Identification of individual difference in brain development and aging using neuroimaging, and the elucidation of causal relationships between brain individual difference and bio-psycho-social factors
Publicly Offered Research
Project Area | Lifelong sciences: Reconceptualization of development and aging in the super aging society |
Project/Area Number |
21H05324
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Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Review Section |
Transformative Research Areas, Section (I)
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
小池 進介 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (10633167)
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Project Period (FY) |
2021-09-10 – 2023-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2021: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
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Keywords | 思春期発達 / 脳画像 / 脳発達・加齢 / 縦断計測 / ハーモナイゼーション |
Outline of Research at the Start |
①既存の脳構造・機能画像を結合し、これと検査時年齢を用いた発達・加齢曲線を一般線形加法混合モデル(GAMM)によって推定し、各個人の年齢、性別を考慮した個人差を各脳構造・機能特徴ごとに抽出する。②認知機能、精神症状・精神疾患、身体疾患、ライフスタイル等と脳構造・機能個人差の相関関係を見る。③思春期データ400名に加え、壮年期・中年期200名のフォロー計測を実施し、個人差の変化を明らかにする。
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Outline of Annual Research Achievements |
一般線形加法混合モデルによる脳構造・機能特徴の発達・加齢変化の非線形推定については、Traveling subject (TS) 計測を持つ多施設共同研究脳構造データが結合可能であることを示し、10-80歳、健常者3,000名(のべ4,000計測、加えて精神疾患群1,000名)以上のデータセットの前処理を完了させた。また、思春期縦断データを用いて、年齢、性別等との関係を一般線形加法混合モデル(GAMM)によって、脳発達・加齢曲線を推定手法を確立し、症状・行動との関連を明らかにして論文投稿した。また、縦断データとなる壮年期・中年期計測148名を完了し、上記のデータ前処理群に組み込んでいる。
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Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(18 results)
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[Journal Article] Distinctive alterations in the mesocorticolimbic circuits in various psychiatric disorders2023
Author(s)
Nakamura Y, Ishida T, Tanaka SC, Mitsuyama Y, Yokoyama S, Shinzato H, Itai E, Okada G, Kobayashi Y, Kawashima T, Miyata J, Yoshihara Y, Takahashi H, Aoki R, Nakamura M, Ota H, Itahashi T, Morita S, Kawakami S, Abe O, Okada N, et al.
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Journal Title
Psychiatry Clin Neurosci
Volume: Online ahead of print
Issue: 6
Pages: 345-354
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Aberrant large-scale network interactions across psychiatric disorders revealed by large-sample multi-site resting-state functional magnetic resonance imaging datasets2023
Author(s)
Ishida T, Nakamura Y, Tanaka SC, Mitsuyama Y, Yokoyama S, Shinzato H, Itai E, Okada G, Kobayashi Y, Kawashima T, Miyata J, Yoshihara Y, Takahashi H, Morita S, Kawakami S, Abe O, Okada N, Kunimatsu A, Yamashita A, Yamashita O, Imamizu H, Morimoto J, Okamoto Y, Murai T, Kasai K, Kawato M, Koike S
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Journal Title
Schizophr Bull
Volume: Online ahead of print
Issue: 4
Pages: 933-943
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Application of a Machine Learning Algorithm for Structural Brain Images in Chronic Schizophrenia to Earlier Clinical Stages of Psychosis and Autism Spectrum Disorder: A Multiprotocol Imaging Dataset Study.2022
Author(s)
Zhu Y, Nakatani H, Yassin W, Maikusa N, Okada N, Kunimatsu A, Abe O, Kuwabara H, Yamasue H, Kasai K, Okanoya K, Koike S.
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Journal Title
Schizophr Bull
Volume: 7;48(3)
Issue: 3
Pages: 563-574
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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