Integrating Data-Driven Feature Extraction with Brain Computational Theories for Personalized Psychiatric Treatment Simulations

• Project/Area Number: 24K20897
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: National Center of Neurology and Psychiatry
• Principal Investigator: 高橋 雄太 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第七部, 室長 (40894225)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: デジタルツイン / データ駆動型学習 / 脳計算理論 / 個別化シミュレーション / 疾患横断的アプローチ

Outline of Research at the Start

本研究課題では、精神疾患の個別化医療を実現するための、個別化シミュレーター（病態脳デジタルツイン）を構築することを目的とする。そのためには、個人の生物学的特徴量を抽出するデータ駆動プロセスと、脳計算理論に基づいて、脳の情報処理を模倣するモデル駆動プロセスを統合することが有効である。大規模バイオバンクを用いたデータ駆動的な学習過程を通して、マルチスケールな生物指標データに基づいて個別化され、認知検査の感覚入力に対して被験者と同様の行動時系列を生成するシミュレーターを開発する。最終的にシミュレーター上で仮想的治療介入をすることで、治療効果予測の実現を目指す。