最新技術が精神保健の領域を革新しており、最近の研究では、精神病の発症を予知する画期的な機械学習ツールが発表されました。MRIの脳スキャンを分析することで、この革新的な分類器は、精神病のリスクがある個人とそうでない個人を効果的に区別することができます。
この研究は、東京大学を含む国際的な研究者の連携によって行われ、世界各地から2,000人以上の参加者を調査しました。参加者のうち約半数は精神病の臨床的なリスクがある個人とされています。この分類器は、後に明らかな精神病的な症状を経験する者としない者を正確に区別することを示しました。訓練フェーズでは、85％の精度を達成しましたが、新しいデータに対してはわずかに73％の精度になりました。この研究結果は、権威ある学術誌”Molecular Psychiatry”で発表されました。
この画期的なツールは、精神病のリスクにさらされている個人に早期の介入を可能にし、臨床設定での貴重な支援となることが期待されます。精神病は妄想、幻覚、思考の混乱を含む可能性がありますが、その原因は多面的で多様です。病気、ケガ、トラウマ、薬物乱用、薬物、遺伝的傾向など、さまざまな要因がその発症に寄与する可能性があります。リスクのある個人を特定することで、臨床家はタイムリーかつ的確な介入を行い、成果を向上させ、個人の生活への負の影響を最小限に抑えることができます。
東京大学大学院総合文化研究科の小池信助准教授は、この研究の重要性を強調しました。彼はリスクの高い個人のうち約30%しか最終的には精神病的な症状を発症しないため、残りの70%の運命は不確かであると指摘しました。臨床家の識別プロセスをより支援するために、伝統的な症状評価に加えて生物学的なマーカーの統合が極めて重要となります。
精神病の初発エピソードの最も一般的な年齢は思春期や若年成人期であり、助けを必要とする若者を特定することは特に困難です。しかし、この機械学習ツールの登場により、医療専門家は積極的に介入し、最もリスクの高い人々にサポートを提供することができるようになりました。これは精神保健の研究と治療における重要な前進です。
出典: Zhu et al. / Molecular Psychiatry
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