機能的磁気共鳴イメージング（fMRI）の初期の頃には、研究者は主に、光、ノイズ、または認知課題のいくつかの並べ替えかどうか、脳領域が刺激にどのように反応したかを分析しました。 しかし、ミルウォーキーのウィスコンシン医科大学の大学院生として、Bharat Biswalは彼のfMRIテスト被験者の珍しい要求を持っていました：スキャナに登ると、よく、何も
安静時fMRIスキャン（上）でここに示されているデフォルトのモードネットワークには、後帯状皮質、海馬、および内側前頭前野が含まれています。 （下）拡散テンソルイメージング、脳の白質を強調するMRI技術は、これらの脳領域（赤で後部帯状皮質、黄色で内側前頭前野、緑とピンクで海馬）を結ぶ神経線維を明 参照から適応。 5、オックスフォード大学出版局からの許可を得て。
Biswalは、安静時の自発的な神経のおしゃべりは多かれ少なかれランダムで構造化されていないと予想していました。 代わりに、彼は一緒に機能することが知られていた脳領域のグループ間の構造、組織、相関関係を見ました。 脳の感覚運動系の異なる領域は、明示的なタスクがない場合には、ゆっくりと同期して変動した。 これは、研究者が健康な脳と異常な脳の両方の機能的組織を研究するのを助けることを約束するアプローチであり、特に困難な認知課題を完了できな (パースペクティブ14105ページを参照してください。Biswalの1995年の論文は、現在は精神的な安静状態のfMRI研究として認識されており、最初はほとんど注目されていませんでした（1）。 しかし、2001年に、神経科学者マーカスライクルとセントのワシントン大学の彼の同僚。 ルイは、彼らが脳のベースライン、またはデフォルト、モードで重要な役割を果たしているように見えた以前に未知の脳ネットワークを記述したときにアプロー 最初にタスク中の活性化によって識別された感覚運動およびいくつかの他の脳ネットワークとは異なり、この謎のネットワークは、被験者が様々な認知タス
“それは、脳の進行中の活動について重要なことを言った、とそれはちょうど一緒に来て、何をすべきかを教えて白衣の誰かを待ってそこに座ってい
脳がおそらく不活性な期間に何をしているのかに興味をそそられ、Raichleと他の人は、自己認識や記憶などの高レベルの認知プロセスに関与している カリフォルニアのスタンフォード大学の行動神経科学者であるMichael Greiciusは、Biswalが感覚運動ネットワークで見たように、安静時に脳のデフォルトモードネットワークの個々の構成要素が相関振動を示すことを実証することによって、すぐにRaichleの研究に続きました(3)。
“その一連の論文は、研究のプロファイルを本当に増やしました”と、ニューアークのニュージャージー工科大学の教授であるBiswal氏は言います。 この知見は、タスク中に一緒に活性化または非活性化する脳領域のネットワークが、安静時でも検出および研究できる接続性の署名を維持することを示唆している。 潜在的に、それは神経科学者が特別に設計されたタスクを使用せずに脳の基本的な配線図をマッピングできることを意味しました。
このアイデアは強い関心を生み出しただけでなく、多くの神経科学者からの健全な懐疑論も生み出しました。
“それはちょうど本当であるにはあまりにも良いように見えた、とあまりにも簡単に、”Greicius氏は述べています。 “人々はそれが本当に神経である可能性があるかどうか疑問に思い始めました。”
多くの研究者は、安静時に観察されたリズミカルで同期した変動が、呼吸や心拍などの他の身体機能の人工物であるかどうかを最初に疑問視した。 しかし、これらの疑問は、より多くの研究が複製され、初期の発見に拡大するにつれて徐々に薄れていった。 研究は、相関活動が脳内の神経線維の構造ネットワークに沿って走ったことを示し、外科的に領域間の接続を切断することは、すべての相関が神経通信（4π-6）の本物と基本的な側面を反映していることを示唆し、休息状態のネットワーク活動を混乱させる可能性があることを示した。 デフォルトモードネットワークの正確な機能は依然として議論の余地がありますが、その構成要素の脳領域は、自己参照的思考、感情処理、記憶の想起などの過程に関与しています。感覚運動およびデフォルトモードネットワークの他に、視覚、聴覚、および記憶に関与するものを含む、他の多くの脳ネットワークが安静時に観察されている（7）。 これらの各ケースでは、タスク中に一緒に発射される同じ領域が休息中に一緒にハムしているように見え、機能的な組織の署名を維持します。 お互いに独立している——各ネットワーク内の遅い、同期振動も非常に堅牢であり、睡眠中や麻酔下でも持続（8、9）。
