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わかりました！ 彼の画像は、後に精神病を発症した臨床的高リスクの人々に違いが見られた脳領域を示しています。 濃い青色の領域は、2 つの主要なグループ (健康なグループと、後に精神病を発症した臨床的高リスクのグループ) を区別するためのより重要な脳領域を示します。 クレジット: 2024 Zhu et al./分子精神医学
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彼の画像は、後に精神病を発症した臨床的高リスクの人々に違いが見られた脳領域を示しています。 濃い青色の領域は、2 つの主要なグループ (健康なグループと、後に精神病を発症した臨床的高リスクのグループ) を区別するためのより重要な脳領域を示します。 クレジット: 2024 Zhu et al./分子精神医学
精神病の発症は、脳の MRI スキャンを健康な人と精神病エピソードのリスクがある人に分類できる機械学習ツールを使用することで、発症前に予測できます。
アン 国際コンソーシアム 東京大学の研究者を含む研究者は、この分類器を使用して、世界 21 か所の 2,000 人以上の人々のスキャンを比較しました。 参加者の約半数は臨床的に精神病を発症するリスクが高いと特定されていた。
使用する トレーニングデータこの分類器は、リスクのない人々と、後に明白な精神病症状を経験した人々を区別するのに 85% の精度がありました。 新しいデータを使用した場合、精度は 73% でした。 この研究は『Molecular Psychiatry』誌に掲載されました。
このツールは将来の臨床現場で役立つ可能性があります。精神病を経験したほとんどの人は完全に回復しますが、通常、早期に介入すると人々の生活への悪影響が少なく、より良い結果が得られるためです。
誰でも、妄想、幻覚、または混乱した思考を伴う精神病エピソードを経験する可能性があります。 原因は単一ではありませんが、病気や怪我、外傷、薬物、または薬物によって引き起こされる可能性があります。 アルコールの使用薬物療法、または遺伝的素因。
怖かったり不安になることもありますが、精神病は治療可能であり、ほとんどの人は回復します。 最初の症状が最もよくみられる年齢は、脳と身体に大きな変化が起きている思春期または成人初期であるため、助けが必要な若者を特定するのが難しい場合があります。
東京大学大学院総合文化研究科の小池伸介准教授は、「臨床的に高リスクの人々のうち、後に明らかな精神病症状が現れるのはせいぜい30％だけだが、残りの70％はそうではない」と説明する。
「したがって、臨床医は、思考、行動、感情の変化などの潜在的な兆候だけでなく、いくつかの生物学的マーカーも使用して、精神病症状が続く人を特定するための支援を必要としています。」
研究者のコンソーシアムは協力して、脳の MRI スキャンを使用して精神病のリスクがある人々を発症前に特定する機械学習ツールを作成しました。
脳のMRIを使用した以前の研究では、精神病の発症後に脳に構造的な違いが生じることが示唆されています。 しかし、非常に高いリスクにあるにもかかわらず精神病をまだ経験していない人々の脳の違いが確認されたのはこれが初めてだと伝えられている。
15 か国の 21 の異なる機関からのチームには、青少年および若年成人の参加者からなる大規模かつ多様なグループが集まりました。
小池氏によると、精神障害の MRI 研究は困難な場合がある。 脳の発達 また、MRI 装置では、非常に正確で同等の結果を得ることが困難になります。 また、若者の場合、定型発達による変化と精神疾患による変化を区別するのが難しい場合があります。
「MRI モデルが異なればパラメータも異なり、それも結果に影響します」と小池氏は説明した。 「カメラと同じように、さまざまな機器や撮影仕様により、同じシーン、この場合は参加者の脳の異なる画像が作成されます。しかし、私たちはこれらの違いを補正し、精神病の発症を予測するためにうまく調整された分類器を作成することができました。」
参加者は、臨床的に高リスクの人々の 3 つのグループに分けられました。 精神病を発症しなかった人。 追跡状況が不確かな人々 (3 つのグループ合計で 1,165 人)、および比較のための健康な対照の 4 番目のグループ (1,029 人)。
研究者らはスキャンを使用して、参加者の脳の解剖学的構造のパターンを特定する機械学習アルゴリズムを訓練しました。 研究者らは、これら 4 つのグループからアルゴリズムを使用して、参加者を 2 つの主な対象グループ、つまり健康な対照者と、後に明白な精神病症状を発症する高リスクのグループに分類しました。
トレーニングでは、ツールは結果の分類において 85% の精度を示しましたが、新しいデータを使用した最終テストでは、どの参加者が精神病発症のリスクが高いかを予測する精度は 73% でした。 この結果に基づいて、チームは、臨床的にリスクが高いと特定された人々に脳のMRIスキャンを提供することが、将来の精神病の発症を予測するのに役立つ可能性があると考えています。
「分類器が新しいデータ セットに対して適切に機能するかどうかはまだテストする必要があります。使用したソフトウェアの一部は固定データ セットに最適であるため、新しい現場や機械からの MRI を確実に分類できる分類器を構築する必要があります。 Brain/MINDS Beyondと呼ばれる日本の国家的脳科学プロジェクトが現在取り組んでいる課題だ」と小池氏は語った。
「これが成功すれば、新しいデータセットに対してより堅牢な分類器を作成でき、それを現実の日常的な臨床現場に適用できるようになります。」
詳しくは：
臨床的に高リスクの個人の精神病発症を予測するための脳構造神経画像測定の使用。 分子精神医学 (2024)。 DOI: 10.1038/s41380-024-02426-7
雑誌情報:
分子精神医学
1707441412
#研究者は精神病の早期診断に役立つ機械学習ベースの分類器を作成
2024-02-09 01:00:01