脳科学データから抗うつ薬の効かない患者を割り出す、広島大などの研究
2018年9月24日 11:22
広島大学と奈良先端科学技術大学院大学の共同研究グループは、脳画像、血中バイオマーカーなどのデータを人工知能（AI）によって総合的に分析することで、うつ病の治療薬である抗うつ薬の奏功しない患者を割り出すことができるという事実を発見した。
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現状、うつ病の診断は、抑うつ気分や意欲低下などの臨床症状を口頭で診察することで主には行われている。光トポグラフィなど新しい科学的診断方法が出始めてはいるが、これぞという客観的診断法はまだ確立されていない。
今回の研究の眼目は、ベイズ多重共クラスタリング手法というものを用いてうつ病患者を3つのグループに分けると、そのうちの一つにおいて、抗うつ薬である選択的セロトニン再取り込み阻害薬（SSRI）の効果が低いという事実が発見された、ということである。
そもそもうつ病の治療はSSRIなどの治療薬を用いて行うのが原則であるが、約3割もの患者において、SSRIは効果を示さないことが知られている。現状では、とりあえず投与してみて、効かなかったら別の方法を考えるといったような治療方法がとられているのであるが、不要な薬物投与を防ぎ、適切な治療選択を行うためには、脳科学データにもとづいた客観的診断法と、そして抗うつ薬治療反応性予測法の開発が求められるわけである。
今回の研究では、広島大学精神科で収集された、うつ病患者と健常者計134名の、MRIを用いた脳画像解析データ、脳由来神経栄養因子（BDNF）などの血中バイオマーカー候補物質、そして心理検査などに基づく臨床データが集められた。これを人工知能の一種である機械学習を用いてデータ駆動的に解析することで、うつ病のサブタイプが求められた。そして、そのうちの一つにおいて、SSRIの反応性が低いことが確認されたわけである。
なお研究の詳細は、Scientific Reportsに掲載されている。（記事：藤沢文太・記事一覧を見る）