パーキンソン病患者のすくみ足の定量的評価法と脳画像指標による統合的評価系の開発

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パーキンソン病(PD)に特徴的な歩行障害であるすくみ足の機序について、まず最初に、仮想現実環境(VR)を使用し、不安や恐怖および注意の切替えによる要素といった病態を考慮した定量的行動指標を構築すること、次に、構築された行動評価系と安静時およびVRを応用した歩行想像課題時機能的MRI(fMRI)の2つの脳イメージング指標との関連性を多角的に検討し、実際のすくみ足の程度と相関する神経基盤を同定することとするが本研究の目的である。研究一年目である2022年度は、病態を統合した行動評価系の開発のために、主にVR環境開発に取り組んだ。研究開発当初は、VR開発を外部に委託する予定であったが、経済情勢の悪化により、想定以上の見積となったため、一部自己作成を進めている。加えて、当初予定していたモーションキャプチャー、筋電図、加速度計と合わせた同時計測系の構築に、床反力計を組み合わせることが可能か検討している。次に、既存データを用いて脳画像指標と行動学評価系を統合した多角的評価系の開発に向けて、質問紙によるすくみ足の重症度を、安静時機能的結合から予測するモデルを機械学習手法を用いて構築し、大脳基底核・小脳を含む皮質下運動ネットワーク、扁桃体などを含む感情ネットワーク、前頭頭頂ネットワークを含む認知ネットワークの相互作用がすくみ足の病態理解の一助となる可能性を示し、論文化した。再解析を繰り返し、無事に国際誌に採択された。