2023 Fiscal Year Research-status Report
早期精神病におけるマルチモダル脳指標は認知機能軌跡を予測するか：アジア多施設研究
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22K15745
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| Research Institution | University of Toyama |
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Principal Investigator |
笹林 大樹 富山大学, 学術研究部医学系, 講師 (80801414)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 早期精神病 / 認知機能障害 / MRI / FEP / ARMS / ACMP / 早期介入 / バイオマーカー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
精神病性障害における認知機能障害は発症以前から存在して臨床症状や機能的転帰と関連し、患者の生活機能に対し強い影響力を有する。認知機能障害は固定的 変化ではなく疾患経過中の 認知機能の軌跡は症例毎に異なっており、病態の進行を反映している可能性がある。精神病性障害における早期介入は治療臨界期の 進行性脳変化を防ぐことで長期予後の改善に導く可能性があるものの、現時点では前駆期や病初期において病態の進行を予測できるバイオマーカーは存在しない。本研究では、アジア精神病MRI研究コンソーシアム (ACMP) で集積した多数例の初回エピソード精神病群および精神病性障害の発症危険群を対象に、構造方程式モデリングを用いて認知機能の軌跡を軸に脳形態/脳波所見を含むマルチモダル脳指標および臨床/機能転帰との因果関係を調べることを目的とする。本研究の成果を得ることで、精神病性障害において病態の進行を予測できるバイオマーカーを同定し、プレシジョン精神医学の実現に近づける可能性がある。
2022年度、研究代表者は、ACMPと連絡を取り合って解析パイプラインの確認を行い、本研究計画に必要な臨床およびMRIデータの欠損の確認および 欠損しているデータの補充を行った。また、先行研究の著者 (研究協力者:東京大学 小池進介) とオンラインミーティング等で複数回打ち合わせを行い、MRI機種間差を克服するためのharmonization技術や構造方程式モデリングなどの統計手法について習熟を進めた。
2023年度、研究代表者は、米国ハーバード大学ブリガムアンドウィメンズ病院精神画像研究所に長期出張し、本研究に用いる脳構造指標の選択肢を増やすべく、最先端の拡散テンソル技術の習得およびマルチモダリティ脳画像研究に従事した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2019年後半より顕在化した新型コロナウイルス感染症拡大の影響が中国をはじめとしたアジア諸国に認められており、依然として収束には至っていないことか ら、人的交流などが十分行えておらず、ACMPのデータ構築が遅延している。
一方で、harmonization技術、統計手法、拡散テンソル解析技術、およびマルチモダリティ研究の運用など、本研究の遂行の準備段階となる技術蓄積は着実に進めている。
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| Strategy for Future Research Activity |
オンラインでのやりとりなどを通して、ACMPのデータ構築を推進させ、まずは本研究の遂行に必要十分なデータセットを揃える。関連機関の多さ、国際共同研究であることなどから、当初の予定よりもデータセット構築に苦慮しているが、粘り強く交渉を進める。
また、近年のマルチモダリティ解析はどんどん解析が高度化していることから、最先端技術にキャッチアップできるよう、引き続き広い視野で解析技術蓄積を進めていく。
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| Causes of Carryover |
当初の研究計画よりやや遅れており、購入が必要な物品等をまだ購入していないため。
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[Presentation] Mega-analysis of differentiation of schizophrenia using structural MRI with consideration of scanner differences2023
Author(s)
Hashimoto N, Nemoto K, Fukunaga M, Matsumoto J, Miura K, Okada N, Morita K, Koshiyama D, Ohi K, Takahashi T, Koeda M, Yamamori H, Fujimoto M, Yasuda Y, Hasegawa N, Ito S, Narita H, Yokoyama S, Mishima R, Kawashima T, Kobayashi Y, Sasabayashi D, et al
Organizer
Schizophrenia International Research Society (SIRS) 2023 Congress
Int'l Joint Research
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[Presentation] Prediction of psychotic disorder in individuals with clinical high-risk state by multimodal machine-learning.2023
Author(s)
Takayanagi Y, Sasabayashi D, Takahashi T, Higuchi Y, Nishiyama S, Tateno T, Mizukami Y, Akasaki Y, Furuichi A, Kobayashi H, Yuasa Y, Takayanagi M, Noguchi K, Tsujii N, Suzuki M
Organizer
Annual Congress of Schizophrenia International Research Society
Int'l Joint Research
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