Unsupervised machine learning classification of ADHD subtype by urinary levels of tryptophan and monoamine neurotransmitters

• Project/Area Number: 23K12814
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 09060:Special needs education-related
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: 山下 雅俊 福井大学, 子どものこころの発達研究センター, 特命助教 (50828928)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: ADHD / 機械学習 / 脳内物質 / 認知機能 / 脳機能 / 注意欠如・多動症 / サブタイプ

Outline of Research at the Start

本研究は、教師なし機械学習を用いることで、神経伝達物質やアミノ酸から注意欠如・多動症（ADHD）児のサブタイプ分類を行い、そのサブタイプごとの行動・認知・神経基盤を探る。このような試みは国内外を含めて報告されておらず、極めて独創的な取り組みであるのと共に、ADHDの多様性への理解と個々の特徴に合った精度の高い診療、教育、介入方法の開発に貢献する可能性がある。

Outline of Annual Research Achievements

教師なし機械学習を用いたADHD児のサブタイプ分類について、その特徴量となる尿中の神経伝達物質とアミノ酸、サブタイプ分類後の比較指標となるMRIによる脳活動・脳構造、心理・認知機能のデータ収集を開始した。その成果として、神経発達症児99例（うちADHDおよび重複診断の小児50例。目標症例数120例）と定型発達児111例（目標数50例）の各種データを収集した。また、外部データを利用し、656例のADHD児を対象とした、認知機能指標からサブタイプ分類を行うという別の切り口からの成果を、国際誌Psychological Medicineに投稿し、現在、再査読後修正中である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

目標症例数としてADHD児では120例、定型発達児では50例を設定した。現在、重複診断を含むADHD児では50例、定型発達児では111例の各種データを収集した。同時に、解析も順調に進めており、この課題に関連した成果報告もおこなった。

Strategy for Future Research Activity

現在、尿中の神経伝達物質の解析は終了しており、これからアミノ酸や脳構造などの解析をおこなう。なお、今年度中にこれらの指標を用いた機械学習解析を行い、その成果を国際誌に投稿する予定である。

Research Products

• [Int'l Joint Research] Korea Brain Research Institute(韓国)
• [Journal Article] Association of chronotype with language and episodic memory processing in children: Implications for brain structure (2024)
  • Author(s): Yamashita, M., Shou, Q., & Mizuno, Y.
  • Journal Title: Preprint in the Research Square Volume: －
  • DOI: 10.21203/rs.3.rs-3971512/v1
  • Open Access
• [Journal Article] Child Developmental MRI (CDM) project: protocol for a multi-centre, cross-sectional study on elucidating the pathophysiology of attention-deficit/hyperactivity disorder and autism spectrum disorder through a multi-dimensional approach (2023)
  • Author(s): Yamashita, M., Kagitani-Shimono, K., Hirano, Y., Hamatani, S., Nishitani, S., Yao, A., Kurata, S., Kosaka, H., Jung, M., Yoshida, T., Sasaki, T., Matsumoto, K., Kato, Y., Nakanishi, M., Tachibana, M., Mohri, I., Tsuchiya, K. J., Tsujikawa, T., Okazawa, H., Shimizu, E., … Mizuno, Y.
  • Journal Title: BMJ Open Volume: 13 Issue: 6 Pages: e070157-e070157
  • DOI: 10.1136/bmjopen-2022-070157
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Consensus Paper: Cerebellum and Ageing (2023)
  • Author(s): Arleo, A., ... (ほか25名)., Sekiyama, K., Yamashita, M., & Manto, M.
  • Journal Title: The Cerebellum Volume: 23 Issue: 2 Pages: 802-832
  • DOI: 10.1007/s12311-023-01577-7
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Presentation] Association of Chronotype with Language and Episodic Memory Processing in children: Implications for Brain Structure (2024)
  • Author(s): Yamashita, M., Shou, Q., & Mizuno, Y.
  • Organizer: the Society of Biological Psychiatry 2024 Annual Meeting
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 教師なし機械学習を用いた認知機能によるADHD児のサブタイプ分類と各サブタイプにおける脳構造の特徴 (2023)
  • Author(s): 山下雅俊，寿秋露，水野賀史
  • Organizer: 第28回認知神経科学会学術集会
• [Presentation] Tryptophan誘発性疲労に依存した不注意行動について (2023)
  • Author(s): 山本隆宣，山下雅俊
  • Organizer: 第28回認知神経科学会学術集会
• [Presentation] 子ども発達脳プロジェクト：多機関共同と多面的評価による ADHDとASDの病態解明とバイオマーカーの確立に向けて (2023)
  • Author(s): 山下雅俊，下野九理子，平野好幸，濱谷沙世，西谷正太，友田明美，水野賀史
  • Organizer: 第65回日本小児神経学会学術集会