fMRIと拡散テンソル画像を用いた自閉症で脳を探る

要約

そのような機能的MRIと拡散テンソル画像などのニューロイメージング技術は、自閉症の認知と神経障害を特徴づけるのがますます便利になっている。発達障害児をスキャンするための適応とともに、ネットワークレベルでの自閉症の脳の接続性の検査が提示される。

要約

新興理論は、脳は自閉症のまとまった単位として機能していないことを示唆している、そしてこの不一致は、自閉症で表示される行動症状に反映されます。構造的神経画像所見は自閉症の脳の異常にいくつかの洞察を提供しているが、そのような調査結果の一貫性には疑問です。自閉症は、動的な処理の障害であると根本的な問題は自閉症で発生する場所と思われる皮質ネットワーク間の通信の試験を、できるので、機能的神経イメージングは​​、その一方で、この点で、より実りされています。機能的結合は、空間的に別個の神経学的events1の時間的な相関関係として定義されています。最近のfMRI研究の数から得られた知見は、複雑な社会や言語の問題^2,3,4,5,6を実行するために一緒に作業する必要がある脳の異なる部分の間に弱いの調整があるという考えを支持している。自閉症の謎の一つは、相対的に無傷の、時々強化された、能力とともに、いくつかのドメインにある赤字の共存です。自閉症のような複雑な症状は、神経回路レベルでの障害の世界的かつ包括的な検査のために呼び出します。自閉症の脳機能の魅力的な最近のアカウント、皮質underconnectivity理論^、2,7は、自閉症の神経生物学的基盤のための統合フレームワークを提供します。自閉症の皮質underconnectivity理論は、複数の脳領域の統合に依存する任意の言語、社会的、または心理的な関数は、処理の需要が増加するなど、混乱の影響を受けやすいことを示唆している。自閉症では、脳の統合的な回路のunderfunctioningは広範囲underconnectivityを引き起こす可能性があります。言い換えれば、自閉症を持つ人は全体の犠牲に断片的に情報を解釈することがあります。特に脳の領域間の皮質underconnectivity、前頭皮質とより後方の領域^3,6は 、現在比較的よく確立されているので、我々は、さらに自閉症症候の重要なコンポーネントとして、脳の接続性を理解し始めることができます。

この方向の論理的な次のステップは、上記の機能の接続を仲介することが解剖学的接続を調べることです。拡散テンソル画像（DTI）は、白質線維の整合性を推測する脳内の水の拡散を調べるために役立つ、比較的斬新なニューロイメージング技術です。この手法では、脳内の水の拡散は、拡散勾配を使用していくつかの方向で検討されています。機能的な接続がタスク中や安静時に別の脳領域間の脳の活性化の同期に関する情報を提供していますが、DTIは、脳領域間のクロストークを容易にすることができる基本的な軸索の組織を理解するのに役立ちます。本論文では、自閉症の脳と研究のこのラインに関わる課題を理解する上で貴重なツ​​ールとしてこれらのテクニックを説明します。

プロトコル

1。発達障害者をスキャンするための特別なテクニック：

それは困難なままに保つために見つけることが、特に障害、子供を持つ人々：1）ヘッドの動き：自体ニューロイメージングは​​、小児集団をスキャンすると、発達障害をもつ人々が非常にchallenging.The主な問題点があることができるMRIを使用して、複雑なテクニック、ですが、スキャンセッションを通じて、機能的MRIスキャナ。これは、順番にデータの品質に影響を及ぼす可能性のあるヘッドの動きにつながる可能性、2）自閉症を持つ子供は、極端な感覚感度を持っていると、スキャナのノイズ、閉空間にある、温度などの要因によって悩まされることができる、③ ）新しい環境に調整不安となっては、自閉症を持つ人々にとって困難である可能性があります。よく準備されていない場合、そのルーチンの変更は問題が生じる場合があります。そのため、入念な準備を持つ革新的な手順は、良好な収率を達成するため、および収集されたデータの品質を向上させるために必要とされる。我々はそのうちのいくつか、参加者のための実験とスキャンプロセスが楽しいものにする、および収集したデータを処理するために、MRIスキャンのために参加者を準備するための理論と実践から得た貴重な洞察が組み込まれています。

