うつ病診断はアメリカ精神医学会によるDSM診断で行われますが、患者の臨床症状を担当医が主観的に判断することで行われており、客観的な診断方法は未だに確立していません。抗うつ薬治療も試行錯誤で行われ、客観的なデータに基づいた診断・治療選択を行えないことが問題です。患者に対してどのような薬剤が効いて、何が効かないかをあらかじめ知っていれば、個人に合わせた処方ができ医学的にも医療費としても効率的ですが、難しい課題となっています。共同研究チームは機械学習の手法を用いてうつ病患者の脳科学データ等の様々なデータの解析を行い、事前にどのような薬剤に効果があり、何にないか分かるかどうか検討を行いました。(BDNF)などの血中バイオマーカー候補物質と心理検査や問診結果に基づく臨床評価指標のデータを収集し特徴量として用いました。これらのデータを、研究チームが提案している、共クラスタリングを拡張した手法であるベイズ多重共クラスタリング、を用いて患者と特徴量のクラスタリングを行いました。なったかこのクラスタリング手法によりラベルなしにグループの推定を行った結果、特徴量の組み合わせは15グループに分類されました。そのなかでうつ病関連の特徴の割合が最も高かったグループを選択して解析したところ、うつ病患者を3つのグループにクラスタリングでき、そのうちの1つのグループが抗うつ薬である選択的セロトニン再取り込み阻害薬(SSRI)の効果が低いということがわかりました。fMRIと幼児期のトラウマ経験(CATS)から、SSIRの効果が低いグループであるかどうかを約80%の精度で予測できることを発見しました。まとめこの研究からうつ病のサブタイプがわかり、その一つがSSRIの反応性が低いことが確認されました。客観的なデータに基づいた適切な診断が可能となるれば、不必要な薬の投与を抑え、適切な治療法を選択することにつながるかもしれません。順天堂大学の研究チームが畳み込みニューラルネットを用いた自動画像分析システムによる腫瘍性血液疾患の鑑別診断支援システムを開発アカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。