大胆な安静状態の信号における振幅分散の非対称性の機能的および発達的重要性

脳の安静状態活動（RSA）は、ネットワーク接続を促進する低周波振動で組織されていることが知られています。また、最近の研究では、高周波および非拡張特性によって記述されたRSAの要素が非ランダムであり、機能的に関連していることも示されています。この研究に動機付けられ、微妙な変動ダイナミクスを特徴付ける新しい方法を使用して、血液酸素レベル依存性（太字）RSAの非拡張的側面を調査しました。私たちが開発するメトリックは、大胆な時間経過（振幅変動非対称性; AVA）で、局所マキシマと局所ミニマの振幅の相対的分散を定量化します。このメトリックは、記述ツールとして接続性に依存することなく、RSAアクティビティの新しい特性を明らかにします。AVA分析は、3つの異なるセンターから収集された3つの異なる参加者グループ（大人2人、子供1人）のデータに適用しました。分析は、AVAパターンa）成人の感覚システムの3種類のRSAプロファイルを特定するb）成人と子供のトポロジーとダイナミクスのパターンが異なり、c）磁気共鳴スキャナー全体で安定していることを示しています。さらに、IQが高い子供は、より大人のようなAVAパターンを示しました。これらの発見は、AVAが脳の発達とRSAの重要かつ新しい次元を反映していることを示しています。

It is known that the brain's resting-state activity (RSA) is organized in low frequency oscillations that drive network connectivity. Recent research has also shown that elements of RSA described by high-frequency and nonoscillatory properties are non-random and functionally relevant. Motivated by this research, we investigated nonoscillatory aspects of the blood-oxygen-level-dependent (BOLD) RSA using a novel method for characterizing subtle fluctuation dynamics. The metric that we develop quantifies the relative variance of the amplitude of local-maxima and local-minima in a BOLD time course (amplitude variance asymmetry; AVA). This metric reveals new properties of RSA activity, without relying on connectivity as a descriptive tool. We applied the AVA analysis to data from 3 different participant groups (2 adults, 1 child) collected from 3 different centers. The analyses show that AVA patterns a) identify 3 types of RSA profiles in adults' sensory systems b) differ in topology and pattern of dynamics in adults and children, and c) are stable across magnetic resonance scanners. Furthermore, children with higher IQ demonstrated more adult-like AVA patterns. These findings indicate that AVA reflects important and novel dimensions of brain development and RSA.