補足運動野の異常は、特発性および後天性眼瞼けいれんと関連しています
清澤のコメント：この著者らは、新しい論文のハイライトとして、①補足運動野は病変誘発性の眼瞼けいれんに関連していた。②特発性眼瞼けいれんでは、補足運動野と左後帯状皮質の間の機能的接続の低下が示された。③特発性眼瞼けいれんと続発性眼瞼けいれんに共通する特徴を実証した：と述べています。眼瞼痙攣に対して最近は、脳梗塞などによる脳局所の機能低下よりも、むしろこの様な連結の障害を述べるものが多く見られます。
2024年2月 パーキンソニズムと関連疾患
抄録：
眼瞼けいれんは、眼輪筋の過剰かつ不随意のけいれんを特徴とする局所性ジストニアの一般的な形態です。特発性眼瞼けいれんに加えて、さまざまな脳領域の病変も後天性眼瞼けいれんを引き起こす可能性があります。これら 2 つのタイプの眼瞼けいれんが共通の脳ネットワークを共有しているかどうかは、ほとんど不明のままです。ここでは、メタ分析接続モデリングに基づいて病変同時活性化ネットワーク マッピングを実行し、眼瞼けいれんを引き起こす病変を共通の同時活性化脳ネットワークにマッピングできるかどうかをテストしました。次に、特発性眼瞼けいれん患者 ( n = 42)のネットワークの異常を、健康な対照者 ( n = 44) と比較してテストしました 。系統的な文献検索により、病変誘発性眼瞼けいれんの 21 例を特定しました。これらの病変は不均一でしたが、主に両側の補足運動野を含む同時活性化された脳ネットワークの一部でした。これらの領域の同時活性化により、眼瞼けいれんを引き起こすほとんどの不均一な病変を包含するか、それに隣接する単一の脳ネットワークが定義されます。さらに、両側補足運動野は主に動作の実行、視覚運動、想像力に関連しており、指のタッピングやサッカードにも関与しています。彼らはまた、特発性眼瞼けいれん患者において左後帯状皮質との機能的接続が低下していることも報告した。これらの結果は、特発性眼瞼けいれんと後天性眼瞼けいれんに共通する補足運動野の収束異常を示しており、補足運動野が眼瞼けいれん患者において病理学的に障害されている重要な脳領域であるというさらなる証拠を提供する。
キーワード：眼瞼けいれん、病変脳マッピング、共活性化パターン、ブレインマップ、メタ分析接続モデリング
清澤の調査：関連項目調査結果：（言い換えてみても今一つよくわかりませんが？？）
① メタモデリングは、ソフトウェア工学やシステム工学などの分野で用いられる概念です。以下に、メタモデリングについて簡単に説明します。
メタモデル (Metamodel):
o メタモデルは、所定の問題領域でのモデリングに適用可能で有益なフレーム、規則、制限、モデル、理論を指します。
o メタモデリングは、メタモデルの分析、構築、開発を意味します。
o メタモデリングは、メタ科学やメタ哲学、メタ理論、一般システム理論などで研究されています。
o 計算機科学やソフトウェア工学では、メタモデリングはある領域内でのコンセプトの集合を構築する活動を指します。モデルは実世界の現象の抽象化であり、メタモデルはそれをさらに抽象化し、モデル自体の属性を際立たせたものと言えます。
o メタモデルは、以下のような用途で利用されます:
- 相互にやりとりしたり保持したりする意味論的データのスキーマをメタモデルとして使用。
- 特定の手法や処理をサポートする言語をメタモデルとして使用。
- 既存の情報の付加的な意味を表現する言語をメタモデルとして使用。
- 広い範囲のモデルのクラスを扱うツールを生成する機構をメタモデルとして使用。
- 言語の文を自動的に調査してモデリングするスキーマをメタモデルとして使用し、自動テスト合成に応用。
メタモデリングは、ソフトウェア工学においてますます重要視されており、モデル駆動型アーキテクチャ (MDA) などのアプローチで活用されています。
② 同時活性化脳ネットワークは、脳の広域的なネットワークの一つで、意識的または無意識的な行動決定に関与しています。以下に、大脳の主要な広域的ネットワークとその役割を簡単に説明します。
- 中央執行ネットワーク (CEN):
o CENは背外側前頭前野と後部頭頂葉を結合するネットワークです。
o 外部情報に基づく問題解決や外界に関連する行動決定に関与します。
- デフォルトモードネットワーク (DMN):
o DMNは腹内側前頭前野と後帯状皮質を結合し、角回や内側側頭葉を含みます。
o 内的な状態や自己についての記憶、社会的な認知に関与しています。
- 顕著性ネットワーク (SN):
o SNは島皮質前部と前帯状皮質を結合しており、事象発生の検知とDMNからCENへのスイッチングに関わります。
o 運動系や価値計算にも関連があります。
これらの広域的ネットワークは、脳のさまざまな領域と相互の接続によって構成されており、行動決定に複雑に関与しています。
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