2018年1２月3日、
福井大学の「子どものこころの発達研究センター」が、論文タイトル：「人工知能（機械学習）によるADHDの遺伝要因と脳構造との関連を解明」の研究結果を発表しました。
発達障害には、ADHD（注意欠陥・多動性障害）、ASD（自閉症スペクトラム障害）、LD（学習障害）など主な3つの種類がありますが、子供のADHD（注意欠陥・多動性障害）の研究成果です。
〈研究の内容〉
米国の精神疾患の診断・統計マニュアル第5版（DSM-5）に基づいて診断され7～15歳のADHDの児童39人と、年齢、IQ（知能指数）がマッチした定型発達児34人（いずれも男児）を対象にMRIで脳を撮像し、全148の脳領域ごとに脳皮質の厚みと面積のデータを取って、「サポート・ベクター・マシン」という機械学習の技法で解析しました。その結果、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ました。
各領域の厚み、面積の値の個々にADHDかどうかの境界値が明確にあるわけではないものの、この成果により16領域、11領域の値の全体像から74％～79％の精度で識別できることを確認しました。さらに、本成果とADHD発症に関連があることがわかっているCOMT遺伝子の多型について検討したところ、眼窩前頭皮質外側など2領域で多型のうち、あるタイプではこの領域の皮質の厚み、面積と、ADHDの症状の一つである「作業記憶の苦手さ」とに有意な関係があることがわかりました。これらの成果が国際的にも応用できる可能性を検討するため、国際大規模データベースからADHD児83人と、年齢、IQがマッチした定型発達児115人の脳画像データを参照し、同じ解析を実施したところ、73％の精度で両者が識別されることが確認できました。この結果から、将来、国際的な診断指標として応用できる可能性が示唆されました。
参照：https://www.u-fukui.ac.jp/wp/wp-content/uploads/20181203press_childmental-2.pdf
ADHDの特徴として、脳の各領域の厚み、面積の値の個々にADHDかどうかの境界値が明確にあるわけではないものの、この成果により16領域、11領域の値の全体像から74％～79％の精度で識別できることを確認しましたと言っています。
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と発表しています。
COMT遺伝子型が、皮質の厚さと表面積の両方の観点から前頭皮質の異常な発達に影響を及ぼし、ADHDの小児における作業記憶の変化と関連していることを明らかにした。
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」ことが期待されるとなっています。
＜感想＞
ADHDの診断を精神科医の診断ではなく、脳の画像解析を人工知能を用いて診断する方法は画期的ではないでしょうか。
精度も70％以上で、完璧ではないでしょうが、精神科医の診断と合わせて、使用できるようになればいいのか、精神科医の診断はあてにならないので、これを用いるべきなのか。。。
この検査は、子供が対象ですので、職場で問題になっているグレーゾーンの大人の発達障碍者の発見にも役に立つようになれば、わざわざ産業医、精神科医に診断してもらわなくてもできますので、差別ではなく、非常に難しい、この「区別する方法」が出来上がれば、「発達障害者支援法」が生きてくるのではないでしょうか。
会社など、採用時の検査項目に入れれば良いのです。
そうすれば、今まで、障碍者枠で雇用されていない、通常に雇用されていた人の中にも、障碍者枠が適用することができて、「発達障害者支援法」が生きてくるし、会社内でも、原因は他にもありますが、いじめ、嫌がらせなどが、起きなくなるようになればと思います。
官庁でも、これとは違う「障碍者」枠のカウントで、とんでもない人まで対象者として、水増しカウントで、組織の体裁を取り繕う為の「嘘八百」を並べていた、体たらくの「国」ですので、あまり信用はできないのですが。。。。
・発達障害者支援法（平成十六年十二月十日法律第百六十七号）
http://law.e-gov.go.jp/htmldata/H16/H16HO167.html
＜追記＞
福井大学では、このほかにも、精神医療の研究が盛んに行われていて、興味深い研究結果が掲載されています。
・福井大学 子どものこころの発達研究センター サイト
http://www.med.u-fukui.ac.jp/CDRC/welcome.html
—関連記事—
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