2022 Fiscal Year Annual Research Report
軽度認知障害(MCI)を判別するEEGバイオマーカーの機械学習による解明
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21J01605
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | National Center for Geriatrics and Gerontology |
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Principal Investigator |
片山 脩 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 予防老年学研究部, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2021-04-28 – 2024-03-31
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| Keywords | 脳波 / MRI / 事象関連電位 / バイオマーカー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度は前年度に引き続き、受入機関で実施している地域在住高齢者を対象とした大規模調査に参加し、認知機能は、認知機能評価ツール（NCGG-FAT）により記憶、注意、実行機能、処理速度を測定しMCIの判定は対象者の年齢と教育歴を考慮した標準値から1.5 標準偏差以上低下した検査項目が1つ以上ある状態として判定した。大規模調査に参加し、脳波（EEG）およびMRIの測定に同意をいただいた約900名に対してMRI測定およびEEG測定を実施した。
EEG測定課題では、全脳のEEGを記録し、刺激提示からの反応時間、正答率、波形成分（P100、N100、P200、N200、P300、N300、P450、P600）のPeak AmplitudeとPeak Latencyを記録した。
認知機能検査の結果およびEEGにより算出されたすべての波形成分のデータに対して機械学習を実施し、健常高齢者とMCIを適正に判別するEEGバイオマーカーを検証するためのデータセットの作成を開始した。また脳構造学的特徴を把握するためにMRIのデータクリーニングにも取り組んだ。
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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
コロナ禍ということもあり大規模調査に参加してくださる対象者の人数は当初の計画よりも揃うまでに時間を要したが、最終的には計画していた人数よりも多くの対象者からEEGおよびMRI測定を実施することができた。
認知機能検査およびEEGとMRI測定データのテータ整理を行い次年度に本格的な解析を進められるように準備をすることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では、健常高齢者とMCIを適正に判別するEEGバイオマーカーを解明し、外的妥当性および予測妥当性を明らかにすることを目的としている。令和4年度までに約900名の認知機能検査、EEG測定、MRI測定が完了した。
令和5年度はアメリカのコロンビア大学の神経学研究室のYaakov Stern教授の研究室を訪問して、研究遂行に対して意見交換を予定している。認知症予防の脳科学分野で世界トップクラスの研究を遂行している研究室でこれまでに測定したデータの解析および解釈について議論することは、本研究課題遂行にとって有意義なことであると考える。
引き続き、MCIを適正に判別するEEGバイオマーカーの検討ならびにEEGバイオマーカーの外的妥当性を大脳構造変化を反映するMRIの結果から検証する。
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