光トポグラフィーで計測してASD併発の有無を自動解析

中央大学

 日立製作所、自治医科大学、国際医療福祉大学、中央大学が、注意欠如・多動症(ADHD)の方が自閉スペクトラム(ASD)を併発しているかどうかの早期診断を支援するための基礎技術を開発したと発表しました。今回開発した技術は、ADHDの方がはじめて治療薬を服用した時の脳反応を光トポグラフィーで計測して、ASD併発の有無を自動解析するもので、約82%の正確度で予測できることを確認したとのことです。

自動的に解析するアルゴリズムを開発

 近年、ADHDとASDの両方の特徴を持っている方が少なくないと報告されており、両症状の併発の有無に合わせて診断することが必要になっています。しかし、併発の有無を判断するには数ヶ月にわたる経過観察が必要なため、治療法や療育法などの決定に時間がかかり、本人や家族の負担になっていました。

 2018年3月、自治医科大学を中心とした研究において、服薬経験のないADHDの方の治療薬服用前後の脳活動パターンを用いて、ASD併発の有無による病態の違いを可視化できるようになったことが明らかになりました。今回はこの知見をもとに、ADHDの方がASDを併発しているかを自動的に解析するアルゴリズムを開発したとのことです。

治療薬服用後の脳反応計測

 治療薬の服用経験のないADHDの方:32名(ASD併発:11名、非併発:21名)に、塩酸メチルフェニデート徐放剤を服用していただいたとのこと。その1.5時間後に特定の絵が出た時だけボタンを押すという簡単な課題を実施して、脳反応の光トポグラフィー信号を10分間計測したそうです

ASD併発を見分ける脳活動部位の決定

 今回光トポグラフィーで計測した信号と数ヶ月後の診断結果を機械学習した結果、ASD併発の有無を見分けるために、脳の注意関連領域(中前頭回 – 角回)と運動関連領域(中心前回)の活動量を用いることが最適であることがわかったとのこと。ASD併発の方の脳活動信号は低下傾向だったそうです

自動解析アルゴリズムへの実装を実現

 今回開発した最適な脳活動部位の信号を用いたアルゴリズムとノイズ除去アルゴリズムを統合して、自動解析アルゴリズムへの実装を実現したとのことです。この技術の効果を確認するために、クロスバリデーション(存在するデータのうち一定数を訓練データ、残りをテストデータにして解析技術の正確度を検証する方法)の手法を用いて、数ヶ月後の診断結果に対する予測正確度を検証したところ約82%となり、診断支援技術として実用できる可能性が示されたそうです。

 今回の開発技術の適用イメージとしては、ADHDの方のはじめての服薬後に特定の場所の脳活動を計測し、その脳反応を参考にしながら治療法や療育方針を決定するというもののようです。

 家族などへの問診から数ヶ月かけていた医師の診断が、客観的な指標を加えることで、早い段階で判断することが今後期待できるとのことです。