早期統合失調症患者の縦断的変化を評価するための横断的データで事前学習された規範モデルの利用

Concetti Chiave

横断的データで事前学習された規範モデルを用いて、早期統合失調症患者の脳構造の縦断的変化を評価し、従来の手法では捉えられなかった前頭葉の灰白質厚の正常化を明らかにした。

Sintesi

本研究では、縦断的神経画像データの分析に適応するため、大規模な横断的データで事前学習された規範モデルを拡張した手法を提案した。この手法では、個人の変化を集団の標準変化と比較する「z-diff」スコアを導入し、健常者の変化の分散を推定することで、個人レベルの変化を検出できるようにした。
早期統合失調症患者98名のデータに本手法を適用した結果、従来の横断的分析では見られた全般的な灰白質の菲薄化に対し、縦断的分析では前頭葉の灰白質厚の有意な正常化が明らかになった。この変化は、より伝統的な縦断的分析手法では検出されなかった。さらに、この灰白質厚の正常化は、症状の改善と関連していることが示された。
本研究の手法は、既存の横断的規範モデルを活用し、縦断的変化の評価を可能にするものであり、神経変性疾患の理解を深める上で有用な知見を提供する。

Statistiche

健常対照群67名(女性42名)と早期統合失調症患者98名(女性38名)のデータを分析した。
前頭葉の灰白質厚の有意な正常化が観察された。

Citazioni

"縦断的神経画像研究は、脳の発達、加齢、疾患進行の複雑な動態に関する貴重な洞察を提供する。"
"我々のアプローチは、既存の横断的規範モデルを活用し、縦断的変化の評価を可能にするものである。"
"前頭葉の灰白質厚の正常化は、症状の改善と関連していることが示された。"

Approfondimenti chiave tratti da

Using normative models pre-trained on cross-sectional data to evaluate longitudinal changes in neuroimaging data

by Buckova,B. R... alle www.biorxiv.org 06-14-2023

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.06.09.544217v3

Domande più approfondite

縦断的規範モデルの構築に向けた課題は何か?

縦断的規範モデルの構築に向けた主な課題の一つは、個人の脳構造の変化を適切に捉えることです。従来の横断的な規範モデルは、集団全体の変動を考慮して個人の位置を評価することに適していますが、個人の時間経過における変化を適切にモデル化することは難しいです。縦断的なデータでは、個人の脳の発達や疾患進行を追跡するために、個人レベルでの変化を正確に捉える必要があります。そのため、縦断的規範モデルの構築には、個人の脳の変化を適切にモデル化する手法が必要とされています。

健常者の脳構造変化の個人差をどのように捉えるべきか?

健常者の脳構造変化の個人差を捉えるためには、規範モデルを使用して個人の位置と変化を評価することが重要です。具体的には、個人の脳構造の変化を適切に評価するために、健常者の変化の分散を推定する必要があります。この推定により、健常者の脳構造の変化がどの程度の範囲内であるかを把握し、個人の変化がその範囲を超えるかどうかを判断することが可能となります。個人の脳構造の変化を捉えるためには、規範モデルを適切に適応させることが重要であり、個人の脳の変化を正確に評価するための手法を開発することが求められています。

本手法の応用範囲は他の神経疾患にも広がるだろうか?

本手法は他の神経疾患にも応用可能であると考えられます。縦断的規範モデルを使用して個人の脳構造の変化を評価する手法は、神経疾患の進行や治療効果の評価に有用であり、さまざまな神経疾患に適用することができます。例えば、統合失調症や自閉症スペクトラム障害などの疾患においても、個人レベルでの脳の変化を評価することで、疾患の理解や治療法の開発に貢献する可能性があります。さらに、他の神経疾患においても、本手法を適用することで、個人の脳の変化をより繊細に捉えることができ、疾患の進行や治療効果の評価に新たな視点を提供することが期待されます。