重要な署名は、パーキンソンとエッセンシャルな振戦を際立たせます

研究者は、パーキンソン病を本質的な振戦とは一線を画す神経化学的特徴を特定しました。これは、最も一般的な運動障害の2つですが、それぞれが脳の明確な変化に関連しています。

の新しい研究で 自然コミュニケーション、VTCのバージニア工科大学のフラリン生物医学研究所と科学大学の科学者は、これら2つの障害を区別する2つの重要な神経伝達物質（ドーパミンとセロトニン）のユニークな化学シグナル伝達パターンを特定しました。

「この研究は数十年の仕事に基づいています」と、フラリン生物医学研究所の科学者であり、同僚と共同著者であるモンタギューは、研究所での15年間にわたって多面的な技術と理論的構成要素を開発したと言います。

「行動ゲーム理論を医療テストのようなものに調整することから、脳の化学をリアルタイムで見ることができる機械学習モデルの精製まで、私たちは常に臨床的に有用なものに洞察を翻訳することを目指してきました」と、研究所で人間の神経科学研究センターを指揮するモンタギューは言います。 「この研究はその方向に明確な一歩を踏み出します。」

研究者は、意思決定と報酬処理に関与する脳領域、つまり線条体の尾状核に焦点を当てました。

エッセンシャル振戦とパーキンソン病患者の深脳刺激（DBS）手術中の機械学習強化電気化学技術を使用して、チームは、患者が公正で不公平なオファーを含むゲームをプレイしたため、意思決定と脳の化学を理解するように設計されたタスクを測定しました。

2018年にこの作品から出現し、に出版された初期の研究で 神経精神薬理学、研究者たちは、意識的な人間の被験者における積極的な意思決定中に、ドーパミンとセロトニンの秒秒後の変動の最初の記録を明らかにしました。

初期のブレークスルーは、最新のものの基礎を築きました。

「データは、8年前にモンタギューと研究所の彼のチームとウェイクフォレスト大学の協力者によって収集されていましたが、私たちはより良いツールと新鮮な視点でそれに戻ってきました。

2017年と2018年のDBS手術中、ウェイクフォレスト大学の脳神経外科医エイドリアンラクストンとスティーブンタッターは、パーキンソン病の炭素繊維電極と本質的な振戦患者を使用して、オファーを受け入れたり拒否したりしているゲームをプレイしている間、レコーディングを行うのに役立ちました。

研究プロトコルは、神経外科医がすでに脳の活動をリアルタイムで監視して、脳の小さな標的領域を電気刺激のために脳の小さな標的領域を正確に見つけて、障害の症状を治療するために脳の活動を既に監視するときに運ばれました。

今、 自然コミュニケーション 研究では、研究者は、ゲーム中にそれらの患者がどのように期待を形成および調整したかを追跡するために計算モデルを適用し、各障害に関連する署名化学シグナル伝達パターンを明らかにしました。

で 人々 本質的な振戦により、ゲーム中に期待に違反した金銭的な申し出は、シーソーパターンを引き起こしました。ドーパミンレベルは上昇し、セロトニンは低下しました。この反対の反応は、1つの神経伝達物質が他の神経伝達物質が落ちたように上昇すると、意思決定中の脳活動の初期の研究で見られる誤ったパターンです。

最新の発見では、この相互の神経化学的シグナル伝達は、パーキンソン病患者には存在しませんでした。

ドーパミン産生ニューロンはパーキンソン病で死ぬことが知られているため、研究者はドーパミンが脳の最も明確な化学的違いであると予想していました。

しかし、洗練されたツールと人々がどのように期待を形成したかのモデルを使用して、彼らがよく見たとき、それはドーパミンではなく、パーキンソンソンが本質的な振戦と最も際立っていました。代わりに、パーキンソン病の理論においてそれほど顕著ではなく、この疾患に対する潜在的に強力な科学的および臨床的洞察を開いたのは、セロトニンであり、パーキンソン病の理論においてそれほど顕著ではありませんでした。

「私たちが驚いたのは、セロトニンがどれだけ際立っているかということでした」とハウは言います。 「ドーパミンが破壊されただけでなく、それが予想されていただけでした。ドーパミンとセロトニンの間の正常な前後がなくなったことでした。セロトニンディップもドーパミンの上昇もありません。それは、1つのシステムが混乱しているだけではありません。

