機械学習法を用いて自閉スペクトラム症の世代に共通する脳機能結合の特徴を発見

【今後の展望】
　本研究で開発された分類器は、ASDの脳回路メカニズムに関する理解を深めるだけでなく、ASDの診断精度を向上させるツールとして期待されます。また、分類器が捉えた特徴に基づくさらなる今後の研究により、ASDの診断補助としての実用化の可能性だけでなく、ASDの新たな生物学的サブタイプの同定などが期待されます。

※研究内容の詳細は添付PDF参照

[注1] 調和法
　異なった施設で取得したMRIデータには、MRI装置、撮像方法の違いによって生じる施設間差が生じます。調和法とは、異なった施設で取得したデータを調和させ、施設間差を取り除くことで、均質なデータとする方法です。

[注2] AUC
　Area Under the Curveの頭文字をとって略した単語になります。2つの群を分類する手法の精度を評価する指標となり、0から1までの値をとります。1に近づけば近づくほど、優れた分類方法であることを表します。

[注3] ABIDE
　Autism Brain Imaging Data Exchangeの頭文字をとって略した単語になります。欧米の複数施設でASD当事者および定型発達者から収集したMRIデータを公開しています。

【論文情報】
・雑誌名：Molecular Psychiatry（impact factor 2023:9.6）
・論文名： Generalizable and transportable resting-state neural signatures characterized by functional networks, neurotransmitters, and clinical symptoms in autism
・著者名： Itahashi T, Yamashita A, Takahara Y, Yahata N, Aoki YY, Fujino J, Yoshihara Y, Nakamura M, Aoki R, Okimura T, Ohta H, Sakai Y, Takamura M, Ichikawa N, Okada G, Okada N, Kasai K, Tanaka SC, Imamizu H, Kato N, Okamoto Y, Takahashi H, Kawato M, Yamashita O, and Hashimoto R
・掲載日： 2024年9月28日
・DOI： 10.1038/s41380-024-02759-3
・URL： https://www.nature.com/articles/s41380-024-02759-3

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　学校法人 昭和大学 総務部　総務課　大学広報係
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