AIを使用して障害をよりよく診断し、薬物治療を標的にする

新しい研究は、機械学習が複雑なメンタルヘルス障害の診断を改善し、薬物療法の選択を助けることができることを示唆しています。

大うつ病性障害（MDD）や双極性障害などの気分障害はしばしば複雑で診断が難しいため、専門家はこの新しい発見を歓迎します。さらに、この診断の課題は、病気が発症しているばかりの若者の間で最も大きいことがよくあります。不確かな診断を超えると、投薬に関する決定が困難になる可能性があります。

カナダのローソン健康研究所、ニューメキシコのマインドリサーチネットワーク、および中国科学院の脳神経科学センターによる共同研究で、研究者らは脳スキャンを分析して患者の病気をより適切に分類する人工知能（AI）アルゴリズムを開発しました複雑な気分障害と薬物への彼らの反応を予測するのに役立ちます。

この研究には、ロンドンヘルスサイエンスセンター（LHSC）のメンタルヘルスプログラムから、主に最初のエピソードの気分と不安プログラム（FEMAP）からの78人の新成人患者が含まれていました。

研究の最初の部分は、MDDまたは双極性I型（双極性I）の明確な診断のための治療をすでに完了した66人の患者を含みました。双極性障害Iは、完全な躁病エピソードを特徴とする双極性障害の一種です。

研究者はまた、精神疾患の病歴のないさらに33人の研究参加者を追跡しました。セントジョセフヘルスケアロンドンのローソンの機能的磁気共鳴画像（fMRI）機能を使用して、各個人がスキャンに参加し、さまざまな脳ネットワークを調べました。

研究チームは、MDD、双極性障害I、精神疾患の病歴のない患者のスキャンを分析および比較し、3つのグループが特定の脳ネットワークで異なることを発見しました。

デフォルトモードネットワークと呼ばれる脳の領域-内省に重要であると考えられている領域のセット-と、複数の皮質領域を接続し、覚醒と覚醒を制御するのに役立つ「ゲートウェイ」である視床に違いが見られました。

研究者はこのデータを使用して、機械学習を使用してfMRIスキャンを検査し、患者がMDDまたは双極性Iであるかどうかを分類するAIアルゴリズムを開発しました。既知の診断で研究参加者に対してテストすると、アルゴリズムは92.4セント精度。

その後、研究チームは、診断が明確でなかった複雑な気分障害のある12人の追加の参加者とイメージングを行いました。彼らはアルゴリズムを使用して参加者の脳機能を研究し、彼または彼女の診断を予測し、さらに重要なことに、薬物への参加者の反応を調べました。

「抗うつ薬はMDDのゴールドスタンダードな薬物療法であり、気分安定薬は双極性障害Iのゴールドスタンダードです」と、ローソンの臨床医であり、FEMAPのメディカルディレクターであり、研究の共同主任研究者であるエリザベスオズス博士は述べています。

「しかし、診断が明確でない場合、複雑な気分障害のある患者に有効な薬剤を予測することは困難になります。彼らは抗うつ薬や気分安定薬によく反応しますか？」

研究チームは、アルゴリズムによってMDDと分類された参加者は抗うつ薬に反応し、双極性障害Iと分類された参加者は気分安定薬に反応すると仮定しました。複雑な患者でテストした場合、12人中11人がアルゴリズムによって予測された投薬に反応しました。

「この研究は、複雑な気分障害のある新興成人における投薬反応のバイオマーカーを見つけることに向けた大きな一歩を踏み出しました」とOsuch氏は述べています。 「また、いつの日か、脳の画像化を通じて客観的な精神疾患の測定が可能になり、医療提供者全体で診断がより速く、より効果的で、より一貫したものになることも示唆されています。」

精神科医は現在、患者の病歴と行動に基づいて診断を下しています。薬の決定はその診断に基づいています。 「これは、複雑な気分障害の場合や、症状が明確でない可能性がある病気の初期の過程では難しい場合があります」とOsuch氏は述べています。

「患者は、気分障害と薬物乱用障害の組み合わせなど、複数の診断を受けることもあり、さらに診断が複雑になります。患者がどの薬剤クラスに対応するかを特定するための生物学的検査または手順があれば、精神医学の分野が大幅に進歩するでしょう。」

ソース：ローソン健康研究所