| 研究課題/領域番号 |
20H00625
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
国里 愛彦 専修大学, 人間科学部, 教授 (30613856)
高村 真広 藤田医科大学, その他部局等, 准教授 (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), 准教授 (80778168)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
43,160千円 (直接経費: 33,200千円、間接経費: 9,960千円)
2024年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2023年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2022年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
2021年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
2020年度: 9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円)
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| キーワード | 計算論的精神医学 / 人工知能 / ニューラルネットワーク / 精神疾患 / 精神医学 / 深層学習 / 精神障害 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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。
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| 研究成果の概要 |
精神障害の症状・神経生理・認知行動のビッグデータに対して、疾患横断的・次元的アプローチに基づいて、機械学習・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、既存の精神障害カテゴリーには基づかない新しい表現型：症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型の抽出を試みた。具体的には、大規模Web実験のフレームワークで、疾患カテゴリーを超えた症候学的な精神障害亜型（症候学的タイプ）や計算論的表現型を探索的に特定した。同様に、疾患カテゴリー横断的脳画像データベースを利用して、神経生理学的な精神障害亜型（バイオタイプ）を探索的に特定した。これらを通じて、精神障害の新しい疾病概念創出を試みた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
精神障害の伝統的なカテゴリーを超えて症状や生物学的基盤を横断的・次元的に捉え直すことで、精神医学における新しい疾病概念の理論的基盤を構築した。また、計算論的手法を用いて新しい精神障害表現型（症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型）の可能性を示した。
また、従来の診断体系に収まらない精神症状を捉えることで、より個別化された診断・治療アプローチの基盤を提供した。さらに、精神医学へのAI・機械学習の活用を促進し、精神医療の精度・効率性の向上と、精神障害への社会的理解の促進に貢献した。
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