神経画像知能検査

神経画像知能検査は、神経画像技術を用いて人間の知能を評価するものです。神経画像技術は進歩しており、科学者たちはIQに関連する脳機能の研究に神経画像技術をますます活用したいと考えています。

IQテスト

従来のIQテストは、標準化された一連の行動サンプルを用いて受験者の成績を観察します。その結果得られるIQ標準スコアは、心理学者がIQと他の人生における結果との相関関係を調べる際に、多くの研究の対象となっています。成人用および子供用のウェクスラー式IQテストは、長年にわたりIQテストの「ゴールドスタンダード」とみなされてきました。[1]

活性化領域を示すfMRIデータ

知能の神経基盤

画像診断に基づく様々な検査技術は、知能の様々な兆候を探します。本レビューで分析された知能の種類は、流動性知能（Gf）、一般知能（g）、結晶性知能（Gc）です。初期の研究では、脳損傷患者の情報を利用し、脳の特定の領域と相関する知能スコアの変化が観察されました。画像診断技術の進歩に伴い、より深い神経分析が可能になりました。MRI研究では、灰白質の容積と知能の相関関係が明らかになり、脳/頭の大きさと知能に関する一般化を裏付ける証拠となっています。さらに、PETおよびfMRI研究では、脳の特定の領域の機能に関するより多くの情報が明らかになっています。

被験者が様々な課題を完了する際の脳活動を記録し、解釈することで、研究者は脳の特定の領域が関与する課題の種類（ひいては知能の種類）間の関連性を解明することができます。脳の各部位がどのように利用されているかを知ることで、神経発達における構造や階層構造に関するより詳細な情報が得られる可能性があります。また、神経系を伝わる神経信号の経路に関する興味深い情報も得られる可能性があります。画像ベースの検査により、研究者は特定のニューロンがなぜ接続されているのか、それらが本当に意図的な方法で配置されているのか、そして損傷した経路をどのように修復するのかを解明できる可能性があります。[2]

一般的に、知能研究には心理測定学と生物学的研究の2種類があります。生物学的アプローチは神経画像技術を用いて脳機能を解析します。一方、心理測定学は精神能力に焦点を当てています。イアン・ディアリーらは、これらの技術の重複をより多く行うことで、新たな知見が得られると示唆しています。[3]

心理測定学

心理測定学は心理測定に特化した研究分野であり、主に2つの課題を扱います。(i) 測定機器と手順の構築、(ii) 測定への理論的アプローチの開発と改良です。脳知能検査は、この両方の側面に関わっています。現代の技術は進化し、脳の事象関連電位（ERP）、脳の大きさ、神経伝導速度といったいくつかの生物学的特性に焦点を当てるようになりました。これらの特性を測定するために、様々な機器が用いられてきました。

脳のERPは、心理的に興味深い処理の「順序付け」を可能にします。これらの事象関連電位は、感覚、認知、運動といった特定の刺激に対する脳の反応を測定したものです。ERPは「思考速度」と比較した場合、IQと負の相関関係にあることが示されています。ERPに関する研究では、IQの高い人は特定のテスト条件において反応時間が速く、IQの低い人とは異なる識別可能なERP波形を示し、ERPの変動性が低い可能性があることが示唆されています。変動性が低いということは、IQの高い人は様々なテスト状況で良いスコアを出すことを示唆しています。[4]

ERPは脳波測定（EEG）を用いて測定できます。これは、頭皮に電極を取り付け、脳の電気活動を測定するものです。ERP波形自体は、多数の試行（100回以上）の結果を平均化して作成されます。この平均化により、ランダムな脳活動による信号ノイズが除去され、ERPだけが残ります。[5] ERPの利点は、刺激と反応の間の処理を継続的に測定できることです。この情報の流れを把握することで、特定の刺激が脳の電気活動のどの部分に影響を与えているかを把握することが可能になります。[6]

脳の大きさ

MRIを用いることで、研究者は脳の大きさの体積測定値を取得することができます。脳の大きさ（つまり体積）と知能、特にIQとの関係を説明しようとした研究もあります。一般的に、フルスケールIQと言語性IQはパフォーマンスIQよりも脳の大きさと強い相関関係にあることが分かっています。灰白質と白質はそれぞれ異なるIQ（灰白質は言語性IQ、白質はパフォーマンスIQ）と特に関連していると考える人もいますが、結果は一貫していません。大脳皮質内では、IQとの相関は前頭前野の灰白質の体積に大きく影響されることが分かっています。[4]

