人工知能技術を活用したゲノム情報および中間表現型を用いた統合失調症と双極症の判別

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統合失調症(SZ)と双極症(BD)は、遺伝的・臨床的に異種性を示し、多因子遺伝形式をとる精神疾患である。両疾患の病態には双方に共通する遺伝素因と疾患特異的な遺伝素因の存在が想定される。また、両疾患の異種性を軽減するための有望な疾患特異的な中間表現型として、認知機能や脳構造等が候補として挙げられる。本研究の目的は、全ゲノムに渡る遺伝子多型を用いて算出した精神疾患や中間表現型の種々のポリジェニックリスクスコア(PRS)と認知機能や脳構造等の中間表現型を組合せて、機械学習を活用することにより、SZとBDを精度高く判別可能な遺伝的・臨床的指標の同定を目指すことである。目的達成のために、両疾患間における脳皮質下体積変化を検討し、SZにて扁桃体体積の低下を同定した(Ohi et al. J Psychiatry Neurosci 2022)。また、これまでにBDではなくSZでのみ知的機能障害との間に双方向性の因果関係を報告していたため、さらにBDからSZを区分できる遺伝因子と知的機能間の関連について検討した。BDからSZを区分できる遺伝因子と知的機能間に負の相関を見出した(Ohi et al. BJPsych Open. 2022)。さらに、SZの中間表現型として、脳幹の橋体積減少や(Aoyama et al. Schizophrenia 2023)、嗅覚識別機能低下(Fukuda et al. Aust N Z J Psychiatry 2023)等も有用な臨床指標となり得る可能性を示した。ここまでの結果から、両疾患の鑑別には，脳皮質下構造としては扁桃体体積が有用であること、認知機能が因果関係だけでなく遺伝学的にも有用であることを示唆している。引き続き、PRSやメチル化等の遺伝的指標や扁桃体体積、認知機能等の臨床指標を組合せ、機械学習を駆使して両疾患の判別指標の同定を試みる。