機械学習によるPMS/PMDDの包括的重症度評価法の構築とその検証

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多くの女性は月経前に、判断力の低下、イライラなどの月経前症候群（Premenstrual Syndrome: PMS）や月経前不快気分障害（Premenstrual dysphoric disorder: PMDD）が出現する。PMS/PMDDの適切な対処には、正確な重症度の評価が必要だが、症状の聞き取りが主流であり、正確な判別は難しい。我々は、うつ病患者の認知機能低下とPMS/PMDDの精神症状の類似性に着目し、近赤外分光法（near-infrared spectroscopy: NIRS）を用いて女性の認知機能を計測した。その結果、PMS群の黄体期にて、認知機能の有意な低下を明らかにした。しかし、認知機能を指標としたPMSと健常群の明確な判別はできてない。これは、一つの評価項目では、多様な病態を示すPMS/PMDDの特徴づけが困難なためである。本研究では認知機能に加えて、認知機能の関連性が指摘される、気分、抑うつ度、性ホルモン濃度を評価し、機械学習を用いてこれらの項目間の規則性を明らかにする。その規則性に基づくPMS/PMDDの包括的な重症度評価方法の構築を目的としている。研究成果は、認知課題遂行時の脳血流に関する学術論文や国際学会への発表を行っている。そして、さらに多角的に評価し整理していくことで、月経に伴う心身の不調を再定義できると考えている。将来的には、重症度に合わせたセルフケア方法の提案とその効果を可視化し評価していくというスキーム構築を目指している。