計算モデルは、強化学習として知られる機械学習の形に従い、過去の実験からより多くのデータを処理したときにパターンを検出する能力を徐々に改善しました。モンタギューと同僚のテリー・ローレンツからの初期の研究は、このプロセスのレベルと行動のレベルでこのプロセスの重要性を確立し、この新しい一連の実験と分析の基礎を設定しました。

Howe’s Labの神経科学博士課程の学生であるAlec Hartleと、Montagueの研究室の研究助教授であるPaul Sandsは、「理想的なオブザーバーモデル」を使用してタスクを再構成し、報酬と結果を考慮し、指定されたタスクに最適なパフォーマンスをシミュレートする統計ツールを使用して、タスクを再構成しました。

Hartleはマウスで実験を行い、アプローチを通知しました。これにより、Sandsは統計モデルを改良して適用して、人間の患者の意思決定行動から新しい洞察を抽出しました。

「彼らが追加したのは、被験者が予想したことの計算モデルでした」とハウは言います。 「そのようにデータを再構成すると、これら2つの患者グループで脳がどのように反応したかに違いを明らかにすることができました。」

研究者たちは、特定の予測エラー（研究対象が期待したものと受け取ったものとの間の間違いがあり、患者がどの疾患があったかの強力な指標であるセロトニン活性の変化が宣言されたことを見ました。

パーキンソン病財団によると、パーキンソン病は米国の約100万人、世界中で1,000万人以上に影響を与えています。コロンビア大学の科学者による研究に基づいて、本質的な振戦はさらに一般的であり、推定700万人のアメリカ人に影響を与えます。

デンマークのアールス大学の機能的に統合的な神経科学の准教授であるダン・バンは、フラリン・バイオメディカル・リサーチ・インスティテュートのアサクト・准教授、そして研究著者の1人であるダン・バンは、次のように述べています。

「これは、社会的評価のような人間の認知プロセスが病気によってどのように深く形を整えているかについて、新しいウィンドウを開きます。」

自然コミュニケーション 研究は、モンタギューが30年近く前に形作られた作業を含むドーパミンシグナル伝達の基礎理論に関する研究を描き、彼の研究室が何十年もの間、ドーパミンとセロトニンの信号を抽出するために何十年も改良されているモデルに根ざしたパラメーターを使用しています。

ウェイクフォレストとのコラボレーションは、元の研究の共同著者であるケネス・キシディダによってシードされました。元の研究の共同著者は、モンタギューと一緒にフレーリン生物医学研究所のポスドク研究所として働き、ウェイクフォレスト大学の教員に加わり、今日はボスウェル大統領委員長です。

「実際の臨床集団の診断または層別化に役立つ可能性のある方法でその努力が適用されるのを見るのはエキサイティングです。」人間の神経科学研究センターのディレクターであり、フラリン生物医学研究所のヒト神経画像研究所であり、科学大学の教授でもあるモンタギューは言います。

このプロジェクトは、年の反復的な改良と学際的なチームワークの長年も反映しています。

「これらのモデルは、より多くのデータについて訓練されているため、時間の経過とともに改善されます」と、この研究の共著者であるSeth Batten氏は述べています。 「この研究で使用したバージョンは、私たちが早い段階で持っていたものよりもはるかに洗練されていました。しかし、同様に重要なのは共同のアプローチでした。異なる専門知識を持つ新しい人々を育てることで、これまで認識していなかったパターンを見ることができました。」

調査結果は、化学レベルでパーキンソン病と必須振戦がどのように異なるかについての新しい洞察を提供しますが、研究者はこれをほんの始まりと見なしています。

「それが私が最も誇りに思っていることです。コラボレーションです」とハウは言います。 「データは長い間収集されており、さまざまな背景を持つ人々が一緒になってそれを理解する必要がありました。この研究は説得力のある物語を語っていますが、ここでは物語は終わりません。」

この調査に関する追加の共著者は、バージニア工科大学とウェイクフォレスト大学医学部出身です。

この研究は、国立糖尿病および消化器疾患および腎臓病研究所、国立精神衛生研究所、国立翻訳科学研究センター、薬物乱用国立研究所、国立神経障害および脳卒中研究所など、国立衛生研究所によって支援されました。 Lundbeck FoundationとRed Gates Foundationから追加のサポートがありました。

ソース： バージニア工科大学