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2021 年度 実績報告書

脳画像による発達・加齢の個人差の同定と、生物・心理・社会的要因との因果関係の解明

公募研究

研究領域生涯学の創出-超高齢社会における発達・加齢観の刷新
研究課題/領域番号 21H05324
研究機関東京大学

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)

研究期間 (年度) 2021-09-10 – 2023-03-31
キーワード思春期発達 / 脳画像 / 脳発達・加齢 / 縦断計測 / ハーモナイゼーション
研究実績の概要

一般線形加法混合モデルによる脳構造・機能特徴の発達・加齢変化の非線形推定については、Traveling subject (TS) 計測を持つ多施設共同研究脳構造データが結合可能であることを示し、10-80歳、健常者2,000名(のべ3,000計測、加えて精神疾患群1,000名)以上のデータセットの前処理を完了させた。また、思春期縦断データを用いて、年齢、性別等との関係を一般線形加法混合モデル(GAMM)によって、脳発達・加齢曲線を推定手法を確立した。また、縦断データとなる壮年期・中年期計測70名を完了した。

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

解析パイプライン、計測共に、計画通り進展した。

今後の研究の推進方策

GAMMモデルに利き手や推定IQ等をモデルに含め、ライフコースにわたる変動の影響を明らかにする。さらに、ここで得られた基本属性を考慮に入れた脳構造・機能特徴の個別Z値と、様々な要因の相関関係を網羅的に明らかにする系を確立する。一連の検討によって得られたいくつかの解析結果について論文化する。縦断データとなる壮年期・中年期の計測を引き続き継続し、データベース増強を行う。

  • 研究成果

    (4件)

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] Application of a machine learning algorithm for structural brain images in chronic schizophrenia to earlier clinical stages of psychosis and autism spectrum disorder: A multi-protocol imaging dataset study2022

    • 著者名/発表者名
      Zhu Y, Nakatani H, Yassin W, Maikusa N, Okada N, Kunimatsu A, Abe O, Kuwabara H, Yamasue H, Kasai K, Okanoya K, Koike S
    • 雑誌名

      Schizophr Bull

      巻: in press ページ: -

    • DOI

      10.1093/schbul/sbac030

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 精神病ハイリスク群と初回エピソード精神病群におけるマルチモダリティ脳計測と臨床転帰の関係2021

    • 著者名/発表者名
      小池進介
    • 学会等名
      第24回日本精神保健・予防学会学術集会
  • [学会発表] The progress of the Asian Consortium on MRI studies in Psychosis (ACMP)2021

    • 著者名/発表者名
      Koike S, Morita K, Okada N, Xin Yu, Jun Soo Kwon, Kasai K
    • 学会等名
      8th BESETO International Psychiatry Conference
    • 国際学会
  • [学会発表] Socio-medical efficacy and reducing stigma after renaming schizophrenia in Japan2021

    • 著者名/発表者名
      Koike S
    • 学会等名
      2021年大韓民国統合失調症学会
    • 国際学会 / 招待講演

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公開日: 2022-12-28  

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