機械学習と脳イメージングが示すうつ病の新しい治療法

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脳スキャンでうつ病の最適な治療法を特定できる時代が近づいています。スタンフォード大学医学部の研究によると、機械学習と脳イメージングを組み合わせることで、うつ病と不安症のサブタイプを明らかにし、効果的な治療法を提案することができるのです。 スタンフォード大学医学部の研究者らが発表した新しい研究によると、脳イメージング技術と機械学習を組み合わせることで、うつ病と不安症の生物学的サブタイプ、または「バイオタイプ」を6つに分類し、そのうち3つのバイオタイプに対して効果的または非効果的な治療法を特定することができました。この研究成果は2024年6月17日にNature Medicine誌に掲載され、論文タイトルは「Personalized Brain Circuit Scores Identify Clinically Distinct Biotypes in Depression and Anxiety（個別化された脳回路スコアによりうつ病と不安症の臨床的に異なるバイオタイプを特定）」です。 スタンフォード大学医学部の精密メンタルヘルスおよびウェルネスセンターのディレクターであり、ヴィンセント・V・C・ウー教授職にあるリアン・ウィリアムズ博士（Leanne Williams, PhD）は、この研究の責任著者です。彼女は2015年にパートナーを自殺で失った経験から、精密精神医学の分野を切り開くことに専念しています。 ウィリアムズ博士によれば、うつ病患者の約30%が治療抵抗性うつ病であり、複数の薬や治療法を試しても症状が改善しないと言います。また、うつ病患者の2/3に対して治療が完全に効果を示さないこともあります。 その理由の一つは、どの抗うつ薬や治療法が特定の患者に効果的かを予測する確実な方法がないためです。現在の治療法は試行錯誤によるもので、効果的な薬を見つける

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