幼少期の都市性と関連する環境要因が脳の構造と認知に及ぼす影響
Sep 01, 2023
BMC 精神医学第 23 巻、記事番号: 598 (2023) この記事を引用
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メトリクスの詳細
都市化は世界中で 1 世紀以上続く傾向です。 この研究には、都市部と農村部で異なる幼少期を過ごした漢民族の成人男女490人が参加した。 幼少期の都市環境は、総灰白質体積(GMV)、背外側前頭前野(DLPFC)GMV、側頭極(TP)GMVおよび認知機能に利益をもたらし、内側前頭前野(MPFC)GMVと負の相関があることが判明した。 回帰分析の結果、母親の教育は合計および DLPFC GMV の保護因子である一方、MPFC GMV では兄弟の存在がより良いことが示されました。 Total、DLPFC、および TP GMV は、幼少期の都市性とさまざまな認知領域の間の仲介効果として機能します。 これらの発見は、幼少期の都市性と関連する環境要因に関連する脳の構造に関するいくつかの賛否両論を示唆している可能性があります。
都市化は1世紀以上続く傾向であり、私たちは特定の環境要因が脳の構造と認知機能に影響を与える詳細な研究を行いました。
幼少期の田舎の環境は内側前頭前野の灰白質体積 (GMV) にとって有益であり、兄弟の存在は MPFC GMV の保護因子でした。
幼少期の都市生活は認知機能と前頭前野全体および背外側のGMVに利益をもたらし、母親の教育はその保護因子であった。
Total、DLPFC、および TP GMV は、幼少期の都市性とさまざまな認知領域の間の仲介効果として機能します。
査読レポート
都市化は1世紀以上にわたって世界中で進行しています。 田舎とは対照的に、都市は収入、教育、医療、社会サービスの面で機会を提供することで人々を惹きつけています[1]。 都市部は平均してより高い生活の質をもたらす可能性がありますが、都市に居住することは身体的幸福と精神的健康に悪影響を与える可能性もあります (世界保健機関と国連 [2]。先進国におけるこれまでの研究では、都市での育ちが影響していることが示されています)一部の精神疾患の環境危険因子です。たとえば、統合失調症の発生率と有病率は、都市性が高まるにつれて増加するようです [3, 4]。先進国での研究では、右背外側部の灰白質体積 (GMV) が低下していることが示されています。前頭前野は都市での育ちと負の相関がある [5] さらに、社会的ストレス課題研究では、現在都市に住んでいることは扁桃体活動の増加と関連しているのに対し、都市での育ちは性帯前帯状皮質 (pACC) に影響を与えることを研究者らは発見した。 [6] これらの研究は、幼少期の居住環境が脳の発達に異なる影響を与える可能性があり、幼少期の都市性が脳の発達障害と精神的健康の危険因子であることを示唆しています。
しかし、先進国で観察される牧歌的な田舎のライフスタイルとは異なり、農村と都市の間、および都市エリア内の不平等は、多くの発展途上国で永続的な特徴となっています[7、8]。 さらに、教育資源、医療、住宅、退職金などの分野における不平等が農村部で観察されている[9]。 中国における統合失調症の有病率の違いは、こうした問題を反映している可能性がある。 このパターンは、1980 年代と 1990 年代の都市部での高い有病率 [10、11] から、近年では都市部と農村部の違いがあまり顕著ではなくなってきています [12、13、14、15]。 実際、最新の全国調査では、中国では都市部よりも農村部で精神障害の有病率が高かった[16]。 最近の研究では、都市性が視点の捉え方やうつ病の症状と関連しており、これには神経変数が介在していることが判明した[17]。 幼少期の都市性には利点があるかもしれないが、中国などの発展途上国では、幼少期の都市性が脳の発達と精神的健康に与える影響を研究することが重要である。
18 years since birth (Group A, N = 128), those who lived in rural areas between birth and the age of 18 years (Group B, N = 113), those who lived in cities since before the age of 12 years (Group C, N = 126), and those who were born in and continued to live in cities (Group D, N = 123). We also tried to evaluate childhood urbanicity with an urbanicity score (similar to that used in previous studies) and dividing subjects into 2 groups to see if the findings were robust. The urbanicity score was defined according to population size as follows: population < 10,000 = 1, less than 1,000,000 = 2, and more than 1,000,000 = 3; the category scores were then multiplied by the number of years spent in that location until the age of 15 years./p> rural, blue: rural > urban, shown at p < 0.001 uncorrected). B Scatterplot of urban > rural findings regarding the GMV of Brodmann area 10 in the DLPFC (peak atlas = [30,47,25], T = 4.22, cluster size = 345, p < 0.001 uncorrected). C Scatterplot of urban > rural findings regarding the GMV of Brodmann area 36 in the temporal pole (peak atlas = [39, 6, -38], T = 4.09, cluster size = 217, p < 0.001 uncorrected)/p> rural peak, rural > urban peak) as dependent variables with a backward method. For the total GMV model, the predictor variables were the questionnaire data described above and urbanicity (A: -3, B: -1, C: 1, D: 3). Since the total GMV could affect the ROI GMVs and be related to height and weight, we replaced height and weight with the total GMV for the ROI GMV models while all other predictor variables were the same. In addition, using the total GMV as one predictor for ROI GMVs allowed us to test whether other environmental factors affected ROI GMVs after removing the influence of the total GMV./p> urban brain regions, there was no mediating effect on the relationship between urbanicity and MCCB scores at the above threshold./p> urban) on the relationship between childhood urbanicity and cognition scores. Our findings suggest that rural subjects have similar educational and vocational achievement not through enhanced cognitive performance but rather through increased social resilience, since the main function of the MPFC is social cognition and decision-making [37]./p>