福井大学、ADHDの脳構造の特徴を人工知能により解明することに成功

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福井大学子どものこころの発達研究センターの友田明美教授とジョンミンヨン特命教授らは、ADHD(注意欠如・多動症)児の脳構造の解析に人工知能(AI)を導入し、ADHD児には特定の脳部位に特徴があることを高い精度で明らかにした。

ADHDは発達障害の1つで、発症に遺伝要因と脳発達要因があることが知られているものの、そのしくみはよく分かっていない。同グループはこれまでに、ADHD発症をめぐる遺伝的要因と脳発達要因を、MRI(磁気共鳴画像法)による脳構造・ネットワークの把握によって解明しており、今回、AIを利用することで、脳画像データ診断とADHD児の遺伝的要因との関連を明らかにできると考えた。

検討の結果、脳の148領域のうち眼窩前頭皮質外側など16領域の皮質の厚み、11領域の皮質の面積にADHDの特徴が現れることが判明し、74~79%の精度でADHDの識別が可能であることを見出した。

さらに、これらの脳部位のうち眼窩前頭皮質では、ADHDの要因の1つで、実行機能(作業記憶の苦手さ)に影響しているCOMT遺伝子の多型と脳構造との関連も確認できた。また、国際的なデータベースで検証したところ、米国・中国のADHD児でも73%の精度で農部位の特徴が確認され、国際的にも応用できる可能性が示唆された。

この検査手法は、測定時間が5分以内と短く、検査中に特定の課題遂行が不要で、被験者への負担が少ない。今後「MRI撮影により脳科学的にADHDの診断ができる」ことが期待される。

論文情報:【Cerebral Cortex】The effects of COMT polymorphism on cortical thickness and surface area abnormalities in children with ADHD