2009年の研究では、双子の脳内容積の関係が調査されました。高解像度MRIデータを用いることで、脳構造間に強い遺伝的関連性が認められました。具体的には、組織の種類や空間的な近接性と遺伝子の間に強い相関関係があることが示唆されています。双子の脳の大きさの違い、あるいはその欠如を調査することで、研究者たちは、遺伝子を共有する個体（つまり双子）は、遺伝的に無関係な個体と比較して、類似した生理学的脳特性を示すという結論を導き出しました。[7]この研究は、脳の構造と大きさが遺伝的に影響を及ぼし、どちらも何らかの形で知能に影響を与えると考えられていることの証拠を示しています。

2006年に行われた別の研究では、死後脳100個を調べ、個人のウェクスラー成人知能検査（WAIS）のスコアと脳領域の容積との関係を調べた。被験者は死亡前に、言語能力と視空間認知能力を測定するWAIS検査を受けていた。脳の大きさと知能の関係において重要な因子と考えられたのは、年齢、性別、そして大脳半球の機能的側性化であった。その結果、女性と右利きの男性において、一般的な言語能力は脳容積と相関関係にあることがわかった。しかし、すべてのグループにおいて能力と容積の関係を見つけることはできなかった。[8]

神経伝導速度

神経伝導速度（NCV）に関する研究は数多く行われており、様々な結果が得られています。「知能が高いほど『神経効率』が高い」という仮説を立てた研究もあります。また、神経伝導速度と多次元適性検査（MAB）のスコアとの関連を示唆する研究もいくつかあります。しかし、神経伝導速度と反応時間（RT）の間にはほとんど相関関係がないことを示唆し、これらの主張に異議を唱える研究もあります。[4]

レイヴンの漸進的マトリックス

レイヴンズ・プログレッシブ・マトリックス（RPM）は、60問の多肢選択式問題から構成されるテストで、難易度が徐々に上がっていきます。RPMはパターン認識に基づいた非言語グループテストであり、受験者はパターンを完成させる欠けている要素を特定する必要があります。このテストは推論能力を測定するように設計されています。これらのテストの結果は、画像検査の結果と対比され、例えばRPMスコアが高いほど特定の脳構造が大きくなっているといった相関関係が示されます。

レイヴンの高度なプログレッシブマトリックス

レイヴンの高度漸進的マトリックス（RAPM）は、gFを測定するために使用される36項目のテストです。RAPMは、新しい問題解決能力と推論能力の違いを検査します。RPMと同様に、被験者は8つの選択肢から3×3のマトリックスの欠けているピースを特定することでパターンを完成させます。[9]

n-Backワーキングメモリ（WM）タスク

nバックWM課題は、神経イメージングにおける認知活動の測定に広く利用されている。Burgessらによると、

「n バック タスクでは、通常、WM の情報の更新が必要であると考えられています。これは、順番に提示される各項目について、参加者は n 回の試行前に提示された項目と一致するかどうかを判断する必要があるためです (n は事前に指定され、通常は 1、2、または 3 項目になります)。」

被験者はMRI装置内で様々な課題を完了するよう指示されます。その後、MRIを用いて脳活動を捕捉・記録することで、それぞれのn-back課題と特定の脳反応を関連付けることができます。[9]

神経画像技術

ペット

陽電子放出断層撮影（PET）は、体内に注入されたトレーサーから放出されるガンマ線を検出します。放射能の高い領域は脳活動の活発化と関連しているという仮説に基づき、神経画像診断に有用です。

CATスキャン

コンピュータ断層撮影（CAT）またはコンピュータ断層撮影（CT）は、身体の断層画像を作成します。神経画像研究では、コンピュータ処理されたX線を使用し、様々な構造によるX線遮蔽量に基づいて脳の「スライス」画像を生成します。CATスキャンは、脳の特定の構造の大きさ（体積）を測定するのに特に有用です。[10]

グローバルな接続性

セントルイス・ワシントン大学の2012年の研究では、前頭前皮質のグローバルコネクティビティが説明されました。グローバルコネクティビティとは、前頭頭頂葉の脳ネットワークの構成要素が他のタスクの制御を調整するメカニズムです。Coleらは次のように述べています。

