脳画像10,000データから精神疾患機械学習器の複数作成と臨床応用

• 研究課題/領域番号: 24K02378
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52030:精神神経科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 小池 進介 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (10633167)
• 研究分担者: 越山 太輔 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (50932547) ; 笹林 大樹 富山大学, 学術研究部医学系, 講師 (80801414)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2026年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2025年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円); 2024年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
• キーワード: 精神疾患 / 脳画像解析 / 非線形回帰 / 機械学習 / 臨床応用

研究開始時の研究の概要

磁気共鳴画像が精神疾患研究に利用され30年以上経ったが、機種・パラメータの違い、年齢、性別等の非線形な影響、病態基盤の疾患共通・特異性、を十分考慮できなかったことから、臨床応用には至っていない。近年の研究成果でこれらが解決し、10-80歳で数千名の脳構造特徴を個人レベルで結合し、一つのデータセットとすることができた。本研究ではこのデータセットを10,000計測まで拡張し、精神疾患を判別する機械学習器を複数作成する。さらに、大規模化が残されていた脳溝脳回構造、皮質ミエリン化、海馬・扁桃体亜領域体積、大脳白質構造も機械学習解析を進める。得られた学習器は臨床前段階への移行を目指す。