ADHDの脳構造の特徴をAIで解析、面接などの診断から脳外科的診断へ

福井大学「子どものこころの発達研究センター」の友田明美教授らの研究チームは、ADHD児の脳構造の特徴を人工知能（AI）により解析し、ADHD児の特定の脳部位に特徴があることを明らかにした。この研究成果は、英国時間（GMT）の3日に英国科学雑誌『セレブラル・コルテックス』に掲載された。

ADHDは、気が散りやすいなどの不注意や、落ち着きがないなどの多動性・衝動性が特徴の神経発達症（発達障がい）の一つで、国内での有病率は3～7％と言われている。同研究チームは、ADHDと診断された7～15歳の子どもの脳をMRIで撮像。148の脳領域ごとに脳皮質の厚みと面積を測定し、人工知能技法の一つである機械学習を利用してデータ解析を行った。

その結果、情動・動機づけや意思決定に重要な役割を担う「眼窩（がんか）前頭皮質外側」などの特定の領域でADHDの脳構造の特徴が高い精度で明らかになった。また眼窩前頭皮質外側では、ADHD発症に関連がある遺伝子の多型と脳構造の関連も確認できた。この結果は米国・中国のADHD児でも高い精度で確認されており、国際的にも応用できる可能性が高いことが立証されている。

ADHDは現在、医師による面接や症状のチェックリストで診断が行われているが、研究チームは今回の成果から、ADHDを脳外科的に診断ができるところまで応用性を高めることを、研究目標にするとしている。

（写真はイメージ）