AIがADHDの脳の違いを明らかにする

AIがADHDの脳の違いを明らかにする

要約
人工知能(AI)を活用して脳MRIスキャンを解析した研究者らは、ADHDの青年の白質路に有意差があることを明らかにした。

この研究は、複数機関が実施したAdolescent Brain Cognitive Development Studyの1,700人以上の参加者を対象としたもので、拡散強調画像(DWI)と深層学習AIモデルを用いてこれらの差異を検出した。

フラクショナルアニソトロピー(FA)値の上昇は、ADHD患者の9つの白質路で認められ、診断のための客観的なバイオマーカーとなった。

このアプローチは、主観的な自己報告調査に依存している現状に対処し、ADHDを診断する新たな定量的方法を提供する。

主な事実
  1. この研究では、特殊なMRIスキャンのAI解析を用いて、ADHDの青年における脳白質路の有意差を同定した。

  2. ADHD患者では、9つの特定の白質路でFA値の上昇が観察された。

  3. この研究は、ADHDの客観的な画像ベースの診断法の開発に向けた重要な一歩である。

    出典 RSNA

注意欠陥・多動性障害(ADHD)のある青年とない青年の特殊な脳MRIスキャンを人工知能(AI)を用いて解析した結果、研究者らはADHDのある人の9つの脳白質路に有意差があることを発見した。

この研究結果は、本日、北米放射線学会(RSNA)の年次総会で発表される。

米国疾病予防管理センターによると、ADHDはしばしば小児期に診断され、成人期まで続く一般的な疾患である。

米国では、6歳から17歳までの子供と青年の推定570万人がADHDと診断されている。

「ADHDは幼少期に発症することが多く、その人の生活の質や社会で機能する能力に大きな影響を与える可能性があります。」と、カリフォルニア大学サンフランシスコ校神経放射線科の研究専門家であり、アーバナ・シャンペーン校のカール・イリノイ医科大学の医学生である共著者のJustin Huynh, M.S.医学博士は述べた。

「また、スマートフォンやその他の気が散るようなデバイスが簡単に手に入るようになり、現代の若者の間で社会的にますます広まっています。」

ADHDの子どもたちは、注意を払うこと、衝動的な行動をコントロールすること、あるいは活動を調節することが困難な場合がある。早期診断と介入が、この状態を管理する鍵である。

「ADHDは診断が非常に難しく、主観的な自己申告による調査に依存しています。」とHuynh氏は言う。

「診断のためのより客観的な指標に対するニーズが満たされていないのは確かです。そのギャップを埋めようとしているのです。」

Huynh氏によると、この研究は、AIの一種であるディープラーニングを適用して、ADHDのマーカーを特定する最初の研究であり、米国の21の研究施設から11,000人以上の青少年に関する脳画像、臨床調査、その他のデータを含む多施設共同研究であるAdolescent Brain Cognitive Development(ABCD)研究である。

「AIを使ってADHDを検出する先行研究は、サンプル数が少ないことと、障害が複雑であることから、成功していません。」とHuynh氏は述べた。

研究チームは、ABCDデータセットから、ADHDの有無にかかわらず青少年を含む1,704人のグループを選択した。

DWIスキャンを用いて、脳の主要な30本の白質路に沿って分画異方性(FA)の測定値を抽出した。

FAは、白質路の線維に沿って水分子がどのように移動するかを示す指標である。

1,371人のFA値は、ディープラーニングAIモデルのトレーニングの入力として使用され、その後、ADHDと診断された193人とそうでない140人を含む333人の患者でテストされた。

ADHDの診断は、子どもの機能と介入への反応をモニタリングするための評価ツールであるBrief Problem Monitor評価によって決定された。

研究者らはAIの助けを借りて、ADHD患者では9つの白質路でFA値が有意に上昇していることを発見した。

「ADHD患者におけるMRIシグネチャーのこのような違いは、これまでこのような詳細なレベルでは見られなかったものです。」とHuynh氏は述べた。

「一般に、9つの白質路にみられる異常は、ADHDの症状と一致しています。」

研究者たちは、ABCDデータセットの残りの個人からデータを取得し続け、追加のAIモデルの性能を比較するつもりである。

「多くの人が自分がADHDであると感じていますが、利用可能な診断テストの主観的な性質のために診断されていません。」とHuynh氏は語った。

「この方法は、定量的で客観的な診断の枠組みでADHDの診断に使用できる画像バイオマーカーを見つけるための有望な一歩となります。」とHuynh氏は語った。

共著者は、Pierre F. Nedelec, M.S., M.T.M., Samuel Lashof-Regas, Michael Romano, M.D., Ph.D., Leo P. Sugrue, M.D., Ph.D., Andreas M. Rauschecker, M.D., Ph.D.である。

リンク先はアメリカのNeuroscience Newsというサイトの記事になります。(原文:英語)
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