1. 社会的なストーリー。ソーシャルストーリーはしばしばautism8子供に小説と混乱の状況を説明するために使用される短い、直接の物語です。我々は、説明と口頭で我々の研究プロセスの各ステップを説明するために自閉症の個々の視点から書かれた社会的な物語を、使用してください。物語の中で各項目では、言葉と絵の両方descriptionsareが提供する。彼らは、スキャン処理に慣れることができるように"私のMRIのセッションについて"と題された、我々は先に彼らのスキャン日の参加者に物語を提供しています。物語の目的は、手続きの個々の理解を高めるために、そして新しい状況で彼/彼女がより快適にするためです。
2. スキャナの音のCDレコーディング。スキャンセッション中に、MRIスキャナは常に大きな音を生成し、これは自閉症の一部の個人に嫌悪かもしれない。 participantstoスキャナのノイズを慣らすためには、我々は（前のスキャンの日に）スキャナによる音の録音を参加者に送る。
3. モックMRIスキャナ。私たちは、廃棄されたフィリップスのMRIスキャナのうち建設モックスキャナを使用して、参加者とMRIスキャンセッションをシミュレート。これは、実際のスキャンセッションの現実的な近似値を提供します。検眼、UABの部に位置するこのモックスキャナの使用は、、参加者は、スキャナの環境に慣れることができます。
4. 前にMRIスキャナのツアーがスキャンする。前にMRIスキャンを開始するために、参加者は、スキャナを参照しても簡単にスキャナのベッドの上で取得する機会を提供されています。通常、これは、恐怖や不安だけでなく、スキャナへの参加者の反応に関する行動情報を研究者に提供を軽減するのに役立ちます。このような反応は、しばしば参加者は、おそらく参加者は、スキャナに入る全体scan.Beforeを完了する可能性があるかどうかの貴重な、しかし、直感的で定性的な、情報を提供し、彼/彼女はロッカールームで彼のすべての持ち物を残し、また、使用して金属がチェックされます金属探知機。
5. MRIスキャナ子供連れに優しい作りに。すべてのスキャンの場合、我々は、UABシヴィタン国際研究センターにあるシーメンス3.0テスラアレグラMRIスキャナを使用してください。これは、参加者の信頼度が低く威圧的意思ヘッド専用スキャナです。 （小児集団に対して）できるだけ子どもにやさしいとして、スキャナの環境を作るために、スキャナがさらに動物の簡単に取り外し可能なステッカー、漫画のキャラクターなどで装飾されることがあります、我々はそれらを維持するために参加者にカラフルな毛布を提供するスキャナで温める。飾るスキャナながら、多くの場合、特別な利害関係（例えば、電車）を持っている自閉症児の場合は、そのような利害が考慮されることがあります。
6. 映画や漫画の使用：解剖学的およびDTIの画像取得は、参加者は、スキャナでタスクを実行する必要はありません。これらのスキャン中に、参加者は自分の好きな映画や漫画シリーズの数分を見てのオプションが表示されます。タスクからの歓迎休憩を提供することに加えて、これは参加者のためのスキャンプロセスをより楽しいものに役立ちます。

2。スキャナと通信するための刺激提示ソフトウェアとボタンのレスポンスデバイスの使用：

1. 実験的なタスクは、E -プライム （心理学のソフトウェアツール、ピッツバーグ、PA）刺激提示のソフトウェアを使用してプログラムされています。彼らは、スキャナとどのボタンを、それらが押すように要求されるに表示される内容に精通しているように、スキャンセッションの前に、参加者は、ラップトップコンピュータ上のタスクの短いバージョンを実践。
2. トン頼むは、統合機能イメージングシステム（IFIS、Invivo株式会社、オーランド、フロリダ州）にロードされ、スキャンパラダイムと同期されます。 IFISシステムは、プロジェクトの頭のコイルに接続されたミラーを介して参加者が意見スキャナの中に参加者の後ろのスクリーン上に視覚刺激を、するのに役立ちます。
3. 制御室でのデュアルモニターは、研究者は、スキャン中に示した実験タスクまたはムービーを選択し、参加者の回答を（応答時間とパフォーマンスの精度を含む）を監視することができます。
4. 参加者はそれらがオーディオを聞くことができるMRI互換性のあるヘッドフォンを着用し、研究者の指示に耳を傾けるだけでなく、スキャナの目障りなノイズを低減。ヘッドフォンに加えて、耳栓は、スキャナーのノイズをさらに低減するために用意されています。
5. 各ハンドに接続された光ファイバーボタンの応答装置は、参加者がタスクの質問にお答えすることができます。 IFISシステムは、スキャンのタイミングと併せて、各応答のタイミングだけでなく、これらの応答を記録します。
6. 緊急"スクイーズボールは、"彼/彼女がスキャンを続行するかしていない場合には参加者に与えられます。このボールを押すと、研究者はすぐに参加者に到達するように促す制御室で警報をオフに設定されます。

