2017 Fiscal Year Research-status Report
精神疾患の数理モデルの構築とシミュレーションによる治療効果の評価
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16K01958
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| Research Institution | Advanced Telecommunications Research Institute International |
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Principal Investigator |
川脇 沙織 (田中沙織) 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究室長 (00505985)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
成本 迅 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (30347463)
酒井 裕 玉川大学, 付置研究所, 教授 (70323376)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 衝動性 / 強迫性 / 数理モデル / 強化学習 / 精神疾患 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
強迫性障害（OCD）の症状モデルとして、強迫性障害の患者の臨床症状を元に、不安な状態から強迫行為を行うことで不安のない状態に戻るという2状態間の遷移問題を設定し、不安のない状態 (s0)と不安のある状態 (s1)で、「何もしない (a0)」「不安な状態に遷移する (a1)」「強迫行為を取る (a2)」の行動を各状態に設定した強化学習問題を設定し、OCDの症状を説明するパラメータ設定を探索した。昨年度はa1とa2のサイクルに陥る頻度をOCD症状の定義として用い、正のTD誤差を用いた学習での時間割引係数と、負のTD誤差を用いた学習での時間割引係数の関係が非対称の領域では、OCD症状が発生することを確かめたが、ピンポイントのパラメータ設定でのみ再現性を確認できるという安定性にかけるモデルであったため、今年度はモデルの改良を行った。具体的には、時間割引を固定し、TD誤差を学習に反映する際のeligibility traceをTD誤差が正の場合と負の場合で個別に設定し、その正負のトレース係数の関係性によってOCD症状を説明するモデルの方が、昨年度検討した正負の時間割引の関係性によってOCD症状を説明するモデルよりも、実際のOCD患者の行動をよく説明することを確認した。また、OCDのモデルとして先行研究で提案されているmodel-free/model-basedのフレームワーク（Daw et al., 2011）との比較が可能な新たな意思決定・学習課題をシミュレーションで検討した。
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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
数理モデルの構築とシミュレーション、行動実験の実施は予定通り進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
モデルの検討に関しては、model-free/model-basedのフレームワーク（Daw et al., 2011）との比較が可能な新たな意思決定・学習課題のデータ収集を進める。これらから得られた知見を元に、OCDで確立されている投薬治療と行動療法のモデルへの実装を本格的に進める。
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| Causes of Carryover |
今年度はモデルのブラッシュアップがメインだったため、成果をまとめる次年度に計画していた学会発表や論文化の費用を持ち越した。
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