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Large-scale brain networks in resting-state underlying individual differences on response inhibition : 반응 억제의 개인차와 관련한 대규모 휴지기 뇌네트워크의 특성

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Authors
허영민
Advisor
이동수
Issue Date
2020
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
response inhibitionlarge-scale networkresting-state functional magnetic resonance imagingdiffusion tensor imagingbrain connectivityminimum spanning tree반응 억제휴지기 기능적 자기공명영상확산 텐서 영상대규모 네트워크미니멈 스패닝 트리
Description
학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 인문대학 협동과정 인지과학전공, 2020. 8. 이동수.
Abstract
Response inhibition is one of the essential cognitive functions and suppresses inappropriate responses for goal-directed behavior. When a brain is cognitively engaged, it enters a cognitive state that task-positive regions are activated, and the default mode network is deactivated (DMN). In contrast, DMN is activated, and task-positive regions are deactivated at rest. The transition between the states is important for the cognitive function, and recent studies have found that the salience network (SN) plays a crucial role in detecting and processing a salient signal and suppressing DMN at rest. It can be assumed that there exists optimized connectivity to perform response inhibition successfully and that it will also appear in resting-state requiring no cognitive effort. It was hypothesized that lower functional connectivity within SN and higher functional connectivity within DMN and greater anti-correlation between then is related to better response inhibition.
The response inhibition of individuals was measured by the stop-signal task and the Stroop task. The correlation between intra-/inter-component functional connectivity derived from independent component analysis with dual regression and task performances were examined to test the hypothesis. The intra-/inter-component structural connectivity analysis using diffusion tensor imaging was conducted to provide a deeper understanding of functional connectivity. Topological characteristics of inter-component functional connectivity were also examined using the minimum spanning tree (MST) of each individual to provide a heuristic insight from the topological view.
The results indicate that the functional connectivity within SN, but not DMN components, and the functional and structural connectivity between SN and DMN components are critical to elucidate individual differences in response inhibition. Higher structural connectivity but low functional connectivity of SN at rest was an important feature for superior response inhibition. The stronger structural connectivity and stronger anti-correlation between SN and DMN components were also indicative of better response inhibition. MST of a subject with the best performance showed direct connections between SN and anterior DMN/pDMN, whereas the MST of the one with the worst performance does not. These intra-/inter components connectivities reflect the organization of the brain that enables competent response inhibition and account for individual differences.
This study might suggest that the individuals characteristics of large-scale network components at rest provide evidence to illustrate response inhibition of an individual without any experimental scan.
반응 억제는 가장 주요한 인지 기능 중 하나이며 이상행동을 동반하는 다양한 정신 질환과도 깊은 관련이 있다. 따라서 이와 관련된 신경적 특성을 탐구하는 것은 매우 중요하다. 우리의 뇌는 어떠한 인지 기능을 수행할 때, 작업 관련 영역들을 활성화하고 자기 참조적 처리를 하는 디폴트 모드 네트워크 영역들은 비활성화한다. 휴지기에는 반대로 작업 관련 영역들은 비활성화하고 디폴트 모드 네트워크 영역은 활성화한다. 이처럼 인지 기능을 수행하기 위해서는 상태를 효율적으로 전환하는 것이 중요하다. 현출성 네트워크 (salience network)는 어떠한 과제를 할 때 중요한 자극을 탐지하여 처리하며 또한 디폴트 모드 네트워크의 활성을 억제하기 때문에 상태 간 전환에 핵심적인 역할을 하는 대규모 뇌네트워크이다. 따라서 이와 관련된 연결적 특성이 인지 기능과 밀접한 관련이 있으며, 그러한 특성은 휴지기의 연결성에도 반영되어 있을 것이라 가정하였다. 즉, 본 연구에서는 반응 억제의 개인차를 휴지기 대규모 뇌네트워크들의 특성을 통해 설명할 수 있을 것이며, 특히 현출성 네트워크의 낮은 기능적 연결성, 디폴트 모드 네트워크의 높은 기능적 연결성, 그리고 그 둘 간의 높은 기능적 역 상관 (anti-correlation)이 반응 억제에 우수한 사람들의 특징적인 휴지기 연결성일 것이라 가설을 세웠다.
개인의 반응 억제는 정지 신호 과제와 스트룹 과제를 통해 측정하였으며, 휴지기 대규모 뇌네트워크들의 특성들과 어떠한 상관을 갖는지 알아보았다. 즉, 기능적 뇌네트워크 내의 연결성과 두 뇌네트워크 간 연결성이 과제 수행과 어떠한 상관을 보이는지를 알아보았다. 또한 기능적 연결성에 대한 보다 깊은 이해를 위해 확산 텐서 영상과 트랙토그래피 기법을 사용하여 구조적 연결성과 반응 억제와의 상관을 알아보았다. 반응 억제와 관련된 토폴로지 특성 역시 함께 알아보기 위해 참여자들의 미니멈 스패닝 트리(MST: minimum spanning tree)를 계산하였다.
분석 결과, 현출성 네트워크, 그리고 현출성 네트워크와 디폴트 모드 네트워크 간의 연결성을 통해 반응 억제의 개인차를 설명할 수 있었다. 현출성 네트워크의 성분 내 구조적 연결성은 강하지만 휴지기의 기능적 연결성이 약한 참여자들일수록 반응 억제 수행이 우수했다. 현출성 네트워크와 디폴트 모드 네트워크 간의 구조적 연결성과 기능적 역 상관은 모두 높을수록 우수한 반응 억제를 보였다. 또한 두 네트워크 간 구조적 연결성이 높을수록 기능적 역 상관이 높은 것으로 나타났다. 토폴로지 분석에서는 가장 수행이 좋은 참여자의 MST는 현출성 네트워크와 디폴트 모드 네트워크들 간에 직접적인 연결이 관찰되었으나 수행이 가장 나쁜 참여자에서는 그러한 직접적인 연결이 관찰되지 않았다.
분석 결과, 휴지기의 현출성 네트워크 내 연결성, 그리고 현출성 네트워크와 디폴트 모드 네트워크 간의 기능적 역 상관과 구조적 연결성이 반응 억제의 개인 차이를 설명하였으나, 디폴트 모드 네트워크 내의 연결성은 그렇지 못했다. 이 연구는 과제 수행 중이 아닌 휴지기 동안의 뇌네트워크의 특성들을 통해 반응 억제의 개인차를 설명할 수 있음을 보여준다.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/170613

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000162672
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Appears in Collections:
College of Humanities (인문대학)Program in Cognitive Science (협동과정-인지과학전공)Theses (Ph.D. / Sc.D._협동과정-인지과학전공)
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