ニューラル・インテグレーターとオーケストレーターのコミュニティは,人間の脳における自発的な信号伝達を形作ります

科学分野:

• 神経科学は神経科学である.
• コグニティブ・サイエンス コグニティブ・サイエンス
• システム生物学 システム生物学

背景:

• 人間の認知は,脳内にある本質的なダイナミクスに依存している.
• 理論的なモデルは,オーケストレーターとインテグレーターシステムによる階層的な脳組織を提案しています.
• 休息状態の脳活動におけるこの枠組みの存在は,まだ十分に研究されていない.

研究 の 目的:

• 本質的な脳活動におけるオーケストレーション・インテグレーション・フレームワークを定量的にテストする.
• この脳の組織と人間の知性との関係を調査するために.
• 金融数学から派生した新しいモデリングフレームワークを神経科学に適用する.

主な方法:

• 173人の健康な成人の7T静止状態機能磁気共鳴画像 (fMRI) データを活用した.
• 多変数分数オーンシュタイン-ウレンベックプロセスを適用して,自発的な脳波動をモデル化しました.
• 脳システムのオーケストラ化と統合を特定するために導出された方向性影響指標.

主要な成果:

• 脳活動の安定した二重組織をオーケストレーターとインテグレーターに識別した.
• 皮質下オーケストレーターには,前方タラムス,プタメン,ケダートが含まれていました.
• 皮質のオーケストレーターは,注意と感覚のネットワークで構成され,より高いレベルの認知ネットワークは,インテグレータとして機能しました.
• この統合・オーケストレーション軸は,インテリジェンススコアと相関していた.

結論:

• 内在的な脳活動は,認知的なタスクがなくても,統合・オーケストレーションの組織を示している.
• この枠組みは,インテリジェンスにおける個々の違いを理解するために重要である.
• 分数モデリングアプローチは,変化したネットワークダイナミクスによって特徴づけられる脳の障害を研究するためのツールを提供します.