| Project/Area Number |
23KK0203
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| Research Category |
Fund for the Promotion of Joint International Research (International Collaborative Research)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
土居 裕和 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (40437827)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島谷 康司 県立広島大学, 保健福祉学部(三原キャンパス), 教授 (00433384)
古居 彬 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (30868237)
辻 敏夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995)
雲居 玄道 長岡技術科学大学, 工学研究科, 講師 (90843839)
XU ZIQIANG 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 特任助教 (90981720)
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| Project Period (FY) |
2023-09-08 – 2029-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥20,800,000 (Direct Cost: ¥16,000,000、Indirect Cost: ¥4,800,000)
Fiscal Year 2028: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2027: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2026: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2025: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | ASD / GM / 遺伝的ハイリスク児 / コホート / 自閉スペクトラム症 / 自発運動 / 脳波 / 早期スクリーニング / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
自閉スペクトラム症は, 世界的に有病率が上昇の一途を辿っている発達障害である.早期発見・早期介入により予後が改善することが知られているため, ASD早期スクリーニング技術開発が重要課題となっている.本研究では, 日仏の研究者から構成される国際共同研究体制により, ASD遺伝的ハイリスク児を縦断追跡することで, 発達初期の身体運動・生体情報に基づく, ASD早期スクリーニング技術開発を実現する.
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、ソルボンヌ大学との国際共同研究として、自閉スペクトラム症（ASD）の遺伝的リスクが高い乳児を対象に、その身体運動発達を縦断的に計測し、動画解析技術を用いてASDリスクを早期に推定することを目的とする。ASDは早期の特性理解と介入が重要である一方、診断は通常3歳以降に確定されるため、乳児期の行動指標からリスクを予測する手法の開発は喫緊の課題である。今年度は、研究代表者がソルボンヌ大学に長期滞在し、現地の児童精神医学・作業療法学の研究チームと緊密に連携しながら、共同で調査および分析を実施した。調査は主にパリ郊外で行われ、ASDの家族歴を有する乳児約150名の動画データを収集し、縦断的な記録として体系的に整理した。これらの動画データに対しては、乳児が自然に示す姿勢や四肢の動き、運動のリズムや反復性などの要素を精密に解析する新たな身体運動解析手法を適用し、リスクと関連する可能性のある特徴量の抽出を進めている。その過程で、ASDと特徴的に関連しうる運動パターンの一部が明らかとなり、得られた成果の一部は国際学会等で発表した。さらに、抽出された特徴量をもとに、機械学習モデルを構築し、リスク予測の自動化を試みた。加えて、General Movementアセスメントの専門家による定性的な評価との一致度を検証したところ、両者の間には高い整合性が確認され、モデルの妥当性と実用性が示唆された。これらの成果は現在、査読付きの国際学術誌への論文投稿を進めている。本研究は、乳児期におけるASDのリスク推定を可能にする新たな方法論を提示するものであり、発達障害の早期発見および支援体制の構築に向けた基盤的知見として、今後の臨床・研究両面において重要な貢献を果たすことが期待される。
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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
国際共同研究先との関係を強化し、安定的なデータ収集を行っている。また、データ解析手法にも新たな展開がみられた。
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| Strategy for Future Research Activity |
データ収集・分析と解析手法の開発を継続的に行う。ASDリスクの指標データを入手できた段階でリスク予測モデルを構築しその成果を対外公表する。
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