| 研究課題/領域番号 |
17K16366
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
精神神経科学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
里村 嘉弘 東京大学, 医学部附属病院, 特任講師 (40582531)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 気分障害 / 脳神経画像 / MRI / NIRS / うつ病 / 双極性障害 / 脳神経疾患 / 神経科学 / 大うつ病性障害 / 脳・神経 |
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| 研究成果の概要 |
うつ病患者22名と双極性障害患者20名にNIRSおよびMRIを施行し、脳画像指標による判別率の検討を行った。単独で用いた場合（73.8%, 71.4%）と比較して、NIRSおよびMRIの指標を併せて用いることで判別率は上昇した（76.2%）。また、うつ病患者45名を対象としたNIRSによる縦断的検討では、特定の脳領域のNIRS信号が重症度と関連して変動していた。
判別率をより高めるためには、重症度による脳画像指標への影響を制御した検討を行う必要があるが、簡便で時間解像度の高いNIRSと空間分解能が高く脳深部を評価できるMRIを相補的に用いることで、気分障害を高精度に鑑別できる可能性が示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の結果は、より高精度の気分障害鑑別ツールの開発に向けて、複数の脳画像モダリティーを相補的に用いることの有効性を示唆するものである。これにより、NIRSやMRI以外の脳画像モダリティー、あるいは脳画像以外の生物学的指標も含めた、複数の指標による鑑別ツールの研究の推進につながる可能性がある。また、うつ症状の重症度、あるいは状態像が脳画像パラメータに影響を及ぼすことを示唆する結果は、鑑別精度をさらに高めるための今後の課題を提起するものである。
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