| 研究課題/領域番号 |
18KT0021
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
複雑系疾病論
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
片平 健太郎 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (60569218)
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| 研究分担者 |
国里 愛彦 専修大学, 人間科学部, 准教授 (30613856)
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)
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| 研究期間 (年度) |
2018-07-18 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2020年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2018年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
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| キーワード | 計算論モデリング / 精神疾患 / オンライン実験・調査 / 予測 / 強化学習 / WEB実験・調査 |
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| 研究成果の概要 |
近年，行動の背後にある計算過程を数理モデルで表現した計算論モデルを用いることで，各種の精神疾患の特徴が行動データから検討されている。しかしそれまでの研究では，疾患の傾向とその時点の行動の特徴の相関関係を記述することにとどまっており，それが予後や治療反応性の予測に役立つか否かは十分に検討されていない。そこで本研究では，計算論モデルでとらえられる特徴が，そのときの病態を直接的に反映しているものか，予後を予測する上で有用なものであるかを検討した。その結果，一部の計算論モデルのパラメータは症状スコアの変動とは連動しなかったものの，将来の精神疾患症状の予測に有用なものであることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
うつ病，統合失調症などの精神疾患には，発症を未然に予測することが有効な場合もあると考えられている。計算論的精神医学と呼ばれる新しい分野では，計算論モデルを用いて精神疾患との関連が検討されてきたが，そこでとらえられた行動の特徴が精神疾患の予測に役立つか否かは十分に検討されてこなかった。本研究はそれを検討し，簡便な行動課題のデータから推定した計算論モデルのパラメータが抑うつ傾向の変化の予測に役立つ可能性を示した。本研究の意義はこれまでの計算論的精神医学の研究を精神疾患における予測につなげるという応用の可能性を示したことと，その可能性をさらに検討するための研究の枠組みを提示したという意義がある。
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