Frontiers in Neuroanatomy

はじめに

磁気共鳴拡散テンソルトラクトグラフィー（DTT）は、神経線維の追跡や特定の線維路の解析に広く利用されています。 DTTをin vivoに適用する際に重要なのは、DTT解析のための関心領域（ROI）をどのように設定するかである。 多くの研究者は、解剖学的画像と計算された色分けされた分数異方性（FA）マップを基に、研究目的に応じてROIを設定するのが一般的である（Hong et al, 2009; Kim and Jang, 2013; Li et al, 2013）。 これらのアプローチでは、マルチROIを用いた解析が行われているが、ユーザー依存のROI設定のため、結果の精度の点で難点がある。 この欠点を克服するために、機能的MRI（fMRI）の活性化結果をDTT解析と組み合わせることが行われている（Propper et al.、2010；Li et al.、2013）。 この組み合わせアプローチは，手動でROIを設定するよりも正確なROI設定を行うことができる． 本研究では，Brodmann’s area（BA）テンプレートを用いて，弧状筋繊維路のDTT解析に必要なROIを設定することを試みた． AFはヒトの脳に存在する複数の神経線維路のうち，前頭（Broca）領域と側頭（Wernicke）領域を結ぶ重要な神経線維路であり，言語機能に関連しているとされている。 そのため、AFに病変が生じると伝導性失語や発話障害など様々な言語障害が生じる（山田ら, 2007; Jang, 2013; Liら, 2013）。 したがって、健常者あるいは失語症患者におけるAF線維路の位置とその解剖学的特徴を明らかにすることは、神経科学者や臨床研究者にとって、失語症の神経線維回復状況の予測や追跡調査に役立つため、重要な課題となっています。 また、BAテンプレートは、ヒトの大脳皮質を細胞建築学的特徴に基づいて46の領域に分割した標準テンプレートの一種である（Thottakara et al.） このBAテンプレートの特徴を応用することで、DTT研究において正確かつ有用なROIを設定することができます。 また、AFの線維路確率マップを作成し、脳内線維路の推定を行った。

材料と方法

被験者

健常者13名（右利き、平均年齢38.7±6.4歳、年齢幅：26-50歳）を対象とした。 神経疾患や身体疾患の既往はなかった。 参加者全員が放射線科医と神経科医による評価を受け、正常者と診断された。 被験者は全員、研究の目的を理解し、書面によるインフォームドコンセントを行った。 本研究プロトコルは、現地のInstitutional Review Boardにより承認された。

データ取得と解析

拡散テンソル画像（DTI）データは、6チャンネルフェーズドアレイ感度エンコーディング（SENSE）ヘッドコイル付き1.5T MRスキャナ（Gyroscan Intera, Philips Healthcare, The Best, Netherlands）でシングルショット回転エコーエコープラーニング（EPI）パルスシーケンスで取得された。 DTIデータは、繰り返し時間（TR）/エコー時間（TE）＝10,726/75 ms、視野（FOV）＝221 mm、取得行列＝96×96、再構成行列＝128×128、スライス厚＝2.3 mm、SENSE factor＝2というパラメータで取得された。 拡散加重は32の非同軸・非コプラナ拡散増感勾配に沿って、b値1000 s/mm2で行った。 DTIデータ解析の前に、FSLによるアフィン・マルチスケール登録（Smithら、2004）1 を用いて、すべてのDWI画像を非拡散強調画像（b値＝0 s/mm2）に登録することにより、渦電流と頭部の動きの影響を補正した。 連続追跡（FACT）アルゴリズムと複数ROIアプローチによる繊維割り当てであるDTI Studioソフトウェア（Department of Radiology, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA）を、拡散パラメータマップの計算と繊維追跡に用いた（Wakana et al, 2004; Jiang et al, 2006）。 各被験者のAF線維路を抽出し評価するために、MRIcroソフトウェア2 で提供されている2つの標準的な脳テンプレートを使用した。 BAテンプレートは、46の皮質領域に細分化されたボリュームマスクを提供し、それぞれが異なるBA領域を表しています。 BA テンプレートの皮質領域を利用することで、神経線維路の起始部と相関のある領域を選択・描画し、線維追跡の ROI 選択を行うことができます。 このように、ユーザ依存のROI設定による誤判定要因を最小化することが可能である。 また，脳画像の正規化処理には，MNI T1w テンプレートを使用した． 各被験者の MRI スキャナから取得した DTI データセットと FA マップ算出のためのデータセット は，すべて方向や位置情報が若干異なっている． そのため，脳画像正規化処理により，被験者間の構造・位置の違いに起因する誤動作を防止することができる． また，全データのテンプレート画像に基づく正規化処理を行うことで，繊維路の位置の整合性を保つことができ，確率的経路マップの作成に有用である． 本研究では，全被験者の利き手（左）半球のみを対象として，心房細動の繊維路を解析した． 処理手順のフローチャートを図1Aに示すが，以下の順序で実施した． (i) DTI Studioソフトウェアを用いて被験者のFAマップを算出する． (ii) SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology, London, UK) ソフトウェアを用いて，T1wテンプレートを各被験者のFAマップに共登録する． (iii) BAテンプレートと拡散テンソルデータの正規化を行うため、(ii)で作成した変換行列をBAテンプレートに適用した。 (iv) 正規化されたBAテンプレートに基づき、Broca野とWernicke野に2つのROIを作成し、FA値が0より低いボクセルを基準として、各被験者のAF線維路を抽出した。(v)抽出された各被験者の線維路のバイナリマスクを作成した。 バイナリマスクは、1（繊維路の位置を示すボクセル）と0（非繊維路の位置を示すボクセル）の2値のみである。 このマスクはMRIcroのMNI T1wテンプレートを用いて、元のレジストレーションプロセスの逆変換行列を用いた12パラメータアフィンレジストレーションにより正規化された。 これらの正規化された繊維路のマスクを合計し、被験者の総数で割って、AFの確率的経路マップを生成した。 この確率的経路マップは、ボクセルの確率値に応じて異なるスケールでMNI T1wテンプレートに重ね合わせた（

