安静時のfMRIにおける統合情報理論の実装

統合情報理論は、意識を説明および定量化するために開発され、意識システムは因果特性を通じて統合された要素で構成されていると主張しました。この研究では、このフレームワークの最新バージョンである統合情報理論3.0の機能的なMRIデータの実装を提示します。データは、短時間の麻酔薬であるプロポフォールで鎮静を受けた17人の健康な被験者から取得されました。Pyphiソフトウェアパッケージを使用して、統合された情報の尺度であるφmaxが、異なる安静状態ネットワークの鎮静剤によってどのように変調されるかを体系的に分析します。φmaxを、以前のバージョンの統合情報、グレンジャー因果度、相関ベースの機能的接続性を含む、意識レベルの他の測定値と比較します。我々の結果は、φmaxがさまざまなネットワークに対してさまざまな鎮静剤誘発性の行動を提示していることを示しています。特に、φmaxの変化は、高次認知機能の原因となる前頭頭頂および背側注意ネットワークの被験者の意識レベルへの変化を密接に反映しています。結論として、我々の調査結果は、機能的MRIや他の形態の神経画像への将来の実装に役立つ意識レベルのさまざまな尺度に対する重要な洞察を提示します。

Integrated Information Theory was developed to explain and quantify consciousness, arguing that conscious systems consist of elements that are integrated through their causal properties. This study presents an implementation of Integrated Information Theory 3.0, the latest version of this framework, to functional MRI data. Data were acquired from 17 healthy subjects who underwent sedation with propofol, a short-acting anaesthetic. Using the PyPhi software package, we systematically analyze how Φmax, a measure of integrated information, is modulated by the sedative in different resting-state networks. We compare Φmax to other proposed measures of conscious level, including the previous version of integrated information, Granger causality, and correlation-based functional connectivity. Our results indicate that Φmax presents a variety of sedative-induced behaviours for different networks. Notably, changes to Φmax closely reflect changes to subjects' conscious level in the frontoparietal and dorsal attention networks, which are responsible for higher-order cognitive functions. In conclusion, our findings present important insight into different measures of conscious level that will be useful in future implementations to functional MRI and other forms of neuroimaging.