グラフ理論を応用した脳内連結解析によるパーキンソン症候群の診断補助ソフト開発

2022 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K17157
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 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: 重本 蓉子 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 病院 放射線診療部, 医師 (00815384)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: ネットワーク解析 / 健常者 / 年齢 / 性別 / パーキンソン病

研究成果の概要

健常者812人の脳MRIを用いて構造ネットワーク解析を行い、局所のネットワーク指標画像のデータベースを作成した。次にパーキンソニズムをきたす変性疾患患者（パーキンソン病、進行性核上性麻痺、多系統萎縮症）において同様に解析を行い、疾患特異的なネットワーク異常を検出した。各疾患を比較解検討した結果、局所のネットワーク指標の一つであるClustering coefficientは灰白質での萎縮部位と比べて脳機能の低下部位と一致しており、鑑別に有用と考えられた。

自由記述の分野

放射線医学

研究成果の学術的意義や社会的意義

MRIのグラフ理論を用いたネットワーク解析は、パーキンソニズムをきたす疾患の鑑別に有用であった。この手法は他の疾患にも応用可能と思われるため、さまざまな神経変性疾患の診断補助として日常診療に役立てることができうると考える。