東京大学などの研究グループは3月29日、磁気共鳴画像(MRI)の脳構造画像データを用いて慢性期統合失調症と健常対照の2つの群を分ける機械学習器を開発したと発表しました。慢性期統合失調症83人、健常対照113人の研究参加者から計測された複数の脳構造画像データセットを使って機械学習を行ったところ、70%以上の精度で両者を判別できたといいます。

 この研究で得られた機械学習器の予測情報は、鑑別診断や治療予測などのマーカーとしての応用が期待されます。研究グループは今後も検証を重ね、統合失調症および発達障害のさらなる病態解明、また一般的な医療機関で計測されるMRIデータへの応用を目指していくとのこと。より適切な治療に結び付けるための客観的な診断補助のツールとして注目されます。(庄子 育子=Beyond Health)


以下では、2022年3月28日~4月1日に配信されたプレスリリースの中から編集部がピックアップしたものを【ビジネス】【プロダクト/サービス】【要素技術】に分類しました。各項目をクリックすると、それぞれのプレスリリース(WebサイトやPDFなど)にリンクいたします。

【ビジネス】

【プロダクト/サービス】

【要素技術】

(タイトル部のImage:jeancliclac -stock.adobe.com)