精神病性症状を伴う統合失調症と双極性障害を識別するためのrs-fMRI表現の比較評価

精神病性症状は統合失調症と双極性障害の双方に現れるが、これら2つの精神疾患は非常に不均一であり、臨床的な症状は重なり合う。安静状態機能的磁気共鳴画像法（rsfMRI）は、機能的脳変化の客観的バイオマーカーを同定して鑑別診断を支援するための有望な手段である。本研究では、固有結合ネットワーク（ICN）の時間プロファイルと、静的・動的・高次の結合解析を含む複数の機能ネットワーク結合（FNC）アプローチを用いて、rs-fMRI表現を比較評価し、統合失調症と精神病性症状を伴う双極性障害の識別を行った。研究は精神病性症状を有する371名のコホートで実施し、評価は別のホールドアウト・コホート315名で行った。ICN時間プロファイル、スペクトログラム、スケログラムに適用した畳み込みニューラルネットワーク構造に加えて、結合由来の特徴で学習した古典的機械学習モデルも検討した。評価した各アプローチのうち、ICN時間プロファイルが最も一貫した識別性能を示し、1次元畳み込みニューラルネットワークがベンチマークプロトコル下で最も強い総合結果を達成した。結合に基づく方法の間では、静的機能結合が概して動的および高次の表現よりも優れており、表現の複雑性を高めても一般化が必ずしも向上しないことを示唆した。得られた分類性能は限定的ではあったものの、rs-fMRIを用いた精神病性症状の頑健な識別には課題があることを示しつつ、低次の結合表現と時間的ICN特徴が相対的に安定であるという点を強調する結果となった。これらの知見は、精神疾患に対する再現可能で解釈可能な神経画像バイオマーカーの構築を目指す取り組みに寄与する。

https://doi.org/10.64898/2026.06.16.26355608