってコミュニケーションを取るとき、聞こえてきた情報を理解するための脳の場所と、言葉を話すための脳の場所の間では、線維束を通じた情報のやり取りが行われていると考えられています。
また、こうした脳の線維束が病気などで障害を受け、情報のやり取りが止まると、生活にも支障が出ることが分かっています。そのため、脳の線維束について研究することは、私たちの日常の生活と脳の関係を理解し、また、脳の病気がもたらす生活への影響を明らかにするために重要です。
これまでの研究では、拡散強調MRIという方法で記録されたMRI画像を、トラクトグラフィーという方法で分析することで、脳の線維束を見つける試みがなされてきました。今までに多くの研究者が様々なトラクトグラフィーの方法や、トラクトグラフィーを行うソフトウェアを提案してきました。しかし、これまでに提案されてきたトラクトグラフィー法を用いても、私たちの脳の中にあるすべての線維束を見つけられるわけではありません。それぞれの方法に長所と短所があり、どの方法を用いても、その方法が得意な線維束しか見つけることができないというのがこれまでの課題でした。
【今回の成果】
今回の研究では、これまでに提案されてきたトラクトグラフィーの方法にそれぞれ異なる長所と短所があることに注目しました。
例えば、短い線維束を見つけるのが得意な「方法A」は、長い線維束を見つけることができません。一方、長い線維束を見つけるのが得意な「方法B」は、短い線維束を見つけることができません。そこで、私たちは、それぞれの方法の良いところだけを組み合わせることができれば、これまで見つからなかった線維束を見つけられるかもしれないという可能性に着目し、今回、「アンサンブルトラクトグラフィー法」を提案しました。
アンサンブルトラクトグラフィー法では、まず、複数のそれぞれ異なる長所を持つ方法を使って、線維束の場所や形を推定します。さらに、近年提案されたLiFE法という、トラクトグラフィーで見つかった線維束の中で妥当なものだけを選択する方法を用います。こうして、複数の方法を使って見つけた線維束の中から、LiFE法で妥当なものだけを選び取ることによって、それぞれの方法の長所同士を組み合わせて線維束を見つけ出すことが可能になります。アンサンブルトラクトグラフィー法では、方法Aの得意とする短い線維束は方法Aと同じように、方法Bの得意とする長い線維束は方法Bと同じように見つけることができます。
この方法の性能を評価するため、今回の研究では、生きているヒトの脳のMRIデータを分析し、どのぐらい線維束を見つけることができるのかを調べました。その結果、アンサンブルトラクトグラフィー法を使うと、これまでの方法に比べて、より多くの脳領域で線維束を見つけられることが実証されました。
今回、アンサンブルトラクトグラフィー法を使うことで、これまで見つけられなかった脳の線維束を見つけられるようになることが分かりました。このことにより、これまでよりも正確に、脳がどのような線維束を通じて情報をやり取りしているのかが分かり、私たちの日常の生活を下支えする脳の仕組みが明らかになることが期待できます。
【今後の展望】
これまでよりもMRI画像から線維束が見つけやすくなることで、将来的には、MRIを使って脳の線維束が健康かどうかを判定する画像診断への応用などの展開が考えられます。
今後も、更に性能の高いトラクトグラフィー法の開発に取り組みつつ、これらの手法を用いることで、私たちの脳で情報がどのようにやり取りされているかを明らかにする研究を進めていきます。
小泉新農相にSNSは期待と不安交錯 堀江貴文氏は「うってつけ」
