Establishment of an early-diagnosis and personalized medicine system in Autism spectrum disorder focusing on aberrant dynamical neural network

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K07964
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52030:Psychiatry-related
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: Takahashi Tetsuya 金沢大学, 子どものこころの発達研究センター, 協力研究員 (00377459)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 信川 創 千葉工業大学, 情報科学部, 教授 (70724558) ; 池田 尊司 金沢大学, 子どものこころの発達研究センター, 准教授 (80552687)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 自閉症スペクトラム障害 / 神経ネットワーク障害 / 脳磁図 / 動的位相変動解析 / クラスタリング解析 / 脳活動シミュレータ

Outline of Final Research Achievements

Due to its clinical heterogeneity and comorbidity, clinical evaluation based on individual clinical characteristics may improve diagnostic accuracy. On the other hand, aberrant neural network hypothesis reportedly plays a crucial role in neural basis of autism spectrum disorder (ASD). This study aimed to explore a new aspect of network dysfunction of ASD using a dynamical phase synchronization approach applied to MEG. We additionally applied clustering analysis and brain activity simulator aiming to establish a personalized treatment system.

Free Research Field

神経生理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

脳活動シミュレータにおいて，脳生理学的に観測される発火パターンを再現する神経システムを構築し，興奮性/抑制性ニューロン比率や局所的ネットワーク構造，領野間結合に関するパラメータに着目してASD特徴を生成するダイナミカル神経ネットワーク構造の病理パラメータ領域の探索を検討した（Nobukawa et al., 2021）．また，カオス共鳴機構を利用し，注意欠如多動症の乱れを即応的に正常化するアルゴリズムを開発し，モデルシミュレーションでの効果検証を実施した（Nobukawa et al., 2021）．これらの手法の開発は個別化治療を講じる上で重要な役割を果たすと考えられる．