写真・図版

[PR]

 発達障害の一種「自閉症スペクトラム(ASD)」を、脳活動のパターンから見分ける方法を東京大学や国際電気通信基礎技術研究所(京都府)のグループが人工知能(AI)を使って開発した。将来は補助的な診断指標として使える可能性がある。英科学誌ネイチャーコミュニケーションズ(電子版)に14日発表した。

 自閉症やアスペルガー症候群などのASDは、円滑なコミュニケーションが難しいことなどが特徴。問診や行動観察などから診断するが、判定が難しいことがある。

 研究グループは、血圧や血糖値などのような客観的な指標を開発するため、ASDの人74人とそうでない人107人(計181人)の安静時の脳活動を10分間、機能的磁気共鳴断層撮影(fMRI)を使って調べた。脳を140カ所の領域に分け、fMRIで得られた各領域のデータについて、領域間ごとの相関関係を独自に開発した人工知能を使って解析。その結果、計9730通りの領域ペアのうち、16ペアのパターンを見ればASDが判別できる可能性が示された。

 実際に16ペアの相関を数値化して181人を判定してみると、精度は85%に上った。米国で公表されているfMRIのデータで検証すると精度は75%だった。

 同研究所の川人光男・脳情報通信総合研究所長は「人工知能を使った指標の開発は精神疾患にも応用することが可能で、脳回路に基づく病気の解明にもつながる」と話している。

<アピタル:ニュース・フォーカス・その他>

http://www.asahi.com/apital/medicalnews/focus/(瀬川茂子)