AI機械学習を用いた食行動によるうつ病予防モデルの開発
Project/Area Number |
22K14858
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 38050:Food sciences-related
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Research Institution | National Center of Neurology and Psychiatry |
Principal Investigator |
成田 瑞 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 精神保健研究所 行動医学研究部, 室長 (20749882)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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Keywords | Depression / Dietary habits / Machine learning |
Outline of Research at the Start |
うつ病予防は個人と社会双方の負荷を減らす上で必要不可欠である。申請者はこれまで代謝障害と精神疾患の関連や、運動習慣とうつ病の関連を研究してきたが、生活習慣の中でもとりわけ食行動の改善はうつ病予防につながる可能性がある。本研究では機械学習を用いて食行動とうつ病の関連を評価する。このようなアプローチを用いることで、因果推論あるいは予測の観点から先行研究では得られなかった豊富な情報を得ることができる。食行動は日常生活レベルで変容可能であり、精神療法や認知行動療法のように治療者による介入を必要としない。得られる結果は予防の普及や医療経済の観点から我が国の利益につながると考えられる。
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Outline of Annual Research Achievements |
データのクレンジングおよび解析に使用する最終サンプルの決定、考えうる交絡因子の事前設定を行った。メインの解析も特定の変数については完了し、論文を出版した。具体的な知見としては、果物およびフラボノイドの豊富な果物の摂取量が多いほど、うつ病が発症するリスクが低いことが示された。果物全体と、フラボノイドが豊富な果物の両方について、最も多く摂取したグループでうつ病のオッズ比が低かったことから、フラボノイド固有のメカニズムというよりも、果物全体が持つ抗酸化作用などの生物学的作用によりうつ病の発症に対して予防的に働いた可能性が考えられた。一方、野菜や関連する栄養素とうつ病との有意な関連は見られなかった。この理由は明らかではないが、野菜とうつ病に関連している様々な要因を除外しきれなかったことなどが考えられる。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
特に問題なく解析が行えている。
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Strategy for Future Research Activity |
既に発刊した論文とは異なる変数、異なる解析方法を試していく。
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)