あなたの子供の脳はどのくらい成熟していますか？
ワシントン大学医学部の研究者は、彼らの研究が異常な脳の発達の追跡に広範な助けを提供できる脳画像データを証明していると信じています。
「小児科医は定期的に患者の身長、体重、その他の測定値をプロットしてから、これらを標準的な発達経路を追跡する標準曲線と照合します」と、筆頭著者であるBradley Schlaggar医学博士は述べています。
「患者が標準化された範囲から大きく逸脱している場合、またはある発達経路から別の発達経路に突然向きを変えるとき、医師はその理由を尋ね始める必要があることを知っています。」
シュラガーと彼の同僚は、脳スキャンデータを見る新しい方法が、精神障害と発達障害の患者の監視と治療のために同様のガイダンスを提供できるかもしれないと言います。
Schlaggar氏は、MRIスキャンのために明白で深遠な精神状態の子供を送り、「異常は認められなかった」とマークされた結果を受け取ったと述べています。
「これは通常、データを構造的な観点から見ています。さまざまな脳の領域の形状の違いは何ですか」と彼は言います。
「しかし、MRIは脳のさまざまな部分がどのように機能的に連携するかを分析する方法も提供します。」
機能データを、脳の機能や疾患が通常どのように発症するかについての標準化されたモデルと比較すると、Schlaggar氏は述べ、新しい臨床的洞察の範囲が利用可能になります。
シュラグガーと彼の同僚は、安静状態の機能的接続と呼ばれる脳スキャンへのアプローチを使用しています。対象者がスキャナーで休んでいるときの血流の増加と減少をさまざまな脳領域に関連付けることにより、科学者はこれらの領域のどれが脳ネットワークで一緒に働くかを決定します。
2009年に発表された研究で、ワシントン大学の科学者たちは、脳が成熟するにつれて、脳ネットワークが変化することを示しました。
組織全体が、子供の脳の主要なモチーフである、物理的に互いに近い領域を含むネットワークから、大人の脳の主要な組織の主要要素である遠隔領域を接続するネットワークに切り替わります。
新しい研究では、筆頭著者であるセントルイス小児病院の小児神経科の医師であるニコドセンバッハ医学博士が、これと他の特徴を取り入れ、子供から成人の脳への移行を特徴づけ、数学分析の手法で使用できるようにしました。サポートベクターマシンと呼ばれます。
この技術は、科学と経済学のさまざまな場面で、またインターネットで採用されています。
「これは、1つの本当に優れた測定値ではなく大量のデータがある場合に、高い特異性と感度で何かを予測するために数学者が開発した方法です」とDosenbach氏は説明します。
「これらの測定値はどれもあまり意味がありませんが、それらを組み合わせて適切な計算を使用して、それらをふるいにかけて再構成すると、優れた予測結果を得ることができます。」
研究者は、横軸に年齢、縦軸に成熟度を使用して、238の脳成熟度分析の結果をグラフ化しました。
Dosenbachは、7歳から30歳の238人の正常な被験者の5分間のMRIスキャンからのデータを使用しました。研究者らは、脳障害の患者がこの正常な発達曲線と一致しないように見えると疑っています。
「このアプローチの優れている点は、たとえば、自閉症の子供が通常の発達曲線から外れる方法と、注意欠陥障害の子供がその曲線から外れる方法との違いを尋ねることができることです」とSchlaggar氏は述べています。
Schlaggarは、機能的脳スキャンは、発達障害に苦しんでいないが危険にさらされている子供たちのグループで行われるかもしれないと示唆しています。
「彼らの一部が後にその障害を発症したとき、戻って障害を発症するリスクが最も高い次の子供の特徴を予測するのに役立つこのような分析を構築することができます」と彼は言います。 「これは、臨床的にも、これらの障害の原因を理解する観点からも非常に強力です。」
このアプローチは、症状の発症前の治療を可能にするかもしれず、医師が新しい治療法の臨床試験の結果をより迅速かつ綿密に追跡するのに役立つはずであるとシュラグガーは言います。
「MRIスキャンは費用がかかるので、これは今のところ私たち全員が使用しているものではない可能性があります」とDosenbach氏は述べています。
「しかし、これらのタイプの障害を持つ多くの子供はすでに定期的な構造MRIスキャンを受けており、スキャナーでさらに5分はコストにそれほど多くを追加しません。」
調査は今週の 理科.
出典：ワシントン大学医学部