3。自閉症を持つ参加者で脳の反応を誘発するために静的および動的視覚刺激の使用：

優れた実験デザインは、あらゆる科学的研究にとって重要である一方、参加者の心を打つことは、特に神経画像では、取得したデータに大きな影響を与えることがあります。刺激は、参加者の理解のレベルにする必要があります、そして実験は、短く正確な、そして楽しいはずです。十分な注意がこれらの要素に与えられていない場合、データの品質に悪影響を及ぼすことができる。特別なケアは、革新的な刺激を作成することによって、チャレンジングで楽しい実験的な作業をしようとして取得されます。

1. 社会的相互作用を描いたビデオなどの動的な視覚刺激は、精神状態の帰属に関する参加者の反応を誘発するために使用されます。短いと楽しいことに加えて、これらの刺激は、現実の社会的世界のスライスですと社会的認知に関連する脳の反応を調査するための適切な場を提供する。
2. このようなさまざまな身体の姿勢を表示する棒図文字として静的な視覚刺激は、また社会的認知を研究するために使用されています。これらの刺激は、ボディーランゲージから感情を推測するために、参加を奨励することで感情を研究する上で有用である。
3. 社会的状況を描いた複数の文字を含む漫画のビネットのような静的な視覚刺激にも使用されています。これらの刺激は、民俗物理学と民族心理学に基づいて帰属を含む。
4. 言語処理を調べる研究では、主に文章理解、語彙の意思決定、および談話の処理を伴うタスクを使用してください。
5. 各実験の長さが互いに異なるが、我々は10分を超えるすべての実験が少ない状態で維持しようとします。さらに、我々はまた、参加者にいくつかの無料/休憩時間を与えるための実験の間にサンドイッチに私達のDTIのスキャンと解剖学的スキャンをしてみてください。我々はこの戦略に合理的な成功を見つけた。一つの走査セッションでは、我々は約30-40分に磁石で費やされた合計時間を割いて2から3の作業を含めるようにしてみてください。治験実施計画書を示すフローチャートは、図1を参照してください。

4。データ収集、保管、分析、および品質管理：

データ収集：

1. 機能的MRIとDTIのデータは、シヴィタン国際研究センター、バーミンガムのアラバマ大学に収容されたシーメンス3.0テスラアレグラ頭部専用スキャナ（シーメンスメディカル（株）、エルランゲン、ドイツ）を使用して参加者ごとに単一のセッションで収集されます。
2. スキャンセッションは、構造イメージングのための高分解能T1強調のスキャンを開始します。これらは、TR（繰り返し時間）= 200ミリ秒、TE（エコー時間）= 3.34ミリ秒、フリップ角= 12度、FOV（視野）で160スライスの3D MPRAGE（磁化調製した高速グラジエントエコー）ボリュームのスキャンを使用して取得している= 25.6センチ、256 × 256マトリックスサイズ、および1mmのスライス厚。この買収は、約8分を持続し、取得したデータは、各参加者の脳についての解剖学的情報を提供しています。
3. 解剖学的スキャンは機能的なスキャンが続いている。機能的な画像を取得するために、我々は、TR = 1000ミリ秒、TE = 30ミリ秒、フリップ角= 60度、FOV = 24 cmと行列= 64 × 64でシングルショット勾配リコールエコープラナーパルスシーケンスを使用してください。我々は3.75 X 3.75 X 5 mmの面内分解能で、その結果、5 mmのスライス厚、1mmのスライスギャップ、24センチメートルFOV、および64 × 64行列とインターリーブの順序で17の隣接する斜めの軸方向のスライスを取得する。
4. 機能的MRI実験の長さに応じて2つまた​​は3つの実験は、60〜75分に含まれていますセッションをスキャンするユート。
5. DTI画像は、シングルショット、スピンエコー、46直交する方向とEPI（Echoplanarイメージング）シーケンスを使用して取得されます。拡散強調、シングルショット、スピンエコー、エコープラナー撮像シーケンスは、TR = 7000ミリ秒、TE = 90ミリ、幅= 2790 Hzの/ボクセル、FOV = 220ミリメートル、および行列のサイズ= 128 × 128で使用されています。二十七3mmの厚さのスライスが無拡散重み付（NOスライスギャップ）イメージングされた（B = 0s/mm2）と拡散重み付き（B = 1000s/mm2）46直交する方向に適用されるグラデーション。