後任の小泉進次郎氏は「ポエム大臣だぜ、なぜ誰も日本の窮状を救おうとしないんだ」73歳落語家
「死刑のはんこを…」「東北でよかった」失言で辞任の閣僚ら後絶たず
大谷翔平、タッチアップで生還しサヨナラ勝ち 連敗4でストップ 試合前はスライダーを解禁
山本由伸が7回1安打0封 メジャー自己最多110球「全員で勝てたので、すごくいい試合だった」
コメの値段、聞いて立ち去った母子も 江藤氏辞任、農家らため息
池田エライザ主演ドラマが独「ワールド・メディア・フェスティバル」で金賞受賞
【楽天ペイ】総額1億ポイント山分けキャンペーン実施中!支払いで楽天ポイントゲット(~6月2日)
浦和学院、横浜にあと1歩及ばず 森監督「ほころびが出た」守備の乱れでの失点悔やむ
慶大・堀井監督「野球にはいろいろな所に落とし穴がある」 投手陣が崩れ法大に勝ち点落とす
後藤真希、“衝撃を受けたアイドル”を聞かれズバリ実名告白「誰もが衝撃を受けたと思う」
父が再婚の丸山隆平(36)現在の家族関係がとんでもないことになっていたと話題に
二階堂ふみが結婚!?お相手が衝撃的過ぎてネット民「マジか・・・」
5人組アイドルBrainBeatにーなさん死去「不慮の事故により永眠いたしました」公式X
石井亮次アナ「ゴゴスマ」で生謝罪 「辞任」もほのめかす
太田光が本音「犬猿の仲」芸人と「一生分かり会えないと。バチバチやってたから」禁断の共演実現
大手アダルトメーカー秘書課社員がAV出演へ 昨秋に中途入社「モノづくりの輪に入りたい」
「びっくり」永野芽郁主演映画の原作漫画家が告白「文春」不倫疑惑報道を知ったのは「本当に…」
マツコ謝罪「申し訳ない。見ている人も笑えない」村上信五も「月曜から夜ふかし」不適切編集言及
永野芽郁の大河降板にNHK「検討した結果、この申し出を受け入れる」公式サイトで発表
父が再婚の丸山隆平(36)現在の家族関係がとんでもないことになっていたと話題に
二階堂ふみが結婚!?お相手が衝撃的過ぎてネット民「マジか・・・」
多部未華子(30)結婚の裏事情あまりにも恐ろしすぎると話題に!
後藤真希、“衝撃を受けたアイドル”を聞かれズバリ実名告白「誰もが衝撃を受けたと思う」
小澤征悦と再婚した桑子真帆アナ(34)黒い過去が流出、衝撃の過去にネット騒然
関ジャニ錦戸亮、登場人物が全員クズだらけの不倫劇もメディア沈黙で批判殺到
「名探偵コナン」最大の謎、蘭姉ちゃんのあの角の正体がついに判明
ガーシー、佐野ひなこの暴露を示唆でネット騒然「ファンだったのに」
中居正広氏側の反論から浮かんだ2つの新事実を指摘「性暴力の評価はともかく…」紀藤正樹弁護士
【おすすめアニメ50選】完結済み!定番から最新作まで!

小泉新農相にSNSは期待と不安交錯 堀江貴文氏は「うってつけ」
後任の小泉進次郎氏は「ポエム大臣だぜ、なぜ誰も日本の窮状を救おうとしないんだ」73歳落語家
「死刑のはんこを…」「東北でよかった」失言で辞任の閣僚ら後絶たず
大谷翔平、タッチアップで生還しサヨナラ勝ち 連敗4でストップ 試合前はスライダーを解禁
山本由伸が7回1安打0封 メジャー自己最多110球「全員で勝てたので、すごくいい試合だった」
コメの値段、聞いて立ち去った母子も 江藤氏辞任、農家らため息
池田エライザ主演ドラマが独「ワールド・メディア・フェスティバル」で金賞受賞
【楽天ペイ】総額1億ポイント山分けキャンペーン実施中!支払いで楽天ポイントゲット(~6月2日)
浦和学院、横浜にあと1歩及ばず 森監督「ほころびが出た」守備の乱れでの失点悔やむ
慶大・堀井監督「野球にはいろいろな所に落とし穴がある」 投手陣が崩れ法大に勝ち点落とす