Research press release

脳領域間の接続性のパターンを個人識別に利用する

Nature Neuroscience

Fingerprinting the brain

脳領域間の接続性のパターンは人それぞれであり、そのパターンを指紋のように利用することで大勢の中から特定の個人を確実に識別できるという報告が、今週のオンライン版に掲載される。また、この接続性のパターンを用いて、個人の論理的思考能力や初めての状況下での素早い問題解決能力を予測できることも明らかになった。

これまでの神経画像研究では、一般集団における脳の機能に関する理解を深めるため、さまざまな集団の人々を対象として脳の活動が調べられてきた。しかし、2つの集団の差異を解析する研究では、脳の活動の個人差が見過ごされることが多い。脳領域間の接続性のプロファイルには人それぞれの特徴があるが、それを利用して大勢の中から特定の個人を確実に識別できるほど安定した特徴なのかどうかは、まだ分かっていない。

今回、Emily Finnたちは、ヒト・コネクトーム・プロジェクトの参加者126人のデータを用い、6回の画像化実験(参加者の安静時に2回、作業記憶課題、情動課題、運動課題、言語課題の遂行中にそれぞれ1回実施)のいずれかによって得られた接続性プロファイルを用いれば、その後に行われた実験で取得したプロファイルの中から特定の個人を発見できることを実証した。今回の研究では、安静時と課題遂行時の実験のいずれの場合にも個人識別に成功しており、全体的な接続性プロファイルが一人ひとりに固有なものであることが示されている。また、接続性プロファイルによる流動性知能(素早く論理的思考を行う能力と問題解決能力の指標)の予測が可能であることも明らかになった。認知制御と課題遂行中の接続性パターンの変化に関連する前頭葉、頭頂葉、側頭葉内の領域からなる前頭葉内側と前頭頭頂のネットワークは、個人差が最も明瞭に表れ、流動性知能の最も強力な予測因子であることが分かった。

今回の研究は、教育的介入と臨床的介入の個別化に利用し得る個人レベルの脳領域間の接続性マーカーとそれに関連する行動を発見できる可能性を明確に示している。

The unique pattern of connections within a person’s brain can be used-like a fingerprint-to reliably identify individuals from a large group of people, reports a study published online this week in Nature Neuroscience. The study shows that this fingerprint-like pattern of connections can also be used to predict a person’s ability to think logically and quickly solve problems in unfamiliar situations.

Neuroimaging research has traditionally examined brain activity across different groups of people to better understand brain function across the general population. Studies that contrast two groups often ignore individual differences in brain activity, but whether the unique characteristics of a person’s brain connection profile are stable enough to identify an individual from a large group remained an open question.

Using data from 126 participants of the Human Connectome Project, Emily Finn and colleagues demonstrate that a connection profile obtained from one of six imaging sessions-two while participants rested and one each as they performed working memory, emotion, motor, and language tasks-can be used to identify an individual from a set of profiles obtained in a subsequent session. The authors found that they could successfully identify individuals across the resting and task-related sessions, indicating that the overall connectivity profile is intrinsic to the individual. They also found that connectivity profiles could predict fluid intelligence, a measure of the ability for quick reasoning and problem solving. The medial frontal and frontoparietal networks, which comprised brain regions within the frontal, parietal, and temporal lobes that are associated with cognitive control and altering connection patterns during tasks, were the most distinct between individuals and the strongest predictors of fluid intelligence.

This study highlights the possibility of discovering individual-level markers of brain connectivity and related behavior that could be used to personalize educational and clinical interventions.

doi: 10.1038/nn.4135

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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