データストレージおよびデータ解析：

1. MRIのセッションから取得したニューロイメージングデータは、医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）に沿って、大学病院でのパスの壁保護されたコンピュータのネットワークに転送されます。
2. このサーバからのMRIおよびDTIデータは研究室の集中管理コンピュータのサーバ（ ニューロン ）に移し、そしてそれはデータ分析に使用できるようになる前に匿名化されています。ニューロンのサーバは、我々の実験に固有の計算を行うために生成されたすべての画像解析のプログラムだけでなく、社内のスクリプトが入っている。
3. コンピュータクラスタは、複数のデータセットの高速化と並列処理を可能にする、3つのノード、クアッドコアプロセッサを搭載した各を採用しています。別の研究からのデータは共通の場所に存在するので、さらに、、それが簡単にメタ解析のためのデータを整理し、包括的な推論を行うことができます。
4. fMRIのデータは、事前と事後処理、および統計的にSPM8（統計的パラメトリックマッピング、認知神経学のウェルカム部、ロンドン、英国）を用いて分析されています。さらに、そのような機能NeuroImages（AFNI）の分析など、他のソフトウェアプログラムは、、fMRIBソフトウェアライブラリ（FSL）、およびMRIcronはまた他の分析に使用されています。
5. DTIのイメージは、事前と事後処理、および統計的にFSLを使用して分析している。

品質管理：

1. 時間的空間的調整は、このようなスライスのタイミングの補正、モーション補正、再編、空間的正規化、および空間的な平滑化などの前処理ステップを用いてfMRIのデータを、ために行われます。
2. ノイズ比（SNR）の信号は、タスク関連の変動と非タスクに関連する変動との間の比をとることによって計算されます。ノイズ（非タスクに関連する変動）は、モーションエフェクトの先頭に立つために熱雑音から何でも含めることができます。両方とも比較的高い比率（> 0.8）を得るためにとアーティファクトのために制御することによって、我々は画像は厳格な品質基準を満たしていることを確認できるSNRを計算することによって。
3. 雑音比（tSNR）に時間的な信号は、実験の全過程にわたってSNRであり、数学的に時間をかけて信号の変化までの平均信号強度の比によって定義されます。平均値と標準偏差は、各ボクセルで取られると、脳内の比率が許容しきい値に達した場合、画像はさらなる分析のために使用することができます。
4. それは常にすべての前処理と分析の段階での成果物のデータを調べることをお勧めします。例えば、前処理されたデータの無線周波数（RF）アーティファクトや評価のモーションアーチファクトのための生の画像を検討。アーティファクトのために制御するための予防措置は、信号の降下量を制限するために、括弧や恒久的な保持器として、頭の中や周辺の金属の被験者をスクリーニングすることです。
5. データセットでもモーションの補正手続を経た後、あまりにも多くのノイズを、持っている、と私たちのデータの品質基準を満たしていない場合、そのデータセットは、通常、更なる分析から除外されます。

5。解剖学的接続性の機能的結合とDTIベースの検査のfMRIベースの調査：ネットワークレベルでの自閉症の脳を調べる：

機能的な接続性：

機能的結合は、脳内の異なる地域間で脳の活性化の同期を指します。脳の領域間の活性化の時間経過の相関関係は、それらの領域間の通信や接続性の証拠として取られます。この分析に必要な手順は、次のとおりです。

