Machine learning using neuroimaging dataset around the onset of schizophrenia and the proposal for the optimal MRI protocol: An Asian multicenter study

• Project/Area Number: 19H03579
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52030:Psychiatry-related
• 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)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 笹林 大樹 富山大学, 学術研究部医学系, 助教 (80801414) ; 平野 羊嗣 九州大学, 大学病院, 助教 (90567497)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000); Fiscal Year 2020: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2019: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
• Keywords: 初発統合失調症 / 統合失調症ハイリスク群 / アジア精神病MRI研究コンソーシアム / マルチモダリティ / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究は、応募者らが設立・運営するアジア精神病MRI研究コンソーシアム（ACMP）により、ECSを中心とした大規模マルチモダリティ脳画像データを集積する。疾患共通性・特異性に着目した生物学的要因を検討しつつ、大規模データを生かした機械学習により、臨床応用可能なバイオマーカー開発を目指す。10,000計測を超えるMRIデータ量を取り扱う解析・機械学習パイプラインを備え、効率的な前処理・解析分担の仕組みを作る。病態解明、バイオマーカー開発だけでなく、臨床現場で実施可能な必要計測手法の提案を行う。一連の研究成果により、アジアの精神疾患脳画像研究拠点を構築することを目指す。