ADHD(注意欠陥・多動性障害)をMRIで診断する時代へ – AIでコネクトームの診断能力を高める新研究

米国の全国調査では2歳から17歳までの約9.4%がADHD(注意欠陥・多動性障害)と診断されているという。年齢あるいは発達に不相応な過活動・衝動性・不注意を特徴とする行動障害として診断されるADHDは、認定された子どもにとって、学習や社会関係構築のリスクが高く、その家族にも負担が多い。ADHDに対する早期介入の有効性が提唱され、診断精度の改善が重要であった。

ADHD診断には、一連の症状と行動をベースとしたテストが主流で、画像検査での確定的な診断には制約があった。近年、領域ごとの脳血流を視覚化するfMRIという検査法からADHDの診断を補助する試みがひろがり、AIによる画像解析が期待されていた。学術誌Radiology: Artificial Intelligenceに、Deep LearningでMRIによるADHD診断能力を高めるアプローチが発表されている。

Medical Xpressで紹介されている同研究は、fMRIで検出される脳の血流から脳内のネットワークをマッピングする「コネクトーム(connectome)」という手法を複数組み合わせてDeep Learningモデルを構築している。従来は単一の脳区画に基づくコネクトームに焦点を当てられていたが、シンシナティ大学と小児医療センターのグループが、複数のコネクトームマップを使用するマルチスケールメソッドを開発し、ADHDを検出するパフォーマンスが大幅に向上したという。

主任研究者のLili He博士は「私たちの研究はコネクトームのもつ予測能力を強化しています。この手法はADHD以外にも神経学的疾患に一般化が可能です。早産児の認知機能障害予測のためすでに応用されて、2歳の段階でのスキャンから神経発達の転帰を予測しています」と語り、研究の発展性を示している。

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TOKYO analytica
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The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcherを経て東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。