次世代拡散MRIおよび機械学習を用いた統合失調症新規診断基準の検討

使用下一代扩散 MRI 和机器学习检查精神分裂症的新诊断标准

基本信息

批准号：
19K17061
负责人：
孫樹洛
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K17061/
关键词：
統合失調症カルボニルストレス

项目摘要

昨年度に引き続き、拡散イメージングに優れた3T-MRI機種(Prisma)を用いて、統合失調症におけるカルボニルストレス関連マーカー（終末糖化産物のペントシジンとその代謝過程で低下するピリドキサール）と画像マーカーの関連を調べた。MRIデータについては統合失調症群、健常対照群合わせて100名分が集めることができ、本解析に十分と考えられる被験者数を集めることができた。High Angular Resolution Diffusion MRI (HARDI)データおよびT1、T2強調構造画像、拡散テンソル画像解析をさらに発展させ、軸索の病理を明らかにできるNeurite Orientation Dispersion and Density Imaging (NODDI)、神経炎症の可能性を推定できるFree Water Imaging、ミエリン密度を推定できるMyelin Mappingという、モダリティの異なる手法により、1コンパートメントモデルである従来の拡散テンソル画像と比べて格段に生物学的妥当性、検出力を上昇させて白質の微細構造異常を統合的に検討した。脳構造の評価には、Tract-Based Spatial Statistics (TBSS)というソフトウェアを用いて、全脳白質中心部分の構造評価をおこなった。その結果、統合失調症群における白質構造の変化、およびカルボニルストレスの亢進と白質構造との関連に関する新奇性の高い知見が得られ、現在専門科学誌に投稿、査読中である。また、機械学習を用いてこれら脳画像マーカーからカルボニルストレス群を同定可能かどうかについても、現在解析を進めている。あらたな知見が得られるようであればそちらについても論文化を目指す。

从去年开始，我们使用3T-MRI模型（PRISMA）调查了羰基应力相关标记（终止糖基化产物五肽素和吡ido蛋白）与精神分裂症中的成像标记之间的关系，具有极好的扩散成像。对于MRI数据，有100人能够收集精神分裂症组和健康对照组，并且收集了该分析的受试者的数量。 We further developed high angular resolution difference MRI (HARDI) data, T1 and T2 weighted structural images, and diffusion tensor image analysis, and analyzed the pathology of axons, Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging (NODDI), which can reveal axonal pathology, Free Water Imaging, which can estimate the possibility of neuroinflammation, and Myelin Mapping, which can estimate myelin density, and与常规扩散张量图像相比，通过增加生物学有效性和功率，通过增加生物学有效性和功率来整合白质的细性结构异常，这是一个单室模型。为了评估大脑结构，我们使用称为基于区域的空间统计（TBSS）的软件对整个脑白质中心进行了结构性评估。结果，对于精神分裂症组的白质结构变化以及羰基应力与白质结构之间的关联，已经获得了高度新颖的发现，目前已提交给专门的科学期刊和同行评审。目前，我们还正在进行有关使用机器学习从这些大脑图像标记中识别羰基应力组的分析。如果可以获得新知识，我们将旨在发展讨论的文化。