個人の脳領域間の結合性を反映したニューラルネットワークによる自閉症認知特性の再現
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21K15723
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 52030:Psychiatry-related
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| Research Institution | National Center of Neurology and Psychiatry (2022)
Tohoku University (2021) |
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Principal Investigator |
高橋 雄太 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 (40894225)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 計算論的精神医学 / 人工ニューラルネットワーク / 自閉スペクトラム障害 / 感情認識 / 予測符号化理論 / 機能的結合性 / 人工知能 / ニューラルネットワーク / 自閉スペクトラム症 / 頭部MRI / シミュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、頭部MRIデータベースを用いて、各被験者の脳領域間の結合性パターンをそのまま反映させた人工ニューラルネットワークを用意する。そして、このニューラルネットワークがオリジナルの被験者と同様の自閉症的な認知特性をもつのかを調べる。さらに、ニューラルネットワーク内の神経活動を調べることで、脳領域間結合性変化が自閉症症状を引き起こすメカニズムを情報処理の観点から明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、頭部MRIデータベースを用いて、各被験者の脳領域間の結合性パターンを一対一対応させた人工ニューラルネットワークを用意する。そして、オリジナルの被験者の自閉症的な認知特性と、対応する人工ニューラルネットワークにおける認知特性が類似することを確認する。さらに、人工ニューラルネットワークにおける神経活動を調べることで、脳領域間の結合性変化が自閉症症状を引き起こすメカニズムを検討する。
今年度は、昨年度までに構築していた脳計算理論に基づく人工ニューラルネットワークをさらに発展させることで、機能的結合性とE/Iインバランスに該当するパラメータを操作し、自閉症的な認知特性を再現することに成功した。このモデルを用いた解析を通して、機能的結合性とE/Iインバランスが相互作用をしながら自閉症的認知特性に影響を与えているという仮説を提示した。さらに、このモデルと脳機能的結合性の大規模データを統合して解析することにより、ニューラルネットワークパラメータと脳機能イメージングパラメータの対応関係について指摘することができた。これをもとに、モデルで調べた知見を患者大規模データで検証するというフレームワークを新たに提案した。さらに、患者の個人差を反映したニューラルネットワークモデルを構築することで、個別化医療へと発展させる可能性を提示することができた。これらの業績は、英文原著論文、国内学会で報告した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
大規模患者データをもとに、人工ニューラルネットワークに個人特性を反映させることに成功し、それを英文原著論文として発表することができたから。
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| Strategy for Future Research Activity |
今回は頭部MRIのデータのみであったが、今後は、マルチスケールのモダリティのデータを統合することで、より包括的に病態を説明できるようなモデルを作成する。
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Report
(2 results)
Research Products
(6 results)
