2023 Fiscal Year Research-status Report
機械学習によるPMS/PMDDの包括的重症度評価法の構築とその検証
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22K12950
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| Research Institution | Juntendo University |
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Principal Investigator |
青木 真希子 順天堂大学, 保健看護学部, 准教授 (80589052)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 聡 神奈川工科大学, 健康医療科学部, 教授 (20586028)
鈴木 雅登 兵庫県立大学, 理学研究科, 准教授 (60574796)
三枝 亮 神奈川工科大学, 創造工学部, 准教授 (80386606)
岡山 久代 筑波大学, 医学医療系, 教授 (90335050)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 月経前症候群（PMS） / 月経前不快気分障害（PMDD） / 機械学習 / 近赤外分光法（NIRS) |
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| Outline of Annual Research Achievements |
従来、PMS/PMDDの有無を症状によって評価してきたが、明確に判別することは難しい。そこで本研究では、卵胞期と黄体期の各１時点で認知機能、性ホルモン濃度、気分、抑うつ症状を計測し、それらの指標を用いて健常とPMDD, PMSの重症度を類型化するモデルの構築を目的としている。
2022年度後半から2023年度前半にかけて自記式質問紙を用いたPMS/PMDDの症状とうつ傾向の評価、月経2周期分の基礎体温による二相性と月経周期（28～35日）の確認により対象者を選別した。そして、2023年度前半から後半にかけて新規データ採取として、卵胞期（月経～排卵）と黄体期（排卵～月経前）に、自記式質問紙（症状、SDS, POMS）、唾液採取（性ホルモン、コルチゾール、セロトニン）、タスク（N-back課題、感情刺激課題）遂行時の脳血流計測を行った。新規データ数は40となった。
これまでのデータをもちいて、PMS、PMDD、non-PMSの特徴を把握するために各変数を3群比較した。その結果は論文発表に至っている。さらに、本研究計画の目標であるPMS/PMDDの重症度判別方法の構築のために、現在は症状によるクラスタリングとその集団の特徴づけを行っている。
また、PMSやPMDDといった病態は「偏桃体の過活動」という仮説を立てており、我々は感情調整機能に焦点をあててきたが、同時に自律神経系の症状についてもパイロットスタディとして、ウエアラブル端末による心拍数計測、解析からPMS/PMDDの特徴づけにも着手している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の予定は新規データ採取が2023年度の予定であり、2023年度末には予定人数のデータ採取が終了した。
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| Strategy for Future Research Activity |
新規採取したデータをもとに、症状（身体面、精神面等）によりクラスタ分析し、症状別の分類を作成する。そして、それらの分類の特徴を明らかにしていく。具体的には、分類ごとにNIRSデータ（N-back,感情刺激）、質問紙データ、ホルモンについて比較する。そして、月経前の時期の症状による分類方法を構築する。
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| Causes of Carryover |
国際学会への参加を予定していたが、体調不良によりオンラインでの参加とした。そのため、今年度は国際学会での発表と海外ジャーナルへの投稿を予定している。
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