機械学習は統合失調症患者の診断と治療に役立つ

精神医学の研究者は、機械学習を使用して、分析手法を大量のデータに適用できます。これにより、科学者は複雑な脳のパターン、遺伝子、行動を分類して比較し、特定の精神疾患の性質に関する主要な洞察を得る前例のない機会を得ることができます。

カナダの新しい研究は、機械学習がいつか医師がメンタルヘルス障害を診断して治療するのを助ける上で主要な役割を果たすことができるという考えに私たちをより近づけます。

ジャーナルに掲載された研究 分子精神医学、機械学習アルゴリズムを使用して、新たに診断された統合失調症患者、未治療の統合失調症患者、健常者の機能的磁気共鳴画像法（MRI）スキャンを調べました。

このアルゴリズムは、脳の上大脳皮質と他の脳領域との関係を測定することにより、78％の精度で統合失調症患者を特定することに成功しました。また、患者が抗精神病薬リスペリドンに積極的に反応するかどうかを82％の精度で予測しました。

「これが最初のステップですが、最終的には、症状が現れる前に統合失調症を予測できる信頼できるバイオマーカーを見つけたいと考えています」とアルバータ大学の精神医学の助教授であるBo Caoは述べた。

「また、機械学習を使用して患者の治療計画を最適化したいと考えています。医者の代わりにはなりません。将来的には、機械学習の助けを借りて、医師が最初の訪問時に特定の患者に最適な薬または手順を選択できれば、それは前進の一歩になるでしょう。」

Caoは、テキサス大学ヘルスサイエンスセンター（ヒューストン）のXiang Yang Zhangと調査を実施しました。

100人に約1人が、妄想、幻覚、認知障害を特徴とする重度の障害性精神疾患である統合失調症を発症します。統合失調症のほとんどの患者は、人生の早い段階で症状を発現し、数十年間もがきます。

Cao氏によると、統合失調症や多くの精神障害の早期診断は、現在進行中の課題です。多くの臨床医にとって、患者の最初の訪問時に個別の治療戦略を立てることも課題です。

多くの場合、治療は試行錯誤のスタイルによって決定されます。薬物がうまく機能していない場合、患者は長期間の症状と副作用に苦しみ、疾患を制御および治療するための最良の時間枠を見逃す可能性があります。

曹氏は、大うつ病や双極性障害など、他の精神疾患を含めるように作業を拡大したいと考えている。統合失調症の診断と治療の最初の結果は有望ですが、Cao氏は、大規模なサンプルのさらなる検証が必要になると述べています。

「正確なメンタルヘルスのためのより良いツールを構築することは、患者、精神科医、神経科学者、コンピューター科学者、および他の分野の研究者の共同の努力になるでしょう」とCaoは言いました。

出典：アルバータ大学医学部および歯学部