| 研究課題/領域番号 |
24K02378
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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 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52030:精神神経科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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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)
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| 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)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
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)
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| キーワード | 脳構造画像 / 非線形解析 / 発達加齢変化 / コホート / 縦断研究 / 精神疾患 / 脳画像解析 / 非線形回帰 / 機械学習 / 臨床応用 |
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| 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。
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| 研究実績の概要 |
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、A) 機種・パラメータの違い、B) 年齢、性別等の非線形な影響、C）複数の病態基盤と疾患共通・特異性、を十分考慮してこなかったことから、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、健常者1,509名，のべ2,175計測、加えて精神疾患群1,000名以上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計測まで拡張しつつ、精神疾患を判別する機械学習器を複数作成する。さらに、脳画像解析の部分で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、大脳白質構造についても大規模データ化、機械学習解析を進める。得られた学習器は臨床前段階を目指すことにより、精神疾患の脳画像研究開発手法と臨床応用のパラダイムシフトが可能になる。
今年度の成果として、本研究に資するレビュー論文を発表した（Koike et al. NBR 2025）。データ固定については拡張し、5000名以上のデータセットを利用して解析を進めている。データ変数の拡張についてもいくつか解析上の問題が生じながら、順調に進めている。解析上の問題については重要な知見も含まれるため、論文化を進めている。また、分担研究者にも配布され、順次解析している。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
来年度で8000計測程度、変数も倍増を見込める。論文投稿も順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
順調に進展しているため、このまま継続する。
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