データ駆動特徴量抽出と脳計算理論の融合による精神疾患個別化治療シミュレーション

• 研究課題/領域番号: 24K20897
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
• 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
• 研究代表者: 高橋 雄太 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 (40894225)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: デジタルツイン / データ駆動型学習 / 脳計算理論 / 個別化シミュレーション / 疾患横断的アプローチ

研究開始時の研究の概要

本研究課題では、精神疾患の個別化医療を実現するための、個別化シミュレーター（病態脳デジタルツイン）を構築することを目的とする。そのためには、個人の生物学的特徴量を抽出するデータ駆動プロセスと、脳計算理論に基づいて、脳の情報処理を模倣するモデル駆動プロセスを統合することが有効である。大規模バイオバンクを用いたデータ駆動的な学習過程を通して、マルチスケールな生物指標データに基づいて個別化され、認知検査の感覚入力に対して被験者と同様の行動時系列を生成するシミュレーターを開発する。最終的にシミュレーター上で仮想的治療介入をすることで、治療効果予測の実現を目指す。