Frontiers in Psychology

脳梁（CC）は脳の二つの大脳半球をつなぐ第一交叉である。 したがって、いわゆる「スプリット・ブレイン」を表すのに交連切断術という言葉は間違っておらず、すべての交連を切断したオリジナルの人間の外科手術（Gazzaniga et al.）は厳密には正しいのですが。 1967）、その後の手術では交連のみを切断したため、「callosotomy」という用語が使われるようになり、その場合のより適切な用語として残っている（例えば、Franz et al. CCが提供する機能は、有袋類などの非胎盤哺乳類で観察されるように、少なくとも部分的には前交連（AC）が先行していると考えられている（Heath and Jones, 1971; Ashwell et al, 1996）。 ヒトの脳にもACの経路は残っているが、現在の文献ではその結合性と構造はまだ研究されておらず、まばらな知見には一貫性がない（Lasco et al.） 例えば、磁気共鳴画像法（MRI）に基づく知見は、ACが女性と男性で同じ大きさであるかどうかに関して、まちまちである（Lascoら、2002；Patelら、2010）。 Patelら（2010）は、軸索における水分子の拡散を利用した拡散テンソル画像（DTI）という生体内の手法を用いた比較的新しい研究で、8人の被験者を研究し、5人の被験者のACの線維を分離することに成功した。 その結果、ある被験者では、AC後肢の線維の多くが頭頂葉に両側から移動して終末を迎え、より小さな束は前頭回で終末を迎え、さらに別の束は側頭葉に入ることがわかった。 このような個人差はすべての被験者に見られたが、大半の被験者がCCが明確に投射しない眼窩前頭皮質、頭頂葉、側頭葉への両側性投射を示した。

我々の見解では、AAAは新皮質のネットワークと、大脳基底核や視床などの皮質下構造（特に我々の提案では議論されていない）との接続に大きく依存している（Franz, 2012）。 したがって、ACが関与する進化的展開は、AAAモデルにおいても何らかの役割を果たすかもしれない。 しかし、この関連性を具体的に取り上げた文献はほとんど見つからなかった。

ACの役割は、視覚的注意を含むような、注意の形態を必要とすると思われるタスクにおいて研究されてきた。 例えば、視覚的統合を伴うタスクの文脈でACallosal集団が研究されてきたことはよく知られている（Gazzanigaら、1962、1965；Sperry、1968；Levyら、1972）。 最近、Corballis (1995)は、視覚統合と注意について研究し、先行していた先天性脳梁の研究の矛盾を説明しようとした。 コルバリスは、視覚的注意系を二分化させ、一方（形に関わる）は自動的で各半球に局在し、他方（動きと位置に関わる）は随意的で皮質下であることを提唱した。 AAAモデルは、このような観察に基づいて、文献に見られる矛盾を解決することができます。 我々の提案するモデルによれば、複数の注意のレベルにわたって、半球間の情報伝達を媒介する可能性のある経路がCC以外に存在することになる。 その1つが、大脳半球間の注意の共有の仲介に重要である可能性があると我々が提唱する基底核の回路を含む可能性である（Franz, 2012）。 CCを切断すると、皮質経路を介した注意の直接伝達はほとんど行われなくなる（もちろんACがバックアップの役割を果たす場合は別である）。 しかし、注意に基づく視覚情報の統合は、皮質下経路および/またはACを経由してまだ行われる可能性がある。 このように、AC（および／または大脳基底核と関連する回路：Franz, 2012）を介した視覚統合の注意に基づく仲介により、Corballis（1995）が観察した二部注意システムが存在しうる。

