| 研究課題/領域番号 |
18KT0021
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋大学 |
|---|
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)
|
|---|
| 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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-07-18 – 2021-03-31
|
| キーワード | 計算論モデリング / 精神疾患 / WEB実験・調査 / 予測 |
|---|
| 研究実績の概要 |
精神疾患は多くの要因が複雑に関係する疾患であり，その生物学的基盤の解明や予測は困難かつ重要な課題である。近年では計算論的精神医学と呼ばれる研究領域において，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患者やその傾向のある健常者の行動データから明らかにされている。一方，これまでの研究では，疾患の傾向とその時点の行動の特徴との相関関係を記述することにとどまっており，それが診断や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こなかった。本研究では，計算論モデルでとらえられる特徴が，病態を直接的に反映しているものか，またライフイベントや介入による変化を予測するものであるかを検討することを目的とする。
初年度では， WEB上で計算論モデリングの対象となる行動課題，および精神疾患傾向に関する調査を実行するためのシステムを構築することを目的とした。行動課題は２腕バンディット課題と呼ばれる選択課題を用い，その選択データに対して強化学習モデルでパラメータ推定を行った。また，精神疾患の症状の有無を問う検査項目を選定し，オンライン上の回答フォームに実装した。構築したシステムをもとに，200名を対象に予備的実験・調査を実施した。実験・調査は民間のクラウドソーシングサービスを利用して一般母集団を対象とし募集し，オンラインで実施した。そのデータの解析の結果，先行研究で報告されているモデルパラメータと精神疾患傾向の相関が部分的に再現されることが確認された。初年度で確立した実験・調査デザインをもとに大規模な実験・調査を実施し，パラメータの個人内の経時的変化を調べていくことが次年度以降の課題となる。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
初年度の主な目的としていた，WEB実験・調査のシステム構築，およびそのデータの予備的な解析は実施でき，その目標は達成できたといえる。ただし，初年度の開始を予定していた本実験・調査には取り掛かれなかったため，次年度に速やかにとりかかる必要がある。
|
| 今後の研究の推進方策 |
初年度で実施した予備実験・調査をもとに実験・調査システムのデザインについて改善をした上で， 1,000名程度の参加者を対象とし，本実験・調査を２回以上実施する。解析手法についても初年度に構築した方法を精緻化しながら進め，個人内の変動をとらえるモデルも新たに検討する。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
本実験・調査が初年度中に実施できなかったため，そのための経費を次年度に使用する。
|
