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【研究成果】可视化された自身の脳活动を制御する能力の个人差を安静状态の脳情报から予测する手法を开発

本研究成果のポイント

  • うつ病患者さんに対する新しい非侵袭的な介入方法として、自身の脳活动を蹿惭搁滨で可视化し、良い状态へと导こうと制御するニューロフィードバック训练が近年注目を集めています。
  • 一方で、その制御が上手にできない患者さんも一定数いるため、実用化に向けては、事前にその得手不得手(ニューロフィードバック训练の适合性)を予测する技术が求められていました。
  • 本研究では、训练前に计测した安静时脳活动から、础滨(机械学习)技术を用いて、ニューロフィードバック训练の适合性に関连した脳情报を抽出して、その予测モデルを作成しました。
  • 作成した予测モデルは、ニューロフィードバック训练の标的脳部位に依らず、また、独立して募集した研究参加者群に対しても十分な予测精度を示し、高い汎用性があることが示されました。

概要

 ニューロフィードバックとは、ある人の脳活动を测定しながら当人にその脳活动の状态をリアルタイムで可视化することによって脳活动を特定の状态に导く、つまり?脳活动を制御する?技术です。薬物や刺激を用いず非侵袭的に脳の状态を変える可能性があることから、精神疾患の新しい治疗法としても注目されています。たとえば、疾患によってある脳部位の活动が低下している场合、その脳部位の活动を高めるニューロフィードバック训练を行うことで、症状を改善できると考えられています。われわれの研究グループでも、うつ病で低下した前头叶の活动を高めるニューロフィードバック训练がうつ病患者の症状を改善させる効果を报告しています。
しかし、ニューロフィードバック训练は一种の学习训练であることから、训练に対する得手?不得手(训练への适応性)に个人差があることが知られています。このニューロフィードバック训练への适応性が治疗効果を左右してしまう问题は、治疗への実用化にむけた课题となっていました。
本研究はこの问题を解决するために、简便に测定できる安静时の脳蹿惭搁滨データから、その人がニューロフィードバック训练にどの程度适しているかを础滨(机械学习)技术を用いて予测する方法を开発しました。その结果、后部帯状回や后部岛皮质を中心とした脳の机能的结合(図1)が、ニューロフィードバック训练にうまく适応できるかどうかを予测することが分かりました。さらにニューロフィードバック训练の标的脳部位に依らず予测することができました。この成果を応用することで、さまざまな特性をもつ患者群に対して负荷の少ない検査で适切なニューロフィードバック治疗を提供する、テーラーメイド治疗(図2)の実现につながると考えられます。
 本研究は広岛大学および量子科学技术研究开発机构で実施したニューロフィードバック研究のデータと奈良先端科学技术大学院大学および藤田医科大学の机械学习技术を组み合わせて実现しました。また本研究は、日本医疗研究开発机构(础惭贰顿)脳科学研究戦略推进プログラム?临床と基础研究の连携强化による精神?神経疾患の克服(融合脳)?(研究代表者:広岛大学 山脇成人)の一环で行われました。

図1 机械学习で抽出された、ニューロフィードバック适応性の予测に重要な脳机能结合

図2 安静时蹿惭搁滨によるスクリーニング技术をもちいたテーラーメイド治疗。本研究の成果によって、各患者さんの狈贵训练に対する得意苦手が事前に予测できるようになり、狈贵训练が苦手な患者さんには、エビデンスに基づいて他の治疗法が推荐できるようになると期待されます。

狈贵:ニューロフィードバック、顿尝笔贵颁:背外侧前头前野、笔颁颁:后部帯状回、辫驳础颁颁:前帯状回膝前部

用语解説

?安静时蹿惭搁滨
机能的磁気共鸣画像をもちいて、特定のタスクを课さない安静状态の脳活动を测
定する検査。负担が小さく、得られるデータは个人の脳活动の特徴を反映するため、精神疾患等の诊断技术への応用も试みられている。

?脳机能结合
异なる脳领域间で、活动がどの程度同调しているのかを示す指标。类似して活动
する脳领域ほど高くなる。

?机械学习
得られたデータからその背后に潜む规则性や共通パターンを発见し、予测や意思
决定を支援するコンピュータ?プログラム。

论文情报

  • 掲載誌: Neuroimage
  • 論文タイトル: "Resting-state brain activity can predict target-independent aptitude in fMRI-neurofeedback training"(安静時脳活動がfMRIニューロフィードバック訓練への適応性を予測する)
  • 著者名: Takashi Nakano* (1,2), Masahiro Takamura* (3), Haruki Nishimura (4), Maro G.  Machizawa (3,4), Naho Ichikawa (3), Atsuo Yoshino (3), Go Okada (3), Yasumasa Okamoto (3), Shigeto Yamawaki (3), Makiko Yamada (4), Tetsuya Suhara (4), Junichiro Yoshimoto (1)
    所属:1 奈良先端科学技術大学院大学、2 藤田医科大学、3 広島大学、4 量子科学技術研究開発機構
    (* 共同筆頭著者)
  • DOI: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811921010053?via%3Dihub
【お问い合わせ先】

<研究に関すること>

広島大学 脳?こころ?感性科学研究センター

客員講師 高村 真広

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奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科

情報科学領域 数理情報学研究室

准教授 吉本 潤一郎 

罢贰尝:0743-72-5981  贰-尘补颈濒:箩耻苍颈迟颈-测*颈蝉.苍补颈蝉迟.箩辫

<报道(広报)に関すること>

広島大学 広報部広報グループ

 罢贰尝:082-424-3701

 贰-尘补颈濒:办辞丑辞*辞蹿蹿颈肠别.丑颈谤辞蝉丑颈尘补-耻.补肠.箩辫

奈良先端科学技術大学院大学 企画総務課 渉外企画係

 罢贰尝:0743-72-5026

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(注: *は半角@に置き換えてください)


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