外側前頭前皮質（LPFC）領域の活動は、高い制御要求を伴うワーキングメモリ課題におけるパフォーマンスを予測し、高い全体的接続性を示すことが分かりました。特に重要なのは、前頭頭頂ネットワーク内外のつながりを含むこのLPFC領域の全体的接続性が、流動性知能の個人差と非常に選択的な関係を示したことです。

側頭前頭皮質は、脳のこの部分に損傷を受けた人が、日々の予定を立てるといった日常的な作業に問題を抱えることが多いため、注目されている領域です。LPFCは「認知制御能力」に重要な役割を担っていると考えられており、これは学校や職場での成功といった将来の結果を予測するために用いられます。van den Heuvelらは、知能の高い人はより効率的な全脳ネットワーク構成を採用していることを発見しました。この発見から、認知制御能力はこうした全脳ネットワークの特性によって支えられているのではないかという考えが生まれました。2012年の研究では、グローバル・ブレイン・コネクティビティ（GBC）または加重次数中心性として知られる神経画像データに対する理論的アプローチが用いられました。GBCを用いることで、研究者は特定の領域とその接続範囲を詳細に観察することができました。これにより、各領域が人間の認知制御と知能において果たす役割を分析することが可能になりました。この研究では、fMRIを用いてデータを取得し、各領域の接続性を検証しました。[11]

倫理的な意味合い

プライバシーと機密性は、神経画像研究における大きな懸念事項です。fMRIによって生成されるような高解像度の解剖学的画像では、被験者個人を特定することができ、個人的／医学的プライバシーが危険にさらされる可能性があります。体積MRIから脳や顔の表面レンダリングを作成し、写真と組み合わせることで個人を特定することも可能です。[12]

知能には神経生物学的な根拠が存在する（少なくとも推論と問題解決能力については）という認識が広まりつつある。こうした知能研究の成功は倫理的な問題を提起する。一般の人々にとって大きな懸念事項は、人種と知能の問題である。人種グループ間での知能差はほとんど見つかっていないものの、人種差別への懸念が知能研究に対する世間の認識に悪影響を及ぼしている。人種や民族など異なる集団における知能の差を調査する研究の結果、そしてそのような研究を行うことが倫理的に適切かどうかを検討することが重要である。ある集団が他の集団よりも生物学的に知能が高いことを示唆する研究は、緊張を生む可能性がある。そのため、神経科学者は人種差別的とみなされる可能性があるため、個人または集団における知能の差の調査に消極的になっている。[13]

参照

参考文献

  1. ^ マイヤー＆ウィーバー 2005, p. 219キャンベル 2006, p. 66ストラウス、シャーマン＆スプリーン 2006, p. 283フット 2007, p. 468カウフマン＆リヒテンベルガー 2006, p. 7ハント 2011, p. 12harvnb エラー: ターゲットなし: CITEREFMeyerWeaver2005 (ヘルプ)harvnb エラー: ターゲットなし: CITEREFCampbell2006 (ヘルプ)harvnb エラー: ターゲットなし: CITEREFStraussShermanSpreen2006 (ヘルプ)harvnb エラー: ターゲットなし: CITEREFFoote2007 (ヘルプ)harvnb エラー: ターゲットなし: CITEREFKaufmanLichtenberger2006 (ヘルプ)harvnb エラー: ターゲットなし: CITEREFHunt2011 (ヘルプ)
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  10. ^ ジーヴス、マルコム (1993). 『マインド・フィールド：心と脳の科学に関する考察』 ホームブッシュ・ウェスト、ニューサウスウェールズ州: アンジーア・パブリッシャーズ. p. 21. ISBN 9780858925250。
  11. ^ Cole, MW; Yarkoni, T.; Repovs, G.; Anticevic, A.; Braver, TS (2012年6月). 「前頭皮質の全体的接続性は認知制御と知能を予測する」. J. Neurosci . 32 (26): 8988–99 . doi :10.1523/JNEUROSCI.0536-12.2012. PMC 3392686. PMID 22745498  . 
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  13. ^ グレイ、ジェレミー・R.；トンプソン、ポール・M.（2004年6月1日）「知能の神経生物学：科学と倫理」Nature Reviews Neuroscience 5 ( 6): 471– 482. doi :10.1038/nrn1405. PMID  15152197. S2CID  2430677.
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