Figure 1. 繊維追跡／確率的経路生成におけるROI設定（A）、繊維相対位置の測定過程（B）のデータ解析手順のフローチャート。 確率的経路図における弧状筋膜（AF）の相対位置計測について、（a）はXaとXbの中側部位置比計測法、（b）はYaとYbまたはYcの前後部位置比計測法であることを示す。 位置比の測定は、放射冠の位置で示されるMNI（Montreal Neurological Institute）のT1wテンプレートで行った。

被験者ごとの心房細動線維路の位置を調べるために、左半球を基準に心房細動路の占有率で相対位置を測定した。 測定はMNI T1wテンプレート上に確率的に生成した心房細動線維路を用い、中外側と前後側で行った(図1B)。 縦断面は，縦裂から左大脳半球の最外周までの長さ（Xa）と，AFの水平部の内側から外側までの長さ（Xb）の比により，以下のように測定した． (Xa/Xb）×100. 前後方向の位置比は、最前部の境界から最 後部の境界までの長さ（Ya）と、AFの垂直部の前部から後部までの長さ（YbまたはYc） の間で測定した。 より詳細な前後位置比は、水平部（YaとYbの比）と垂直部（YaとYcの比）の合流点を基準として、以下のように個別に測定された。 (Ya/Yb)×100、(Ya/Yc)×100。

結果

すべての被験者群について、AF線維路の確率的経路マップを図2に示す。 カラースケールの範囲は、ボクセルが心房細動線維路の一部である確率を示す。 この心房細動線維路の確率的経路マップにおいて、測定された中側部位置の比率は18％であった。 また、心房細動の湾曲点を基準とした前後方向の位置の比率は35％であった。 この比率は、上部15％、下部20％で測定された。 この結果から、MNI T1wテンプレートにおいて、AFの中側部は半球の全中側部長の1/5を占めていることがわかる。 また、心房細動の前後方向の長さは、半球の前後方向の長さの1/2であった。 また、MNI T1wテンプレートの横断面上に抽出した心房線維路は、生体内の心房線維路の特徴である湾曲した形状のため、心房線維路構造の全体形状を十分に示すことはできなかった。 しかし、マスク画像から抽出した各被験者の心房細動線維路（図1）と再構成した確率地図（図2）からは、下前頭回にあるBroca野と上側頭回後部にあるWernicke野の間の2つの脳領域がつながっていることが明らかになりました。 さらに、生成された確率的経路地図は、各被験者のROI設定用BAテンプレートによって抽出された複合AF線維路の分布が、転位誤差なくヒト脳内に正しく位置し定義されていることを明確に示した。 マルチスライス位置におけるAF線維路の確率的経路マップ。

