Computational nosology based on artificial intelligence and dimensional approach for psychiatric disorders

• Project/Area Number: 20H00625
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: National Center of Neurology and Psychiatry
• Principal Investigator: 山下 祐一 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第七部, 室長 (40584131)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 国里 愛彦 専修大学, 人間科学部, 准教授 (30613856) ; 高村 真広 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 助教 (50720653) ; 片平 健太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60569218) ; 杉原 玄一 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 准教授 (70402261) ; 村田 真悟 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 講師 (80778168)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥43,160,000 (Direct Cost: ¥33,200,000、Indirect Cost: ¥9,960,000); Fiscal Year 2022: ¥8,710,000 (Direct Cost: ¥6,700,000、Indirect Cost: ¥2,010,000); Fiscal Year 2021: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000); Fiscal Year 2020: ¥9,620,000 (Direct Cost: ¥7,400,000、Indirect Cost: ¥2,220,000)
• Keywords: 計算論的精神医学 / 人工知能 / 精神障害 / 深層学習 / ニューラルネットワーク

Outline of Research at the Start

生物学的知見の蓄積により、現行の精神障害カテゴリーは生物学的妥当性を欠くことが明らかになり、研究方略の抜本的方向修正の必要性が指摘されている。本研究は、精神障害に関する症状・神経生理・認知行動のビッグデータに対して、既存の精神障害カテゴリーにとらわれない疾患横断的・次元的アプローチに基づき、機械学習・人工知能（AI）技術を含む計算論的精神医学の手法を適用することで、新しい精神障害の表現型：症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型を明らかにする。さらに、深層学習技術を用いて、見出された各水準の表現型相互の媒介メカニズムを明らかにすることにより、精神障害の統合的理解と新しい診断体系を創出する。