分子精神医学で公開された画期的な研究では、研究者たちはマシンラーニングと構造MRIスキャンを使用して、臨床リスクの高い（CHR）個人の精神病発症を予測することに成功しました。この革新的な手法は、早期診断と精神病性障害の予防について新たな知見を提供します。
この研究では、健康なコントロール群と精神病の臨床リスクがある個人を含む、2000人以上の個人からT1重み付けsMRI脳画像を収集しました。マシンラーニングアルゴリズムを使用して、研究者たちは、後に精神病を発症したCHRの個人（CHR-PS+）と、発症しなかった個人（CHR-PS-）または追跡時の状態が不明な個人（CHR-UNK）を区別する分類器を開発しました。
研究結果からは、優位なてんかん、前頭葉、前頭部などの特定の脳領域がCHR-PS+の個人と健康なコントロール群を区別する上で重要な役割を果たしていることが明らかになりました。神経解剖学的特徴や大脳皮質の表面積を分析することで、マシンラーニングモデルは、個人をカテゴリ分けする際に85%の正確さを達成しました。
さらに、モデルの予測能力は、性別や年齢などの変数に対して非線形の調整を考慮する場合に最も効果的であることが示されました。これらの要素を分類プロセスに取り入れることで、研究者はCHRの個人に対してより正確な予測を生成することができました。
モデルはCHR-PS+の個人を特定する上で有望な結果を示しましたが、CHR-PS-と健康なコントロール群を区別する能力はあまり正確ではありませんでした。ただし、これらの初期の研究結果は、分類器のさらなる研究と改良の基礎を築いています。
この研究の意義は非常に大きいです。精神病のリスクがある個人の早期検出と介入は、より良い結果と生活の質の向上につながる可能性があります。マシンラーニングアルゴリズムとsMRIスキャンを利用することで、臨床医は早期介入とサポートの恩恵を受ける個人を特定するための強力なツールを手にすることができるかもしれません。
今後の研究が必要ですが、この研究は精神医学研究の分野において画期的な成果です。それは、マシンラーニングが精神疾患の診断と治療の方法を変革する可能性を示しており、結果として無数の個人の生活を改善することができます。
重要な用語や専門用語：
1. 臨床リスク（CHR）：特定の障害の発症に関連する初期の兆候や症状を示す個人を指します。
2. 精神病：幻覚、妄想、思考の混乱などを含む、現実感覚の喪失を特徴とする精神的な健康状態です。
3. マシンラーニング：明示的なプログラミングなしに、コンピュータが学習し、意思決定を行うことを可能にする人工知能の一分野です。
4. 構造MRI（sMRI）：脳の構造と解剖学を詳細に描写するために磁場と無線波を使用する技術です。
5. 分類器：入力データに基づいて結果を分類または予測するアルゴリズムです。
関連リンクの提案：
– 分子精神医学：研究が公開されたジャーナルの公式ウェブサイト。
– アメリカ精神医学会：精神医学の研究や専門家向けのリソースについての情報を提供しています。
– 国立精神衛生研究所（NIMH）：精神疾患の理解、治療、予防に焦点を当てた研究機関です。
The source of the article is from the blog krama.net