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自閉スペクトラム症で女児と男児の脳の違いを見分けるAI研究

自閉スペクトラム症は男児に多く、女児の約4倍が診断されている。歴史的に自閉スペクトラム症の研究は男児に偏るとともに、女児は男児に比べて典型的な反復行動などが少なく症状がカモフラージュされやすいため、女児では診断・治療の遅れにつながっているとの指摘が多い。近年のAI技術の発展から、脳スキャン分析が自閉スペクトラム症の有望な診断手法として提案されているが、スタンフォード大学医学部のグループによる新しい研究では「自閉スペクトラム症の男児と女児で、脳機能特性が異なる可能性」が明らかにされている。

The British Journal of Psychiatryに発表された同研究では、自閉スペクトラム症児(男児637人・女児136人)の脳MRI画像が解析された。従来の標準的な統計手法では、グループ間の差を見分けるためにはそれぞれのサンプルサイズが同等程度であることが求められ、一方の集団がもう一方の4倍である状況には対応できなかった。本研究グループのTengyu Ma博士は、脳スキャンなどの複雑なデータセットを、異なる規模のグループで比較する新しいAI手法を開発しており、「両群間の大きなサンプル数差」という課題の解決につながったとする。678例の画像が自閉スペクトラム症の女児と男児を見分けるアルゴリズムの構築に用いられ、残り95例での検証の結果、86%の識別精度が達成された。

さらに、本研究のアルゴリズムを定型発達児976例に適用して比較したところ、自閉スペクトラム症に特有の性差が確認された。自閉スペクトラム症の女児は、運動・言語・空間的注意の脳領域で男児と異なる結合パターンを持っており、特に運動野の違いは男女間で顕著であった。運動中枢の違いは運動症状の重さと関連し、パターンが男児と似ている女児ほど顕著な運動症状を持つ傾向にあった。

スタンフォード大学のインタビューに対して、研究チームでは「本研究は女児の自閉スペクトラム症診断を改善するため、今後の取り組みの参考になる。例えば、女児は男児と異なるテストが必要になるかもしれない。これらに基づき、女児への介入を早期に開始できる可能性がある」と考察している。

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TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 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. 岡本 将輝 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)、英University College London(UCL)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. 杉野 智啓 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。
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