個人の脳領域間の結合性を反映したニューラルネットワークによる自閉症認知特性の再現

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本研究課題では、頭部MRIデータベースを用いて、各被験者の脳領域間の結合性パターンを一対一対応させた人工ニューラルネットワークを用意する。そして、オリジナルの被験者の自閉症的な認知特性と、対応する人工ニューラルネットワークにおける認知特性が類似することを確認する。さらに、人工ニューラルネットワークにおける神経活動を調べることで、脳領域間の結合性変化が自閉症症状を引き起こすメカニズムを検討する。今年度は、昨年度までに構築していた脳計算理論に基づく人工ニューラルネットワークをさらに発展させることで、機能的結合性とE/Iインバランスに該当するパラメータを操作し、自閉症的な認知特性を再現することに成功した。このモデルを用いた解析を通して、機能的結合性とE/Iインバランスが相互作用をしながら自閉症的認知特性に影響を与えているという仮説を提示した。さらに、このモデルと脳機能的結合性の大規模データを統合して解析することにより、ニューラルネットワークパラメータと脳機能イメージングパラメータの対応関係について指摘することができた。これをもとに、モデルで調べた知見を患者大規模データで検証するというフレームワークを新たに提案した。さらに、患者の個人差を反映したニューラルネットワークモデルを構築することで、個別化医療へと発展させる可能性を提示することができた。これらの業績は、英文原著論文、国内学会で報告した。