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脳イメージングはOCDのCBTの有効性を予測できます

カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の研究者は、強迫性障害のある人が認知行動療法の恩恵を受けるかどうかを予測する新しい方法を開発しました。

強迫性障害（OCD）は、仕事のパフォーマンス、人間関係、生活の質を著しく損なう可能性のある反復的な思考と行動が特徴の、挑戦的で生涯にわたるメンタルヘルス障害です。 OCDの例としては、不必要に1日に何十回も手を洗ったり、学校の仕事を完璧にするために多くの時間を費やしたりして、二度と入れないことがあります。

OCDは、最も一般的には薬物療法と認知行動療法と呼ばれる一種の心理療法で治療されます。残念ながら、認知行動療法はOCDのすべての人に役立つわけではなく、治療には費用と時間がかかる可能性があります。

新しい研究では、研究者らは脳スキャンと機械学習（人工知能の一種）を使用して、OCD患者が認知行動療法の恩恵を受けるかどうかを予測する方法を開発しました。

この技術は、認知行動療法の全体的な成功率を向上させるのに役立ち、セラピストは各患者に合わせて治療を調整することができます。

作品を説明する論文が 全米科学アカデミーの議事録.

「この研究の結果が将来の研究で再現される場合、私たちが使用した方法は臨床医に新しい予測ツールを提供する可能性があります」とUCLA博士課程の学生で研究の筆頭著者であるNicco Reggenteは述べた。

「患者が認知行動療法に反応しないと予測された場合、臨床医はさまざまな選択肢を追求することができます。」

機能的なMRIマシン（fMRI）を使用して、研究者たちは18歳から60歳のOCD患者42人の脳を、4週間の集中的な認知行動療法の前後にスキャンしました。研究者らは、休止期間中に脳のさまざまな領域が互いに同期して活性化する方法（機能的接続と呼ばれる特性）を具体的に分析しました。

機能的MRIは、ニューロンの活動レベルと相関する脳内の血流を測定することによってこれを行います。

さらに、科学者は、治療の前後に参加者のOCD症状の重症度を評価しました。スコアが低いほど症状が重くないか、頻度が少ないことを示します。

研究者は参加者のfMRIデータと症状スコアをコンピューターに入力し、機械学習を使用してどの人が反応するかを判断しました。機械学習では、同じものの多くのバリエーションにデータを公開することで、データの山の一般的なパターンを認識するようにコンピューターをトレーニングします。

機械学習プログラムは、認知行動療法に反応しない患者が70％の精度で、偶然よりも有意に優れている、つまり50％であると予測しました。アルゴリズムはまた、参加者が治療にどのように反応したかに関係なく、わずかな誤差の範囲内で症状評価の参加者の最終スコアを正しく予測しました。

「この方法は、OCD患者の脳への窓を開いて、彼らが治療にどのように反応するかを確認するのに役立ちます」とSemel Institute of Neuroscience and Human Behaviorの臨床神経科学者で研究の筆頭著者であるJamie Feusner博士は述べた。