近年では、アプローチの受け入れが離陸しています。 そして、2010年に、NIHがヒューマンコネクトームプロジェクトを開始したとき—1,000人以上の脳ネットワークをマッピングするための大規模な、五年間の努力-代理店は、プ “これは、休憩状態の接続がプライムタイムの準備ができているというフィールド全体からの大きな信号でした”とGreicius氏は言います。
安静状態のfMRIでは、神経科学者は、長い実験を完了したり、複雑な認知タスクを実行することができない幼児や患者の脳活動を研究することがで そして、通常、任意の特定のタスクに関連付けられている単一の脳ネットワークを強調し、タスクベースのイメージングとは異なり、休息状態fMRIは、研究者が一度に多くのネットワークを観察することができます。 手順のシンプルさとその比較的短い期間（多くの場合、多くのタスクベースの研究のための30分以上と比較して約5-10分を取る）は、また、それが簡単に研究者が互いの実験を複製し、結果を比較するために作られています。
ロサンゼルスのCedars-Sinai Medical Centerの神経科学者Wei Gaoは、睡眠中の乳児の安静状態fMRIを使用して、発達中に脳ネットワークがどのように形成され、進化するかを研究するいくつかの研究者の一人である。 感覚運動ネットワークや聴覚ネットワークのようないくつかの回路は、出生時にかなり確立されているように見えますが、Gaoは、デフォルトモードのネットワー
「生後2週間では、デフォルトのモードネットワーク自体はなく、孤立した脳領域だけです」と彼は言います。 Gaoの結果は、ネットワークのコア領域が最初の1年間で徐々に同期し、追加の改良は少なくとも2歳（10、11）まで継続していることを示しています。 しかし、ガオの調査結果は、赤ちゃんは通常、14と20ヶ月の間に自己賞賛と恥ずかしい行動を開始し、年齢の20と24ヶ月（12）の間に自分の反射を認識するこ
安静状態イメージングはまた、脳の接続がゆがんで行く方法に新しい洞察を提供することができます。 デフォルトモードネットワークの中断は、例えば、アルツハイマー病、うつ病、自閉症、および統合失調症（に関連付けられている13）。 自閉症の場合、タスクベースといくつかの休息状態の研究の両方が異常なパターンを明らかにしている”若い子供や能力の範囲を持つ人々をスキャンする”-作業記憶、言語、感情処理、および社会的認知（14）に関与するものを含むいくつかの他のネットワークにおけるルチーナUddinof接続。「私たちはまだ発見の初期段階にあります」と、フロリダのマイアミ大学で子供の自閉症を研究している認知神経科学者Lucina Uddin氏は言います。 タスクベースのイメージングが数十年にわたってフィールドを支配してきたため、スキャナで標準的な心理実験を完了することができないことが多い重度の自閉症症状を持つ子供や人々からのデータが不足しています。 “若い子供やさまざまな能力を持つ人々をスキャンするためにresting-stateを使用できることは、臨床的に現場にとって素晴らしいことです”とUddin氏は言います。
これまでのところ、自閉症や神経変性疾患を持つ個人を診断するためのfMRIバイオマーカーは、開発が困難であることが証明されています。
これまでのところ、 しかし、科学者たちは、他の手段で既に診断されている神経精神患者の治療法を改善するために、安静状態の接続性を使用することを望んでいます。
マサチューセッツ州ボストンのHarvard Medical Schoolでは、神経科医Michael Foxが、パーキンソン病、うつ病、およびその他の状態を治療するために使用される一連の技術である脳刺激治療に関与するネットワークを調査しています。 研究者は、これらの技術が神経学的症状をどのように緩和するのか、そしてなぜ特定の刺激部位が最も効果的であるのかについて漠然とした理解「脳の刺激がネットワークにどのように伝播し、影響するかを理解しようとするなら、そのネットワークがどのように見えるかを理解する必要があります」とFox氏は述べています。 彼のグループによる最近の安静状態の接続性研究は、効果のないサイトが接続されていないように見えるのに対し、同じ障害のために働く別の刺激部位は、多くの場合、同じ脳のネットワークに属していることを示唆している（15）。 Fox氏によると、この発見は、将来的には、安静時接続マップを使用して、特定の部位が個々の患者に有効であるかどうかを予測したり、刺激のための新しい候補部位を特定したりすることができることを示唆しています。
休止状態の接続のためのアプリケーションは拡大し続けています。 “私は後でこの作品にそんなに関心があるだろうと予想していたとは思わない”とBiswal氏は言います。
Raichleと他の人は、この技術の単純さと汎用性を評価しています。
「新生児を研究して成長するのを見ることができ、スペクトルの反対側に飛び乗って、老化してうまく機能していない人々を研究することができます」と彼 “それは本当に脳の機能的組織を研究するための扉を開いています。”