視覚と注意を含む研究は、運動行動を制御するシステムから完全に切り離して考える必要はない。 私たちの研究結果（Franz, 2004; Franz and Packman, 2004）によると、様々な形の注意（視覚および内部-非視覚）が運動行為と密接に関連しており、ACの潜在的な注意の役割を理解する鍵は、行為、視覚、注意の間のリンクにある可能性があることは当然であると言える。 Franz（2004）は、健常被験者に、視覚フィードバック、すなわち各手への内的注意の異なる操作のもとで、両手で円を描かせた。 その結果、ある種の内的注意を受けた手が描く円の大きさは、その手に対する視覚的フィードバックがある場合に生じる効果と同様の方法で大きくなった（注意・視覚的フィードバックがない場合との比較において）。 我々のAAAモデルでは、注意は運動出力の調節（および、どのような運動行動を計画するかの選択）において重要な要素であり、現在の証拠を見る限り、ACがその機能において役割を果たすことを否定することはできない。 しかし、どのような認知課題においても、AC の役割を直接検証することは些細なことではない。

AC が認知機能に関与しているかどうかを調べることは、局所的な AC を持つ参加者を見つけることが容易でない（そして我々は誰も知らない）ことを考えると、神経心理学研究においてはほぼ不可能である。 したがって、正常なACの神経学的差異を評価し、神経学的データと行動データを相関させる方がはるかに直感的であろう。 今回紹介するトラクトグラフィーの方法（ACの解明）は、健常者の大規模サンプルに比較的容易に適用でき、理想的には、同じ人が目的別にデザインされた認知課題を用いて行ったパフォーマンス（DTIコレクションとは別のテストセッションで行った課題に基づく）と組み合わせることが可能である。 ここでは、DTIが実施可能であり、神経学的に正常な人々の少人数のサンプルに有用な結果をもたらすことができることを実証する。 図1では、ジョンズ・ホプキンス大学の公開DTIデータセットから得た10人の女性参加者から得たデータに対するDTIトラッキングの結果を示す（全ソースについては、謝辞を参照）。 平均年齢は22歳（SD=2.5）であった。 画像はFSL Diffusion Toolbox (Smith et al., 2004; Woolrich et al., 2009; Jenkinson et al., 2012) を用いて処理し、手順は他の繊維路に関する以前の研究で用いられたもの (FDT; Behrens et al., 2003a,b, 2007; Johansen-Berg et al., 2004) を使用しました。 簡単に言えば、まず、各参加者の画像を4次元ボリュームに連結し、FSLのBrain Extraction Tool (BET; Smith, 2002; Jenkinson et al., 2005)を用いて頭蓋骨を剥離した。 抽出された画像は、頭部の微小な動きと磁場方向の変化によって生じる渦電流の補正が行われた。 拡散テンソルをフィッティングし、各ボクセルにおける一次拡散方向とFAのレベルを表示する画像を生成し、マスキング時のカラーマップに使用した。 交差線維を用いたサンプリング技術（BEDPOSTX；”X “は交差線維を意味する）を用いて得られた拡散パラメータのベイズ推定は、後に拡散ボクセルにわたるトラクトグラフィーを実施するために、2つの交差線維を考慮した拡散サイズと方向の分布を生成するために実施された＜8475＞＜137＞＜8477＞＜137＞＜1871＞＜1249＞図1． 10人のコントロール参加者全員にわたる平均化されたトラッキング結果を、解剖学的参照のための2mm等方性ボクセルを有する標準T1強調MRI画像に重ね合わせる。

次に10人のコントロール参加者全員にわたる平均化されたトラッキング結果は、解剖学的参照のための2mm等方性ボクセルを有する標準T1強調MRI画像に重ね合わされました。 グループ平均のFA比は0.3146（SD=0.0472）であった。 この結果は、ACの構造を明らかにすることができるため、より大きなサンプルサイズを用いて、行動課題のパフォーマンススコアとFA値の相関を調査する可能性があることを明らかにした。 本書で提案するのと同様の手順を用いることで、健常者のより大きなサンプルサイズをテストし、DTI結果のFA値（例えば）を、行動への注意という目的で開発されたタスクから得られる特定の従属変数と相関させることが可能である（その手順は当研究室で開発中のものである）。

利益相反声明

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行われたことを宣言する。

謝辞

DTIデータの一般使用を許可したHuman Brain Project and National Research Resource Center（米国）とJohn Hopkins Universityに謝意を表する。 また、ニュージーランド王立協会マースデン基金（Elizabeth A. Franzへ）からの寛大な助成金支援に感謝する。