1. 興味（ROIを）の領域は、（標準化された脳のアトラスに基づく）、機能的（タスクへのアクティベーションの応答に基づいて）または解剖学的にどちらかを識別されます。これらのROIは活性化を包含するという半径のいずれかで球状に定義されるか、元の形で定義されています。
2. MNI座標と一緒に指定された半径または実際の形状は、、これらのROIの場所の間で重複のscript.Theの存在を社内で使用して、すべてのROIのためのROIのファイルを作成するために組み込まれている調査と修正されます。
3. 各ROIの場合、信号は各参加者のデータから実験の時間経過から抽出されます。
4. 各参加者の場合は、各ROIの平均信号のタイムコースは、相関行列が生成されたすべての他のROIと相関している。相関値は、個人、グループ、およびグループレベルの推論との間を作るために、さらに統計分析のためのフィッシャーのZ'スコアに変換されます。

解剖学的接続（DTI）：

脳全体に白質の整合性を検査するために、拡散テンソル画像はfMRIBソフトウェアライブラリ^{（FSL）9を}用い^て分析している。以下の主な手順は以下のとおりです。

1. この分析の最初のステップは、頭蓋骨剥離と渦電流補正などの前処理を伴います。ストリッピング頭蓋骨は、任意の非実質組織を除去するために脳の抽出ツール（BET）を使用して行われます。高輝度拡散勾配が急激に切り替わると、せん断とストレッチの成果物は、それぞれの勾配方向の異なっていて生産されています。これらの歪みはない適用される拡散勾配と参照画像への拡散の画像を登録するFSLの渦電流補正を用いて補正されています。
2. 拡散テンソルと小数異方性（FA）値、軸索に沿って水の拡散のインデックスは、その後、FSLの拡散のツールボックスを使用してボクセルレベルで計算されています。
3. ボクセルごとのボクセルレベルでのグループの違いは、消化管ベースの空間統計^{（TBSS）10を}用いて検討している。この手法では、すべての拡散のイメージが最初の非線形レジストを使用して、共通の空間に配置されます。
4. すべての参加者からのすべての主要な白質路のFAのスケルトンが作成されます。すべての参加者の個々の拡散のイメージは、このFA管のスケルトンに登録されています。
5. 自閉症を持つ参加者の画像からこの骨格に沿った地域は、t検定を使用してコントロールの参加者から同地域へのボクセルごとにボクセルを比較されます。さまざまなFA値を持つボクセルは、その後大規模な投資収益率と計算された平均FA値として隔離されています。

6。代表的な結果：

私たちの研究から新たな一次結果自閉症と参加者の弱体化神経反応（活性化の観点から、信号強度に、そして機能的結合の変化）と認知と社会的なタスクを達成するために変更された皮質経路の活用可能性に関係する。例えば、機能を仲介することが判明した（他人の意図を推測で側頭頭頂接合部などの後部上側頭溝のため、図2を参照）コア領域は、典型的な制御の参加者への相対的な、自閉症の下で、反応するようです。さらに、コア領域は、特に他のノード、空間的に遠くのもの（図3）と機能的にunderconnected思われる。 DTIで、我々はまた、自閉症の脳の組織の包括的な、ネットワークレベルの画像を提供し、（図4を参照）これらの所見にはいくつかの解剖学的根拠を見つける。

図1のフローチャートの方法と手順を描いた。

図2：そのような文理解（左下前頭回、および左後上側頭溝）のような典型的な言語のタスクで）増加活性化、Bは）他人に精神状態の属性の間に神経が標準的な参加者に二国間の後部上側頭溝の活性化を向上（FWE は p <0.05のしきい値を修正）。

図3。自閉症を持つ参加者の社会的認知タスクの前頭葉と側頭地域間で有意に減少し、機能の接続性（脳の活性化の同期）（P <0.05）。 LSTG：右上側頭回、RIFG：：右の下前頭回、ROI：関心領域、FCA：機能的結合RSTG上側頭回、左。

図4側頭頭頂接合部に側頭葉から進む白質の繊維束を示すDTIラクトの結果は。ラクトの初期出発点は、典型的な制御の参加者をマッチした時代と比較して、自閉症と若年成人で有意に小さくFA値を持っているとしてTBSSで識別されるROIいました。

ディスカッション

このホワイトペーパーで説明する方法と手順は、認知神経科学とニューロイメージングの基本原則に接地されています。一緒に、これらの方法は子供、大人、および障害を持つ人々のシステムレベルでの脳機能を評価するための魅力的なフレームワークを提供します。これらの方法でアースされた研究は、自閉症者に耳障りな脳機能の特性に特に影響を及ぼしている。

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