상태 기반 실효연결성 추정 기법 논문 게재 (Frontiers in Neural Circuits)

  • Post Author:
  • Post Category:News

본 연구실의 박해정 교수, 어진석 연구원, 강지영 교수(부경대) 팀은 휴지기 fMRI에서의 상태 기반 실효연결성 추정에 대한 제목으로 (영문제목: State-Dependent Effective Connectivity in Resting-State fMRI) Frontiers in Neural Circuits 에 게재하였습니다. 본 연구는 인간 뇌는 상태에 따라 다른 특성을 보이는데 각 상태에 따른 실효연결망(Effective connectivity) 추정 기법을 제시한 최초의 연구입니다. 또한 모든 상태에서 질환의 특성이 나타나는 것이라기 보다는 특정한 상태에서 질환의 특이성이 나타날 것이라는 가설을 ADHD 군에서 증명한 연구입니다. 본연구는 UCL의 칼 프리스턴 교수가 리뷰하여 좋은 평가를 주기도 하였습니다.

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fncir.2021.719364/full?&utm_source=Email_to_authors_&utm_medium=Email&utm_content=T1_11.5e1_author&utm_campaign=Email_publication&field=&journalName=Frontiers_in_Neural_Circuits&id=719364

초록

휴식 중인 인간의 뇌는 영역 간 기능적 연결의 여러 준안정 상태들 사이에서 천이 과정을 진행하는 고유한 동역학을 나타냅니다. 이에 따라 정신질환에 대한 보다 깊은 이해를 위한 뇌 상태별 기능적 연결성 탐색에 대한 요구가 높아지고 있다. 그러나 기능적 연결성은 실효 연결성이라고 하는 뇌 영역 간의 직접적인 인과 관계에 대한 정보가 부족합니다. 이 연구는 휴식 상태 기능 MRI(rsfMRI)에 대한 스펙트럼 DCM을 사용하여 상태 종속 실효연결성을 탐색하기 위한 동적 인과 모델링(DCM) 프레임워크를 제시합니다. 본 연구에서는 기능적 연결성을 요약하는 rsfMRI의 다변량 자기회귀 계수와 함께 숨겨진 Markov 모델을 사용하여 뇌 상태 시퀀스를 설정했습니다. 이를 기반으로 이산 상태의 시간 경과를 회귀 변수로 사용하여 연속 창의 효과적인 연결을 모델링하는 파라메트릭 경험적 Bayes 체계를 사용하여 상태 종속 유효 연결을 분해했습니다. 본 연구에서는 시뮬레이션 환경에서 상태 종속적 유효 연결성 분석의 타당성을 보여주었습니다. 임상 적용 가능성을 테스트하기 위해 제안된 방법을 적용하여 연령 일치된 정상 발달 아동과 비교하여 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD)가 있는 어린이의 기본 모드 네트워크의 상태 및 하위 유형 종속 효과적인 연결을 특성화했습니다. 88명의 어린이 모두는 임상 진단과 무관하게 세 가지 지배적인 기능적 연결 상태의 점유 시간(즉, 체류 시간)에 따라 하위 유형으로 분류되었습니다. ADHD와 정상발달의 유형에 따른 상태 의존적 유효 연결성 차이와 ADHD의 아형 사이의 연결성 차이는 주로 자기 억제에서 발현되어 아형에서 활성-억제 균형의 중요성을 확대시켰다. 이러한 발견은 정신 질환을 탐색하는 데 있어 상태 의존적 동적 유효 연결성 및 방향성 결합의 상태 의존적 분석을 분해하기 위한 명확한 동기를 제공합니다.