Many brain diseases or disorders such as depression have known to have a manifestation with abnormal functional connectivity in neural networks of the brain. To explore heterogeneous depressive symptom domains, it is unlike to get it explained by the functional connectivity with just conventional bivariate measures for coupling analysis such as cross correlation and coherence. We adopted an inclusive approach by investigating depression mouse model EEG at neuronal network level, ensuring the optimal use of the wealth of the information present in the data. For geometrical exploitation of the brain network evolution, we here applied persistent brain network homology analysis to EEG signals from a mouse model of depression. The EEG signals were obtained from eight different cortical regions (frontal, somatosensory, parietal, and visual cortices at each hemisphere). Depression mouse model showed more localized connectivity and decreased global connectivity compared to the control. Particularly, somatosensory and parietal cortices are loosely connected in the depression model. In addition, the depression model displayed altered connections among the cortical regions, especially between the frontal and somatosensory cortices, compared to the control. This study provides that persistent homology is useful for the brain network analysis, and our results demonstrate that depression animal brain shows more localized connectivity and decreased global connectivity with altered connections, which can help to characterize abnormal brain network underlying depression.Further, many ailments including depression are self-limiting and improve with time irrespective of treatment and this change is termed as spontaneous remission. Recently, restitution factors for depression has explored and checked for the relevance with EEG quantitative analysis for prediction. In this study, we investigated EEG-alert state data from chronic restrain stress (CRS) induced mouse models. After three weeks which is the perceived time course for spontaneous recovery in depression, again these models underwent EEG recordings. We found restored cortical spectral power after three weeks in the CRS model when compared to the control group. Frontal and somatosensory cortices mainly showed spontaneous recovery. Network level functional connectivity was analyzed using persistent brain network homology along with other graph theoretical measures. It was revealed that the altered functioning of temporal oscillations on a network level after three weeks was similar to the control group mainly involving somatosensory cortices with other regions at gamma frequency range (31-80 Hz). Which may present gamma oscillations of cortical regions as predictor in the recovery of affected brain from depression.
다양한 뇌의 질병 또는 우울증과 같은 질환은 뇌의 신경망 연결에 비정상적인 기능을 한다고 알려져 있다. 다양한 우울증 증상의 징후를 관찰하기 위해, 교차 상관 관계 및 일관성 측정 등의 커플링 분석을 위한 기존의 두 변수의 측정을 기반의 뇌의 기능성 연결성 연구와는 다른 방법을 설명하고자 한다. 우리는 데이터에 존재하는 최적의 정보들의 사용을 보장하면서 신경망 단계의 우울증 마우스 모델 EEG를 관찰함으로써 좀 더 포괄적인 방법을 채택하였다. 신경망 진화의 기하학적인 정보 사용을 위해, 우리는 지속적 유사성 (persistent homology) 신경망의 분석을 우울증 마우스 모델의 EEG 신호에 적용하였다. EEG 신호는 8 개의 서로 다른 피질 영역 (정면, 체성 감각, 두정엽, 각 반구의 시각 피질)에서 얻을 수 있었다. 지속적 유사성 연구로부터 정상군 및 우울증 마우스 모델에서 기능성 연결이 상당히 다른 것을 발견하였다. 이는 일반적인 교차 상관 관계 및 일관성 측정 등의 커필링 측정에서는 발견되지 않았다. 우울증 마우스 모델에서는 좀 더 작은 영역에 신경 연결이 모여 있었고 정상군에 비해 전체적인 연결성이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 체성 감감과 두정엽 피질은 우울증 모델에서 다소 연결성이 떨어졌다. 또한, 우울증 모델에서는 특히 정면 및 체성 감각 피질 사이 피질 영역간에 정상군과 비교했을 때 다른 연결성을 보여주었다. 본 연구는 지속적 유사성이 뇌의 연결을 분석함에 있어서 매우 유용한 것을 확인 하였고 결과적으로 우울증에 걸린 동물의 뇌는 좀 더 작은 영역에 신경이 모여서 동작하고 전체적인 신경망은 감소하는 것을 보여주었다. 이런 결과를 토대로 우울증으로 인한 비정상적 신경망 분류에 도움이 될 것으로 기대한다. 더 나아가 우울증 등 많은 질병이 치료 시간에 구애 받지 않고 스스로 제어할 수 있게 될 것으로 기대하고 자연 치유의 관점에서 변화가 예상된다. 최근 우울증에서 원상 복구 요인들을 관찰하고 정량적 EEG 분석을 통해 예측이 적합한지 확인하고 있다. 이번 연구에서, 우리는 만성 스트레스를 가한 마우스 모델에서부터 EEG 경보 상태 데이터를 측정하였다. 우울증에서부터 자연 치유가 되는 3주 후에 EEG 측정을 다시 하였다. 우리는 만성스트레스 모델이 정상군과 비교했을 때 3주후에 피질의 스펙트럼 신호가 복원 되었음을 확인하였다. 정면 피질과 체성 감각 피질은 기본적으로 자연 복원을 보여주었다. 신경망 수준의 기능성 연결은 지속적 뇌 연결의 유사성과 또 다른 그래프 이론 측정과 함께 분석 되었다. 3주후에 연결성 레벨에서 시간 방향 진동의 변화된 기능성은 주로 감마 주파수 영역 (31-80 Hz)에서 체성 감각 피질을 포함하는 정상군 결과와 유사한 것을 확인할 수 있었고 감마 영역의 변화를 통해 우울증에 영향을 받은 뇌의 회복을 예측할 수 있을 것으로 기대한다.
