組織学的特徴に基づく完全合成の3次元人間脳血管モデル：レイヤーBOLD fMRI信号形成の血行動態フィンガープリントを調査する

超高磁場（≥7テスラ）での機能的磁気共鳴画像法（fMRI）の最近の進展、革新的なハードウェア、およびデータ分析手法により、人間および非人間種の皮質層特異的な活動などの神経血管機能に関する詳細な研究が可能になりました。広く使用されているfMRI技術は、血液酸素レベル依存（BOLD）信号に依存しています。BOLD fMRIは、神経活動の増加によって引き起こされる脳血液量、脳血流、および酸素代謝の局所的変化を測定することで、脳機能に関する洞察を提供します。その可能性にもかかわらず、BOLD fMRIデータの解釈は、神経活動の間接的な測定に過ぎないため難しいです。計算モデルは、BOLD信号形成をシミュレーションすることでBOLDデータの解釈を助けることができます。現在の開発は、マウスデータに基づく現実的な3D血管モデルに焦点を当てており、空間的および時間的BOLD特性の理解を目指しています。このようなマウスベースの血管モデルは、BOLD信号振幅に対する血管構造の影響を強調しますが、マウスと人間の血管構造の解剖学的な違いから、人間特有のモデルの開発が必要です。したがって、人間の皮質血管、血行動態の変化、および生物物理的特性を統合する計算フレームワークが不可欠です。ここでは、新しい計算アプローチとして、完全合成の人間3D皮質血管と血行動態を包含するモデル内でBOLD信号の血行動態フィンガープリントを調査することを可能にする統計に基づく3次元血管モデル（3D VAMOS）を提案します。私たちのアルゴリズムは、人間の皮質血管に関する文献からの形態学的およびトポロジカルな特徴に基づいて、微小血管およびマクロ血管のアーキテクチャを生成します。特定の酸素飽和状態および生物物理的相互作用をシミュレーションすることにより、私たちのフレームワークは、グラデーションエコーおよびスピンエコー読取に対する皮質深度およびボクセル単位レベルでの血管内および血管外信号寄与を特徴づけます。これにより、3D VAMOS計算フレームワークは、人間の特性を使用することがBOLDフィンガープリントに大きく影響し、層特異的fMRI実験の基本的な基盤を理解する上で重要なステップであることを示しています。