Brain signature of pain experience

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”痛み”は侵害刺激の知覚であると同時に主観的な感情である。特に痛みが慢性化した状態では、その首座は侵害刺激が生じていた末梢ではなく、脳内にあるという知見が臨床においても共通認識として理解されつつある。脳内に形成される痛みという、主観的な知覚・感情を客観的にとらえることはできないだろうか。近年発展していきた人工知能の機械学習アルゴリズムを脳画像解析に応用することにより、高い再現性で脳活動から痛みを予測できる可能性がある．我々は慢性の機能性疼痛を生じうる疾患群（過敏性腸症候群、機能性ディスペプシア、外陰部痛、クローン病）と様々形態の痛み（内臓痛・体性痛・機械刺激・温熱刺激）を対象にした脳機能画像研究を国際的に立ち上げた。まず健常者において大腸刺激、胃刺激、食道刺激の消化管刺激による内臓感覚と皮膚への温熱刺激による体性感覚および外陰部刺激による体性感覚を比較検討し、従来型の解析手法により描出された脳機能画像と機械学習アルゴリズムにより抽出したパターンを検討し、機械学習アルゴリズムにより、内臓感覚と体性感覚に特異的な脳活動パターン、および両群に共通する脳活動パターンを抽出し報告した。さらに、次のステップとして、疾患群と対照健常群にこのアルゴリズムを応用し、疾患特異的な症状を予測しうる脳活動パターンを求める試みを進めている。内臓痛の痛みレベル予想に特異的な脳活動パターンを作成し、過敏性腸症候群の特徴である内臓知覚過敏を脳活動パターンで客観的に捉えうるか検討している。