幻覚剤が脳のネットワークに何を起こすのか：fMRIスキャンで視覚化すると
2014.11.6 THU wired.jp
マジックマッシュルームの幻覚成分を投与した被験者の脳を、「正常状態の脳」と比較。視覚化が行われた。
通常は生じない「ネットワーク間のつながり」が、多数生じていることがわかる。
TEXT BY BRANDON KEIM
IMAGE BY PETRI ET AL./PROCEEDINGS OF THE ROYAL SOCIETY INTERFACE
TRANSLATION BY TOMOKO TAKAHASHI, HIROKO GOHARA/GALILEO
IMAGE BY PETRI ET AL./PROCEEDINGS OF THE ROYAL SOCIETY INTERFACE
TRANSLATION BY TOMOKO TAKAHASHI, HIROKO GOHARA/GALILEO
WIRED NEWS(US)
近年の脳の研究では、これまで脳の構造や領域に当てられていた研究の焦点が、「神経学的なネットワーク」へと重心を移している。
つまり、脳の細胞や領域がどのように相互作用するかという研究だ。
意識が、脳の特定領域によって生じるのではなく、領域間のやりとりによって形成されていると見る研究でもある。
しかし、こうしたネットワークを解明するのは容易なことではない。
そこで研究者たちは、ネットワークの特性を表す手法を高度化しようと取り組んでいる。そのような取り組みの一例が、このほど『Proceedings of the Royal Society Interface』誌に発表された。
しかもこれは、単なるネットワークではなく、「ネットワークのネットワーク」の特性を表す手法だ。
意識を構成する側面の一部は、おそらくこれらの「メタ・ネットワーク」から生じている。
この説を検証するべく、研究チームは、マジックマッシュルームの有効成分「シロシビン」を注射された被験者15人の脳をfMRIスキャンにかけ、プラセボを投与された被験者の脳活動のfMRIデータと比較した。
その結果が冒頭の画像だ。
大きな円は、ネットワーク同士のつながりを示す。小さい丸や色は、脳の各領域に対応しているのではなく、つながりが特に密なネットワークを表す。
左は正常状態の脳で、右はシロシビンの影響下にある脳だ。
Wiki
シロシビンあるいはサイロシビン（Psilocybin、4-ホスホリルオキシ-N,N-ジメチルトリプタミン）は、シビレタケ属やヒカゲタケ属といったハラタケ目のキノコに含まれるインドールアルカロイドの一種。
強い催幻覚性作用を有する。
菌内で共存しているシロシン（サイロシン）（Psilocin、化学式：C12H16N2O）のリン酸エステルで、シロシビンが加水分解されるとシロシンとなる。
数学的に説明すると…
研究共著者で、イタリアにあるInstitute for Scientific Interchange（ISI）に所属する数学者のジョヴァンニ・ペトリは、幻覚体験を調べることが実験の直接の目的ではないと話す。
シロシビンは意識を確実に変化させることから、理想的な実験システムを得るために必要なのだという。
数学的に説明すると、「正常な状態の脳」では、離れているネットワーク同士の結びつきが少ない、秩序だった相関関係が成立している、
とペトリ氏は述べる。
ところが、シロシビンを投与するとその状態は変化する。
ネットワークは突如として、一見でたらめに連結しあうのだ。
しかし実際には、でたらめにつながっているわけではなく、いわば正常時とは異なる新たな秩序が出現しているらしい。
英国キングス・カレッジ・ロンドンの神経生物学者ポール・エクスパート率いる研究チームは、論文の中で次のように述べている。
「このような構造がもつ意味については推測が成り立つ。この脳全体におけるコミュニケーションの拡大が副産物としてもたらす可能性のあるもの、それは共感覚だ」
共感覚とは幻覚体験中によくみられる現象で、色に味覚を感じたり、音に触感を感じたり、匂いに形が見えたりと、異なる種類の感覚が混ざり合うものだ。
なお、ペトリ氏は、冒頭のようなネットワークの視覚化は、単純化された抽象的概念にすぎず、解析結果を2次元で表現しただけだと指摘する。
ネットワークをより厳密に視覚化するなら、3次元で、なおかつネットワーク間のつながりがスポンジ様の構造をなしているものになるだろうと同氏は述べる。
しかし、そのレヴェルの解釈を数学的に表現する方法を、研究チームはまだ見いだせていない。
チームは今後の研究でさらに視覚化の手法を向上させ、ネットワークのゆらぎをより長時間にわたって、さらに、シロシビン以外の薬物を使っても、追跡したいと考えている。
intechopen.com/books/adaptive-filtering/eeg-fmri-fusion-adaptations-of-the-kalman-filter-for-solving-a-high-dimensional-spatio-temporal-inve
1. Introduction
Recording the dynamics of human brain activity is a key topic for both neuroscience fundamental research and medicine.
The two main techniques used, Electro- and Magneto-encephalography (EEG/MEG) on the one hand, functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) on the other hand, measure different aspects of this activity, and have dramatically different temporal and spatial resolutions.
There is an important literature dedicated to the analysis of EEG/MEG (REF) and fMRI data (REF).
Indeed, the both techniques provide partial and noisy measures of the hidden neural activity, and sophisticated methods are needed to reconstruct this activity as precisely as possible.
Adaptive filtering algorithms seem well-adapted to this reconstruction, since the problem can easily be formulated as a dynamic system, but it is only recently that such formulations have been proposed for EEG analysis (Jun et al., 2005), fMRI analysis (Johnston et al., 2008; Murray & Storkey, 2008; Riera et al., 2004), or EEG-fMRI fusion (Deneux & Faugeras, 2006b; Plis et al., 2005).