2020)の信頼性と前向き汎化性を、開発後に取得した新規のデータで検証しました。健常者を対象とした1年間隔の測定で、脳回路マーカーの信頼性を確認しました。らの研究グループは、2020年に発表したうつ病脳回路マーカーの再テスト信頼性と前向き汎化性を、脳回路マーカー完成後に取得した新規のデータを用いて行い、検証しました。(PMDA)と相談を重ねてきましたが、脳回路マーカー開発後の新規のデータでの信頼性や前向き汎化性が課題となっていました。今回、新規に取得したデータで、脳回路マーカーの信頼性や前向き汎化性を検証できたことは、臨床応用へ向けての大きな前進となります。現在、この脳回路マーカーを臨床現場で実用化するために、われわれは広島市内の8医療機関と共同して新たな特定臨床研究を行っています。今後研究が進めば、安静状態での10分間のfMRIの撮像が、うつ病の診断・治療選択に際して、有用な情報をもたらすことができるようになると期待されます。Disorders」に最終確定版が掲載されました。背景うつ病には脳回路の不調が関与していると考えられていますが、現在の医療現場では、気分の落ち込みや興味の喪失などのさまざまな症状を詳細な問診によって評価することのみでうつ病を診断しており、客観的な生物学的検査法は確立していません。fMRI)は高い空間解像度と時間解像度で、非侵襲的に検査を行うことが可能なことから、脳回路機能を反映したうつ病の客観的な診断支援法の開発を目指して、fMRIデータと機械学習(データのどの特徴量をどのように組み合わせると判別に有用かをコンピュータに学習させる)の手法を組み合わせた研究が世界中で行われ、有望な結果が報告されています。一方で、これらの研究成果を用いて、他施設で得られたfMRIデータから診断予測をしてもほとんど再現できないことがわかってきました。この原因は、単一施設から得られた少数のデータに対して機械学習を適用すると、そのデータサンプルだけにしか通用しない特殊な学習をしてしまうからであると考えられています。脳回路マーカーの汎化性能の検証に用いた外部独立データは、脳回路マーカーの開発前に取得したデータであり、脳回路マーカー開発後の新規のデータでの性能評価が課題となっていました。測定値は、施設間差に加えて、同じ人でも測定間の変動が大きいことが、信頼性の高い脳回路マーカーの開発に対する障壁となっていました。そこで、本研究では、脳回路マーカー完成後に取得した新規のデータを用いて、その再テスト信頼性と前向き汎化性能の検証を行いました。装置を使用して、10分間の安静時fMRIの撮像を行いました。[1]を行い確定しました。(BDI-II)[2]の日本語版で評価しました。ROIのすべてのペアの前処理されたMRI信号値間の時間経過間の相関(脳機能的結合)を計算しました。作成された判別機(脳回路マーカー)を適用し、各参加者のうつ病確率を計算しました(図1)。データを、診断情報なしでATRに送り、ATRで計算されたうつ病確率を広島大学で保管している診断情報と照合することで、うつ病確率の計算時に診断情報がわからない仕組みにしました。このようにして計算したうつ病確率に関して、以下の検討を行いました。[4]を計算することにより、脳回路マーカーの再テスト信頼性を調べました。0.004)(図2)。0.024)(図3)。特異度66.7%)[5]と以前の研究と同等の精度が得られ、新規のデータでの前向き汎化性能が確認できました(図3)。脳回路マーカーをうつ病の診断支援法として実用化するためには、様々な課題がありますが、現在XNef社が広島大学、ATR、AMED等と連携しながら、PMDAと相談を重ねています。抗うつ薬の治療反応性との関連も含めて、さらなる臨床的エビデンスの確立のため、広島大学病院を含む8医療機関の多施設共同の特定臨床研究(jRCTs062220063)を、2022年10月12日より開始しています。株式会社XNef)の支援を受けて実施しました。Interview:精神疾患を信頼性高く診断するために作成された構造化面接法(一連の順序だった、決められた質問によって構成された面接法)。精神疾患を対象とした研究に広く用いられています。うつ評価尺度として、世界的に広く使用されています。パーセレーション:形態や機能に基づいて脳を区域分けすること。パーセレーションを行うことで、領域の機能解明や領域間の機能的結合を調べることができます。2016)を使用しました。級内相関係数:対象に対する評価を複数回行った際の、評価の一致度や安定性(=信頼性)を示すための指標。0〜1の値をとり、数値が高いと信頼性があると判定します。:いずれも検査の性能を評価する指標で、精度は検査の全体の正解率、感度は疾患を持つ人のうち検査で疾患ありと判定された人の割合、特異度は疾患を持たない人のうち検査で疾患なしと判定された人の割合になります。時系列データから、全脳にわたる379の各脳領域から信号波形を取り出し、全ての脳領域のペア(71,631個=379×378÷2)において、脳活動を反映するMRI信号の時間的変動の相関係数(空間的に隔たっている脳領域どうしの活動パターンの同期関係)を計算します。相関係数は、2領域間の脳活動の類似性が高い(=同時に活動が高くなったり低くなったりする)と1に近い値に、互いを抑制しあう関係では(一方の活動性が高いとき、他方の活動性が低いなど)–1に近い値に、互いに関連しないとき0に近い値を取ります。2020)として選定されている脳領域のペアのひとつひとつについて、その強度(相関係数に関連)に重み(係数)を掛け合わせたものを全て足し合わせ、ロジスティック関数に入力することでうつ病確率を計算します。散布図を示しています。人の参加者を表しています。合わせて表示しています。値と合わせて示しています。各データポイントは、個々の健常者とうつ病患者を表します。ヒストグラムには、健常者とうつ病患者のうつ病確率の分布を表示しています。