研究者らは、青少年の精神疾患の予測脳画像ベースのバイオマーカーを特定

精神疾患の研究と治療は、疾患の診断、追跡、予測、治療に役立つ客観的な生物学的または生理学的マーカーであるバイオマーカーの欠如によって妨げられています。 新しい研究では、研究者らは非常に大規模なデータセットを使用して、青年期の精神疾患の予測脳画像ベースのバイオマーカーを特定しました。 作品が登場するのは、 生物学的 精神科エルゼビア社から出版されました。

従来、うつ病などの精神疾患は、主観的な評価による症状に基づいて診断されてきました。 診断と治療の選択に役立つバイオマーカーを同定できれば、治療は大きく進歩するでしょう。

今回の研究では、研究者らは研究開始時に9歳から10歳近くの子ども1万2000人近くを対象とした思春期脳認知発達（ABCD）研究の脳画像データを使用した。 安静状態機能接続 (rsFC) 解析を含む最新の神経画像技術により、研究者は、時間の経過に伴う相互作用を通じて脳回路の組織を調査することができます。

この研究の主任著者である国立薬物乱用研究所神経画像研究部門のYihong Yang博士は次のように述べた。 「機能的MRIデータセットを使用して、認知機能と正の相関があり、精神病理学的測定と負の相関がある脳の接続性の変化を特定しました。」

認知は精神障害との関連で長い間研究されてきましたが、最近の研究では、この新しい研究で裏付けられているように、両者の間に共通の神経生物学があることが指摘されています。

この脳ベースの変数は、スキャン時およびその後 2 年間に参加者でいくつの精神疾患が特定されたかを予測しました。 また、2 年間の追跡期間にわたる疾患間の診断の推移も予測しました。」

博士、追加されたものは、 「これらの発見は、思春期初期における精神疾患の発症における個人差の根底にあるトランス診断的脳ベースの尺度の証拠を提供するものである。」

ジョン・クリスタル医学博士、編集者 生物学的精神医学作品についてこう語った、 「青年期の精神疾患は、ポストコロナ時代の公衆衛生上の重要な課題として浮上しています。リスクにさらされている青少年を特定するためのより良い方法があれば、これまで以上に恩恵を受けるでしょう。この研究では、画期的なABCD研究のデータを使用して、神経画像処理がどのように行われるかを説明しています。データは、さまざまな診断範囲にわたって精神疾患のリスクを明らかにする可能性があります。」

博士、追加されたものは、 「症状に依存するのではなく、精神疾患のバイオマーカーを見つけることで、より正確な診断手段が提供され、それによって精神医学的診断が他の医学的診断と一致する可能性があります。」