うつ病の病態に基づく層別化と
神経回路調整による革新的診断・治療法開発
広島大学 大学院医系科学研究科
概 要
うつ病の神経回路, 分子病態, 臨床症状データを機械学習にて統合的な解析を行い, うつ病の層別化技術開発とそれを用いた診断法を確立します. また, 標的となる神経回路異常を直接的に調整するニューロフィードバック治療法の開発, DRUG RE-PROFILING研究による新規薬物治療開発, およびこれらの診断・治療技術開発の基盤となる発症メカニズムの探求を行います.
目 標
うつ病患者の脳機能画像, 血中バイオマーカー, 遺伝子多型などを統合的に解析してうつ病の神経回路異常とその分子病態を解明し, 脳科学に基づく診断法の開発およびNeurofeedback法を用いた新規治療法の開発を試みます.
応用例
●機械学習によるうつ病診断・治療反応性予測法
臨床症候, 治療反応性, 脳画像解析所見, 認知行動課題成績, 血中バイオマーカーなどの多次元のデータに統計的機械学習アルゴリズムを適応して, うつ病の症候を客観的に同定し, 生物学的根拠に基づく新たなうつ病診断分類を確立します.
●Real-Time fMRIによるNeurofeedack治療法の開発
real-time fMRIを用いた自己の脳活動モニターによるNeurofeedback治療法の開発を試みます.
成 果
患者自身で脳活動を改善する新たなうつ病治療法を開発しました～ リアルタイムfMRIをもちいた前頭葉の脳活動制御(ニューロフィードバック)によるうつ病新規治療の可能性 ～
国際誌「Journal of Affective Disorders」に掲載（2020年4月15日）、報道発表（2020年4月20日）
研究者
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