ダートマス大学の研究者が革新的な脳テンプレートを開発

ダートマス大学の研究者が、神経画像研究の精度と効率を高める新しい皮質表面テンプレート「onavg」を発表しました。このテンプレートは、1,000 を超える脳スキャンに基づいており、認知および臨床神経科学研究に革命を起こすことを目指しています。

神経科学にとって大きな前進として、ダートマス大学の研究者らは、神経画像データを分析するための新しい皮質表面テンプレート「OpenNeuro Average」(onavg)を発表しました。この進歩により、脳研究の精度と効率の両方が向上し、この分野における長年の課題が解決されることが期待されます。

人間の脳は、知覚、記憶、言語、思考、感情などの機能を統合する、驚異的な複雑さを誇ります。その謎を解くために、科学者はさまざまな状態の脳の活動を記録する神経画像診断に頼っています。これらの画像診断研究では、脳の外側の層である大脳皮質全体の機能組織を調べるために、「皮質表面モデル」がよく使用されます。

しかし、脳の構造は人によって異なるため、研究者は個人間でデータを比較するために一貫したテンプレートを必要とします。これらのテンプレートは、個々の脳の形状が異なっていても、「頂点」と呼ばれる同等の解剖学的位置を正確に特定することを目的としています。

わずか 40 個の脳のデータに基づく従来の皮質表面テンプレートは、25 年間にわたって神経画像処理に影響を与えてきました。onavg テンプレートは、神経画像処理データのオープンソース プラットフォームである OpenNeuro 内の 1,031 個のデータセットから 30 個の脳の解剖学を利用して、このパラダイムを転換します。

「私たちの皮質表面テンプレートであるonavgは、脳のさまざまな部分を均一にサンプリングした初めてのものです」と、ダートマス大学ハックスビー研究室の主任著者でポスドク研究員のフェイロン・マー氏は述べた。 ニュースリリース「これは、より計算効率が高く、偏りの少ないマップです。」

Onavg は、皮質の均一な表現を提供し、皮質の頂点を定義する幾何学的アプローチを利用することで、以前のモデルを上回っています。これは、バイアスを導入して神経画像分析の精度を制限していた以前の球体ベースの方法とは対照的です。

onavg の注目すべき利点は、より少ないデータで正確な結果を得られることです。特に希少疾患の臨床集団からの神経画像データの取得にはコストがかかり、ロジスティックス上の課題もあるため、この効率性は画期的なものです。

「神経画像診断によるデータの取得には非常に費用がかかり、希少疾患の研究など一部の臨床集団では大量のデータを取得することが困難または不可能な場合があるので、より少ないデータでより良い結果にアクセスできることは強みとなる」とマー氏は付け加えた。

このテンプレートの開発により、神経科学研究の再現性と再現性が大幅に向上し、現代の研究における重要な問題に対処できる可能性があります。

「より効率的なデータ使用により、私たちのテンプレートは学術研究における結果の再現性と再現性を高める可能性があります」とマー氏は付け加えた。

共著者であり、ダートマス大学心理・脳科学部の教授でもあるジェームズ・ハクスビー氏は、この革新の幅広い応用を強調している。

「onavgは認知および臨床神経科学のあらゆる側面に幅広く応用できる方法論的進歩を示すものだと私は考えています」と彼はニュースリリースで述べた。

ハックスビー氏は、このテンプレートが、視覚や聴覚などの感覚プロセスの研究から、個人差や自閉症やアルツハイマー病などの神経疾患の調査まで、さまざまな研究分野で役立つと予想している。

「この研究は、この分野に幅広く深い影響を与えると考えています」とハクスビー氏は付け加えた。

onavg テンプレートは、テキサス大学ダラス校の Jiahui Guo 氏とボローニャ大学の Maria Ida Gobbini 氏の協力により、神経科学の最先端を前進させるための共同の取り組みを体現しています。

この画期的な研究の詳細については、 完全な研究 Nature Methods誌に掲載されています。