考察

BAとは、ヒトの大脳皮質の領域で、46の領域がその固有の機能によって明確に定義されている。 BAは解剖学的な区別だけでなく、機能的にも区別されるため、多くの研究者が神経疾患患者や治療戦略などの研究において、脳活動の特定の場所を示すためにBAテンプレートを使用してきた。 特に、BAのうち、Broca野とWernicke野は、側頭・前頭言語野を結ぶシルビウス裂を中心に湾曲するAF神経線維路を介してつながっています（Rillingら, 2008; Jang, 2013; Tak and Jang, 2014）。 AFは、言語機能に関連する最も重要な繊維路であると予想され、皮質脊髄路（代表的な上・下方向）や脳梁（代表的な左・右方向）などの他の繊維路とは異なり、異なる方向を組み合わせた曲線という明確な形状を持っている。 失語症などの言語能力障害を持つ患者さんでは、この心房細動線維路の位置が非常に重要であるため、心房細動線維路の正確な位置を特定することが臨床上重要視されています。 心房細動線維路の神経解剖学的特徴を明らかにし、言語生成のフィードフォワードおよびフィードバック制御に重要な役割を果たすことを評価するために、マルチモダリティ画像技術や侵襲的な術中手術による多くのアプローチが行われています (Duffau et al., 2002; Breier et al., 2008; Hosomi et al., 2009; Marchina et al., 2011; Zhao et al., 2012; Yamao et al., 2014)． 過去に神経線維路を追跡するために導入されたDTT法は、生体内の水分子の拡散現象を計算し、神経線維の特性を示すために広く利用されている。 この方法は、繊維路の可視化に適しており、また応用も容易である。 このような特徴から、DTT法とその技術開発により、生体内の白質関連線維路の可視化が可能となった。 本研究では，BAテンプレートに基づく非ユーザー依存のROI設定をDTTに採用した． BAテンプレートから定義されたROIは、ユーザー依存のROI設定と比較して、神経線維路の整合性に有利である。 さらに，個々のAF tractをMNI T1wテンプレートで正規化し，ヒトの脳におけるAF位置の傾向とその確率的経路を検討した． その結果，被験者の脳内繊維路の接続確率をより正確に推定することができた． これまで、DTT解析のROI選択手順は、ユーザー依存のROI設定で行われることが一般的であり、経験豊富な研究者がROIをうまく定義しても、同一性や再現性の部分で解析誤差が生じることがあった。 しかし、BAテンプレートに基づくROI選択により、ユーザーや研究者によるROI設定ミスの混入がなく、より正確な神経線維路の取得を可能とする解析手法を提案します。 また，脳規格化，BAテンプレートからのROI領域抽出という2つの主要な解析手順を手動で行うことにより，結果の同定性・再現性を維持することができ，高い一致度が得られた． さらに，本研究のアプローチは，DTT研究の解析に容易に適用でき，他の脳領域のBAの線維結合解析に正確につながる可能性がある． まず、決定論的な繊維追跡アルゴリズムを考慮したため、DTT解析の手順に限界がある。 したがって，BAテンプレートを用いた確率的線維追跡アルゴリズムに基づく他の線維追跡アルゴリズムの適用と比較研究は，臨床研究においてBAテンプレートを用いたROI設定を評価する上で，より有益な情報を提供するものと考える。 第二に，被験者募集において，比較的母集団の少ない健常者のみを対象としたことである。 結論として，我々はBAテンプレートを用いた心房細動のROI選択とその確率的経路をヒトの脳で実証した． 本研究で提案した解析手法は，他のDTT研究のROI設定にも十分に応用可能であり，正確な神経線維路の情報を提供し，臨床研究の場でも活用できると考えられる」

Author Contributions

D-HL, D-WL and B-SH designed and coordinated the study. D-HLとB-SHはデータを取得した。 D-HLとD-WLはデータを分析した。 D-HLは原稿を起草した。

Conflict of Interest Statement

著者らは、本研究が潜在的な利益相反と解釈される商業的または金銭的関係がない状態で実施されたことを宣言する。

Abbreviations

BA, Brodmann’s area; ROI, region of interest; AF, arcuate fasciculus; DTT, diffusion tensor tractography; DTI, diffusion tensor imaging; MNI, Montreal Neurological Institute; FA, fractional anisotropy.DTI は拡散テンソルイメージングである。

脚注

1. ^ www.fmrib.ox.ac.uk/fsl, Analysis Group, FMRIB, Oxford, UK.
2. ^ www.mricro.com, Chris Rorden, CA, USA.

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