軽度認知障害(MCI)を判別するEEGバイオマーカーの機械学習による解明
Project/Area Number |
22KJ3206
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Project/Area Number (Other) |
21J01605 (2021-2022)
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Multi-year Fund (2023) Single-year Grants (2021-2022) |
Section | 国内 |
Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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Research Institution | National Center for Geriatrics and Gerontology |
Principal Investigator |
片山 脩 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 予防老年学研究部, 特別研究員(PD)
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Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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Keywords | 脳波 / MRI / 事象関連電位 / バイオマーカー / 認知機能検査 |
Outline of Research at the Start |
本研究の特色、着眼点、独創的な点としては、EEGのすべての波形成分を機械学習を用いてMCIをできるだけ早期に判別するEEGバイオマーカーを解明するという点において、現在までに同様の試みを実施・検証した研究は存在しておらず、本研究における最大の独創的な点であると考える。また、受入研究機関のグループが発表した認知機能検査とMRIによる認知機能と大脳脳構造との関係を明らかにした知見や4年間の縦断研究により地域在住高齢者の認知機能の変化を明らかにした知見から着眼点を得て、EEGのバイオマーカーの外的妥当性をMRIによる大脳構造の変化から検証するという点は本研究課題の特色であると考える。
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Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度は前年度に引き続き、受入機関で実施している地域在住高齢者を対象とした大規模調査に参加し、認知機能は、認知機能評価ツール(NCGG-FAT)により記憶、注意、実行機能、処理速度を測定しMCIの判定は対象者の年齢と教育歴を考慮した標準値から1.5 標準偏差以上低下した検査項目が1つ以上ある状態として判定した。大規模調査に参加し、脳波(EEG)およびMRIの測定に同意をいただいた約900名に対してMRI測定およびEEG測定を実施した。 EEG測定課題では、全脳のEEGを記録し、刺激提示からの反応時間、正答率、波形成分(P100、N100、P200、N200、P300、N300、P450、P600)のPeak AmplitudeとPeak Latencyを記録した。 認知機能検査の結果およびEEGにより算出されたすべての波形成分のデータに対して機械学習を実施し、健常高齢者とMCIを適正に判別するEEGバイオマーカーを検証するためのデータセットの作成を開始した。また脳構造学的特徴を把握するためにMRIのデータクリーニングにも取り組んだ。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナ禍ということもあり大規模調査に参加してくださる対象者の人数は当初の計画よりも揃うまでに時間を要したが、最終的には計画していた人数よりも多くの対象者からEEGおよびMRI測定を実施することができた。 認知機能検査およびEEGとMRI測定データのテータ整理を行い次年度に本格的な解析を進められるように準備をすることができた。
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Strategy for Future Research Activity |
本研究では、健常高齢者とMCIを適正に判別するEEGバイオマーカーを解明し、外的妥当性および予測妥当性を明らかにすることを目的としている。令和4年度までに約900名の認知機能検査、EEG測定、MRI測定が完了した。 令和5年度はアメリカのコロンビア大学の神経学研究室のYaakov Stern教授の研究室を訪問して、研究遂行に対して意見交換を予定している。認知症予防の脳科学分野で世界トップクラスの研究を遂行している研究室でこれまでに測定したデータの解析および解釈について議論することは、本研究課題遂行にとって有意義なことであると考える。 引き続き、MCIを適正に判別するEEGバイオマーカーの検討ならびにEEGバイオマーカーの外的妥当性を大脳構造変化を反映するMRIの結果から検証する。
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Report
(2 results)
Research Products
(13 results)