本研究の共第一著者である張・馬氏らのチームは、拡散テンソル画像法とグラフ理論を用いて微細構造の変化をマッピングした。その結果、脳の白質の整合性を示す「分数異方性（FA）」が、大脳連合体や帯状回などの重要な領域で低下し、最大で15％のグローバルネットワーク効率の低下が確認された。

北京郵電大学人工知能学部の宗芳蓉博士は、「これらの結果は、プロポフォールが単なる意識の抑制を超えて、大規模な脳ネットワークを調節していることを示している」と語った。本研究では、参加者を3つの段階にわたり観察した。基準となる覚醒状態、浅い鎮静（血液濃度1.5µg/ml）、深い鎮静（3.0µg/ml）。

参加者には、ターゲット制御システムを通じてプロポフォールを投与し、機能的MRIで休息時の活動を記録し、拡散MRIで白質のトラクトを評価した。統計分析では、鎮静の深さに応じたクラスタリング係数や特徴的な経路長などの指標の低下が確認された。

本試験は2017年9月17日にClinicalTrials.govにNCT03343873として登録され、北京天壇医院の倫理委員会（KY2017-036-02）から承認を得ている。主担当者である韓儒泉氏は、首都医科大学麻酔学部で研究を監督した。

共筆頭著者の劉海陽医師は、手術患者への意義について指摘し、「これらの白質の変化を理解することで、麻酔プロトコルを精緻化し、術後の認知リスクを軽減できる可能性がある」と述べた。著者らは論文の末尾で資金提供や利益相反を明記しており、再印刷は提供されていない。

補足データとして、詳細なグラフや原始的な画像ファイルが掲載誌のウェブサイトに掲載されている。本研究は、麻酔薬が神経ネットワークに与える影響に関する過去の研究を補完するものであり、白質特異的な洞察を提供している。

プロポフォールは、迅速な起効と回復プロファイルを備え、世界中の手術室で依然として重要な役割を果たしている。米国の連邦健康データによると、年間の使用量は5000万件を超える。

しかし、特に脆弱なグループにおいて、脳への微妙な影響については疑問が残っている。本研究では、鎮静後の持続的な変化は検出されず、麻酔効果の逆転後30分以内にスキャンが正常化した。

専門家たちは、年齢や状態にわたるさらなる大規模な試験の必要性を呼びかけている。共著者による貢献は、画像データの処理に人工知能専門家が携わり、プロトコルの管理には麻酔学専門医が関与したことを示している。

本論文は2025年12月12日に受理され、最新号の『麻酔と疼痛緩和』誌に掲載されている。問い合わせは、北京郵電大学の宗氏（海淀区）または北京天壇医院の劉氏（豐台区）宛てに。