주요 우울 장애에서 뇌 네트워크 제어 가능성의 유전적, 개인 및 가족적 위험 상관 관계

Molecular Psychiatry 28권, 1057–1063페이지(2023)이 기사 인용

1766 액세스

1 인용

6 알트메트릭

측정항목 세부정보

정신의학의 많은 치료적 개입은 뇌의 대규모 동적 네트워크 상태 전환에 영향을 미치려는 시도로 볼 수 있습니다. 커넥톰 기반 그래프 분석 및 제어 이론을 기반으로 하는 네트워크 제어 이론은 네트워크 제어 가능성, 즉 동적 네트워크 상태 전환과 관련하여 한 뇌 영역이 다른 뇌 영역에 미치는 영향을 정량화하는 강력한 도구로 떠오르고 있습니다. 네트워크 제어 가능성이 정신 건강과 관련되어 있는지 여부와 방법은 여전히 ​​파악하기 어렵습니다. 여기서 우리는 Diffusion Tensor Imaging 데이터에서 구조적 연결성을 추론하고 계산된 네트워크 제어 가능성 매개변수를 추론하여 주요 우울증 장애(MDD, n = 692) 진단을 받은 환자와 건강한 대조군(n = 820)의 유전적 및 가족적 위험과의 연관성을 조사했습니다. 첫째, 우리는 현재 증상의 심각도나 완화 상태에 따라 달라지지 않으면서 건강한 대조군과 MDD 환자 간에 제어 가능성 측정이 다르다는 것을 확립했습니다. 둘째, 우리는 MDD 환자의 제어 가능성이 MDD 및 정신과 교차 장애 위험에 대한 다유전자 점수와 연관되어 있음을 보여줍니다. 마지막으로, 우리는 조절 가능성이 MDD 및 양극성 장애의 가족적 위험과 체질량 지수에 따라 달라진다는 증거를 제공합니다. 요약하면, 우리는 네트워크 제어성이 MDD 환자의 유전적, 개인적, 가족적 위험과 관련되어 있음을 보여줍니다. 우리는 네트워크 제어 가능성의 개인별 변화에 대한 이러한 통찰력이 정신 건강에 대한 치료 반응 예측 및 맞춤형 개입 설계의 기계론적 모델에 어떻게 정보를 제공할 수 있는지 논의합니다.

복잡 네트워크 이론은 뇌를 분산된 뇌 영역 간의 상호 작용에 의존하는 동적 시스템으로 개념화합니다[1]. 따라서 뇌는 해부학적, 기능적 연결을 통해 활동을 동기화하는 복잡한 뇌 영역 네트워크로 볼 수 있습니다. 이를 바탕으로 수학적 그래프 이론을 활용하여 뇌의 기본 조직 원리[2, 3]와 건강 및 질병의 위상적 조직에 대한 통찰력을 얻습니다[4, 5]. 예를 들어, 전체 부분 이방성(FA)의 감소는 우울증 환자의 관해 상태와 관련이 있는 반면, 전두엽, 측두엽, 섬엽 및 정수리 영역 사이의 FA는 증상 심각도와 부정적인 연관이 있는 것으로 밝혀졌습니다[6, 7]. 교차 장애 커넥톰 분석을 통해 글로벌 네트워크 통신 및 통합의 중심 연결에 장애가 있음이 밝혀졌으며 광범위한 정신 건강 및 신경 질환에 커넥톰이 관여한다는 점을 강조했습니다[8]. 또한, 그래프 컨볼루션 네트워크나 강화 학습 기반 그래프 해체[9]와 같은 그래프에 대한 기계 학습이 기존 그래프 분석의 유익한 확장으로 떠오르고 있습니다.

고전적인 커넥톰 분석은 건강과 질병에서 뇌의 위상학적 조직에 대한 엄청난 통찰력을 제공했지만, 뇌를 적극적으로 조작하고 제어하는 ​​능력을 향상시키지는 못했습니다. 그러나 정신의학에서 사실상 모든 치료적 개입을 촉진하는 것은 뇌의 대규모 역학을 제어하는 ​​바로 이러한 능력입니다[10, 11]. 간단히 말해서, 약물 치료에서 심리 치료에 이르기까지 모든 개입은 뇌의 대규모 동적 네트워크 상태 전환을 제어하려는 시도로 개념화될 수 있습니다[1, 12, 13]. 동적 시스템을 제어하는 ​​연구 및 실행인 제어 이론은 의학 및 생물학[14]에서 어디에나 존재하며, 암 화학 요법의 최적화[15, 16] 및 인공 장기 설계[17]에서 실시간 약물에 이르기까지 모든 개입을 구성합니다. 관리 및 비약물적 유행병 방어 전략[18] - 통제 문제로.

제어 이론과 네트워크 신경과학을 통합한 네트워크 제어 이론의 최근 발전으로 인해 뇌 영역이 뇌 상태 간의 동적 전환에 미치는 영향을 정량화할 수 있게 되었습니다[1, 12]. 소위 뇌 영역의 제어 가능성은 서로 다른 뇌 상태 간의 전환을 제한하거나 지원하는 구조적 연결 특성과 연결되어 있으며[19, 20] 다수의 인지 영역과 밀접한 관련이 있습니다[20]. 뇌 영역의 제어 가능성은 일반적으로 두 가지 주요 지표로 포착됩니다. 한편, 평균 제어 가능성은 제어 입력을 확산 및 증폭하는 시스템의 능력을 측정하여 저에너지 상태 전환을 지원하는 노드의 능력을 나타냅니다. 반면, 모드 제어 가능성은 특히 빠르게 감소하는 신경 역학을 제어하는 ​​능력을 나타냅니다[21]. 평균 및 모달 제어 가능성 측정의 공식적인 정의는 방법 섹션을 참조하세요.