研究課題
精神病発症危険状態(at-risk mental state, ARMS)および主に初回エピソードの統合失調症(First-episode schizophrenia, FES)の患者を対象とした。第一の研究(Sasabayashi et al., 2023)では、31人のARMS患者、41人の統合失調症患者、65人の健常者において、安静時機能的磁気共鳴画像によるdefault mode network (DMN)の機能的結合性(functional connectivity, FC)を測定した。健常者に比較して、統合失調症群ではDMN内およびDMNと広範な皮質領域とのFCが増大していたが、ARMS群ではDMNと後頭皮質とのFCだけが増大していた。第二の研究(Le et al., 2023)では、抗精神病薬を服用していない72人のARMS患者と18人のFES患者、39人の健常者において、赤血球膜の脂肪酸組成を測定した。健常者と比較して、ARMS群とFES群ではエイコサペンタエン酸とドコサペンタエン酸が減少し、ネルボン酸が増加していた。FES群ではアラキドン酸も増加していた。ARMS患者のうち、後に精神病に移行した群と移行しなかった群では、脂肪酸組成に差はなかった。第三の研究(Takayanagi et al., 2024)では、65人のARMS患者(17人が精神病に移行)において、複数モダリティ指標(臨床特徴、認知機能、構造MRI、事象関連電位、多価不飽和脂肪酸)の組み合わせが、後の精神病移行をどの程度予測できるかを、機械学習を用いて検討した。単一モダリティによる予測のbalanced accuracyは0.47から0.66であったが、複数モダリティを用いると予測精度は向上し、5つのモダリティすべてを用いた場合のbalanced accuracyは0.88に達した。
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2024 2023
すべて 雑誌論文 (12件) (うち国際共著 4件、 査読あり 12件、 オープンアクセス 7件) 学会発表 (27件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件)
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