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J-GLOBAL ID：201802211944987537   整理番号：18A2154854

安静状態ネットワーク接続性と準安定性は統合失調症における臨床症状を予測する【JST・京大機械翻訳】

Resting-state network connectivity and metastability predict clinical symptoms in schizophrenia

著者 (4件)： Lee Won Hee (Department of Psychiatry, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY 10029, USA) ,  Doucet Gaelle E. (Department of Psychiatry, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY 10029, USA) ,  Leibu Evan (Department of Psychiatry, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY 10029, USA) ,  Frangou Sophia (Department of Psychiatry, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY 10029, USA)
資料名： Schizophrenia Research  (Schizophrenia Research)
巻： 201  ページ： 208-216  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3162A  ISSN： 0920-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 静止状態ネットワーク(RSN)の機能アーキテクチャは,それらの接続性と準安定性によって定義される。破壊されたRSN連結性は統合失調症において十分に証明されているが,準安定性の役割はあまり明確にされていない。ここでは,統合失調症におけるRSN組織化の包括的特性化を行い,この疾患の臨床プロファイルへの寄与を試験した。統合失調症患者(n=85)と健常者(n=48)から得られた安静状態機能的磁気共鳴画像データから,デフォルトモード(DMN),中枢実行(CEN),顕著性(SAL),言語(LAN),感覚運動(SMN),聴覚(AN),視覚(VN)ネットワークを表すRSNを抽出した。各ネットワークに対して,著者らはその機能的コヒーレント性と統合を計算し,準安定性を計算するためにKuramoto秩序パラメータを用いた。段階的重回帰分析を用いて,患者における症状重症度の予測因子としてこれらのRSN特徴を試験した。RSNの特徴は,陽性,陰性,不安/抑うつおよび攪拌/非組織化症状における分散の14%,17%,12%および5%をそれぞれ説明した。DMN,CENとSMNの間のより低い機能的統合は,主に陽性症状に寄与した。SALネットワークの機能特性は,他のすべての症状次元の重要な予測因子であった。特に,SALのより低いコヒーレント性,LANとのこのネットワークのより低い統合,およびCENとのより高い統合は,それぞれ陰性,不安/抑うつおよび非組織化症状に寄与した。SALの準安定性の増加は陰性症状と関連していた。これらの結果は,統合失調症に対するSALネットワークの優先性を確認し,RSN連結性と準安定性の異常が統合失調症関連精神病理学の重要な予測因子であることを示す。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： LAN【通信】 ,  *ネットワーク ,  *安静 ,  聴覚 ,  計算機アーキテクチャ ,  言語 ,  *連結性 ,  視覚 ,  *統合失調症 ,  多重回帰分析 ,  キャラクタリゼーション ,  コヒーレンス
準シソーラス用語： 予測因子 ,  健常者 ,  *準安定性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 準安定 ,  同期性 ,  Kuramoto秩序パラメータ ,  精神病 ,  陰性症状 ,  機能的連結性

分類 (2件)： 神経の基礎医学  (GN01020W) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 安静 ,  ネットワーク接続性 ,  準安定性 ,  統合失調症 ,  臨床症状 ,  予測