2022 Fiscal Year Research-status Report
ストレスレジリエンスの個人差を生み出す神経生理メカニズムの解明
| Project/Area Number |
21K07262
|
|---|
| Research Institution | Shizuoka Institute of Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
渡邊 言也 静岡理工科大学, 情報学部, 准教授 (90637133)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | ストレス / レジリエンス / fMRI / EEG / 安静時脳活動 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
大きなストレスを体験し、たとえ一時的に鬱的状況に陥っても、多くの人間は時間と共に、与えられたストレス環境に適応して、心身を回復させ、健康的状態に戻ることができる。そような適応過程は脳と身体にどのように表現されているのか。本研究はストレスからの適応・回復能力である「レジリエンス」に着目し、レジリエンスを司る脳内ネットワークを、ヒトfMRI(機能的磁気共鳴画像法)とEEG(脳波)、さらに複数の生理指標を組み合わせた同時計測を用いた網羅的探索によって明らかにするものである。
2022年度は、前年度取得した約100名分のデータを利用し、詳細な解析を行った。解析の結果、fMRI の結果については①島葉を中心とするネットワークがストレス経験後、レジリエンスの低い個人で特に上昇すること、②背側帯状皮質を中心とするネットワークはストレス経験後、レジリエンスの高い個人で上昇することを発見した。一方で、EEGについては、ストレス経験後に後頭葉と前頭葉において、③26.5Hz帯域 (Beta2)と④43.0Hz (Gamma) 帯域との強度が、レジリエンスの低い個人で上昇していることを発見した。さらには、生理指標についても、⑤心拍数はレジリエンスの高い個人で低い傾向があることも発見した。これらの５種類のレジリエンスの個人差に関わる脳と身体生理反応の特徴は未だ報告されていない、新規の現象である。
さらに、これらの大規模データを駆使して、個人のレジリエンスの高低を脳活動から予測できる機械学習アルゴリズムを作成中である。
以上の成果については国内学会と、複数の会議、また2つの招待講演にて発表することができ、先生方から様々なご意見をいただくことができた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年度は当初の計画通り、解析に集中することができ、結果として報告されていない新奇な現象を複数発見することができた。引き続き結果の細部に関わる解析は必要であるが、おおむねは結果をまとめることができた。
|
| Strategy for Future Research Activity |
１）これまで取得した大規模データを駆使して、個人のレジリエンスの高低を脳活動から予測できる機械学習アルゴリズムを作成する。
２）現在これらの結果について英語論文を執筆し、投稿する。2023年度中に投稿を完了し、ここで報告したい。
|
| Causes of Carryover |
来年度は現在執筆している論文の解析に伴う消耗品や、書籍を購入するための物品費。学会にて成果発表のための旅費。追加データ取得に伴う人件費。論文の出版に必要な経費を計上した。
|
