Brain state sets the spatial scale at which cortical geometry constrains human cortical dynamics
本研究は、皮質の幾何学的構造と結合性のどちらが主に脳のダイナミクスを形成するかという論争に対し、それらの影響は状態依存的かつスケール特異的であり、結合性が広範なパターンを支配し幾何学的構造がより微細な詳細を制約する一方で、脳の状態がこれら解剖学的制約が作用する有効な空間スケールを決定するということを示すことで、その論争に決着をつけるものである。
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人間の脳は、折りたたまれた組織の景観であり、数十億の細胞が思考、記憶、運動を生み出すために通信し合う、広大でしわの寄った表面である。何十年もの間、科学者たちは、この組織の物理的な形状が、その上を駆け巡る電気信号にどのように影響を与えるかについて議論を重ねてきた。ある学派は、脳の機能は主にその配線図、すなわち遠く離れた領域を接続する長距離ケーブルによって決定されると主張している。別の学派は、脳の機能は表面の幾何学的な形状、つまり、水が丘の斜面を流れ落ちる際に地形の輪郭に従うように、折りたたみや曲線が活動を自然に導く方法によって形作られると主張している。第三の、しばしば見落とされる要因は、脳の状態である。すなわち、人が起きているのか、それとも眠って夢を見ているのかという点である。これらの問いは膠着状態に陥っており、証拠は配線と形状の両方を支持しているように見えるものの、それらがどのように組み合わさるのかを説明するには至っていなかった。
マギル大学の研究チームは、視点となるスケールと、その瞬間の脳の状態によって答えが全く異なることを示すことで、この対立を解決した。彼らは、単一のドナーの脳組織の超高解像度マップである「BigBrain」を用いて、高度なコンピュータモデルを構築した。このマップは非常に詳細であり、標準的な医療スキャンよりもはるかに細かい、皮質の微細な折りたたみを捉えている。彼らは、この表面上で電気波がどのように伝わるかをシミュレートし、てんかん発作を監視するために脳内に電極を配置した患者からの実際の記録とモデルを照らし合わせてテストを行った。これらの患者は、深い睡眠状態と仮想環境での能動的なナビゲーションという、二つの非常に異なる状態における脳の活動へのユニークな窓を提供した。
研究者たちは、脳が自身の解剖学的構造を固定されたルールとして扱っていないことを発見した。その代わりに、脳の現在の状態が、どの解剖学的特徴が最も重要になるかを切り替えるスイッチとして機能しているのである。脳が深い睡眠状態にあるとき、皮質のはだの微細な、ミクロレベルの詳細が、電気的パターンを形作る支配的な要因であった。モデルによれば、脳表面の高解像度の幾何学形状だけで、睡眠中に見られるゆっくりとしたリズムのある波を正確に予測することができた。しかし、同じ脳モデルを能動的なナビゲーションの状態に置くと、ルールは逆転した。この覚醒した能動的な状態では、表面の微細な詳細は重要性が低下し、脳の活動はより粗く広い幾何学的視点により適合するようになった。
決定的なことに、本研究では、記憶とナビゲーションに不可欠な深部脳構造である海馬と、その皮質との接続についても調査した。研究者たちは、この接続の影響は一定ではなく、脳の状態に応じてその効果が反転することを発見した。睡眠中には、海馬と皮質の間のリンクを強化すると、自然な睡眠リズムが乱れ、モデルの予測精度が悪化した。しかし、ナビゲーション中には、同じ接続が役立ち、実在の脳の活動に一致させる能力を向上させた。これは、同じ解剖学的経路が、ある状態では妨げとなり、別の状態では助けとなることを意味しており、脳の構造が単独で機能を決定するのではなく、脳の現在の状態と連動してのみ機能することを証明している。
配線と形状のどちらがより重要であるかという論争に決着をつけるため、チームは、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）スキャンから脳の活動パターンをどの程度再構成できるかをテストした。彼らは、どちらかが普遍的に優れているということはないという結論に達した。長距離の配線接続は、脳の広い領域にわたる広範で大きな活動パターンを説明するのに適していた。対照的に、皮質の高解像度の幾何学的形状は、より細かく詳細なパターンを説明するのに適していた。これら二つの要因は異なるスケールで支配的であり、空間スケールが約93ミリメートルの地点で交差する。これが、なぜこれまでの研究が相反する結論に至ったのかを説明している。すなわち、広範なパターンを見ていた研究者は配線を鍵と見なし、微細な詳細を見ていた研究者は幾何学を鍵としていたのである。
研究者たちは、これらの発見が単に詳細なマップを使用した結果ではないことも排除した。彼らは標準的な低解像度の脳モデルを同じデータに対してテストしたが、高解像度マップのポイント数に合わせて調整しても、睡眠リズムを捉えることができなかった。さらに、全く同じ高解像度の表面に対して異なる種類の数学的モデルをテストしたが、意味のある結果は得られなかった。これにより、彼らの発見の成功が、超微細な解剖学的マップと、彼らがシミュレートした脳の電気場の特定の方式との、特定の組み合わせに依存していることが確認された。
最終的に、本研究は、脳が単一の固定された操作マニュアルを持つ機械ではないことを示唆している。むしろ、脳は、その物理的な構造の関連性が刻一刻と変化するダイナミックなシステムである。脳は、休息時には微細な詳細に焦点を当て、ナビゲーション時には大まかな筆致に焦点を当てるというように、自身の解剖学的構造を変化するレンズを通して読み取っているのである。この層状の理解は、脳の配線を優先する者と、脳の形状を優先する者の間の長年の不一致を解消するものである。すなわち、両者は不可欠であるが、それは正しいスケールと正しい精神状態を通して観察されたときにのみ、その真価を発揮するのである。
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