fMRIデータの新しい分析は統合失調症の治療を磨くかもしれない

新しい研究では、メリーランド大学ボルチモア郡（UMBC）の研究者が機能的磁気共鳴画像（fMRI）データの分析を改善するツールを開発し、その結果、統合失調症患者のサブグループを特定できるようになりました。

新しい発見は、現在の治療が画像のグループ化に基づいて機能しているかどうかを医療従事者に特定して示すことが困難な精神疾患のある患者の診断と治療に役立ちます。

研究はジャーナルに掲載されています NeuroImage.

画像解析手法は、共通部分空間抽出（CS）のために独立ベクトル解析（IVA）と呼ばれます。この方法により、研究者たちは脳活動のみに基づいてfMRIデータのサブグループを分類することができ、脳活動と特定の精神疾患との間に関連があることが証明されました。特に、fMRIデータを分析することにより、統合失調症患者のサブグループを特定することができました。

以前は、脳の画像のみに基づいて患者の統合失調症をグループ化する明確な方法はありませんでしたが、この新しい方法は、患者の脳の活動とその診断との間の重要な関係を示しています。

「最もエキサイティングな部分は、識別されたサブグループがその診断症状を調べることによって臨床的重要性を持っていることがわかったということです」とPhnDのQunfang Longは述べました。電気工学のUMBCの候補者。 「この発見により、神経画像データを使用した統合失調症患者のサブタイプの研究により多くの労力を費やすようになりました。」

重要なのは、これらのサブグループを特定するために使用されるIVA-CSメソッドは、データのニュアンスも保持しますが、統計的に有意なグループをレンダリングします。

「データ主導の手法が普及した今、多数の被験者からのfMRIデータセットの分析を同時に実行しながら、各被験者の変動性を把握することは大きな課題でした」とコンピューターサイエンスおよび電気工学の教授であるTülayAdali博士は述べています。 UMBCのMachine Learning for Signal Processing Labのディレクター。

「これで、この分析を効果的に実行でき、対象の意味のあるグループを特定できます。」

精神疾患の診断と治療は信じられないほど複雑です。同じ病気でも患者によって症状が異なり、多くの場合、すべての患者に有効な単一の治療法はありません。治療が実施された後、それが成功したかどうかを決定することは、患者によっても異なります。

この研究は、比較的類似した診断サブグループ内の患者のfMRI結果を分析し、同じ患者の経時的なfMRI結果を比較するための客観的な方法を医療従事者に提供することにより、変動に対応します。

治療を受け、6か月後に戻って再び評価される統合失調症患者を考えてみましょう。それらのfMRIデータが精神分裂病患者の他のそれよりも精神的に健康な患者の対照群のデータに類似している場合、それは治療が機能していることの客観的な証拠です。より大きなスケールでは、このデータは、治療の結果としての患者の医学的転帰をよりよく見ることができます。

次に、Adaliのチームは縦断的データを使用して、特定の精神疾患を持つ患者のサブグループに最適な治療法を決定します。この方法は、青年の縦断的研究でも使用され、fMRI画像と中毒および薬物使用パターンの間に経時的な関連性があるかどうかを確認します。

アダリとロングの現在の研究は、アトランタのニューロイメージングおよびデータサイエンスにおける3機関のトランスレーショナルリサーチセンターで、長年の共同研究者であるビンスカルホーン博士と共同で行っています。

出典：メリーランド大学ボルチモア郡