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までに数ヶ月から数年かかることがあり、その間に症状が悪化することも少なくありません。
「私たちの研究の目標は、一度で正しい治療法を見つける方法を見つけることです」とウィリアムズ博士は述べています。「うつ病治療の分野において、一律のアプローチしかない現状は非常に悔しいです。」
バイオタイプと治療反応の予測
ウィリアムズ博士とその同僚は、うつ病や不安症と診断された801人の参加者を対象に、脳活動を測定する機能的MRI（fMRI）を使用して脳イメージングを行いました。参加者の脳を安静時とさまざまな認知・感情的機能をテストするタスクに従事している時にスキャンし、うつ病に関与することが知られている脳の領域とその接続に焦点を当てました。
機械学習のクラスタ解析を使用して患者の脳画像をグループ化し、研究対象の脳領域における6つの異なる活動パターンを特定しました。
さらに、研究者らは250人の参加者をランダムに3つの一般的な抗うつ薬または行動療法に割り当てました。認知領域の過活動が特徴のサブタイプの患者は、他のバイオタイプの患者に比べて抗うつ薬ベンラファキシン（一般名エフェクサー）に対して最も良好な反応を示しました。休息時にうつ病と問題解決に関連する3つの領域の活動が高いサブタイプの患者は、行動療法で症状が最も改善されました。また、注意を制御する脳回路の休息時活動が低いサブタイプの患者は、他のバイオタイプの患者に比べて行動療法の効果が低いことがわかりました。
イリノイ大学シカゴ校の医学教授であり、研究の共著者であるジュン・マ博士（Jun Ma, MD, PhD）は、「これらのバイオタイプと行動療法への反応は、これらの脳領域について我々が知っていることに基づいて理にかなっています」と述べています。試験で使用された治療法は患者が日常の問題に対処するスキルを学ぶものであり、これらの脳領域の活動レベルが高い患者は新しいスキルをより容易に習得できるかもしれません。注意と関与に関連する領域の活動が低い患者については、まずその活動レベルを改善するための薬物治療が行動療法の効果を高める可能性があるとマ博士は述べています。
ウィリアムズ博士は、「私たちの知る限り、うつ病が脳の機能の異なる障害によって説明できることを示したのは今回が初めてです」と述べています。「これは、脳機能の客観的な測定に基づく精神健康のための個別化医療アプローチの実証です。」
さらなる研究の展望
ウィリアムズ博士とそのチームは最近発表された別の研究（「Cognitive Control Circuit Function Predicts Antidepressant Outcomes: A Signal Detection Approach to Actionable Clinical Decisions（認知制御回路機能が抗うつ薬の結果を予測する：臨床的決定に活用可能な信号検出アプローチ）」、2024年7月Personalized Medicine in Psychiatry誌）でも、fMRI脳イメージングを使用することで抗うつ薬治療に反応する個人を特定する能力が向上することを示しました。この研究では、標準的な抗うつ薬に反応しにくい認知バイオタイプと呼ばれるサブタイプに焦点を当てました。研究者らは、fMRIを使用して認知バイオタイプを特定することで、治療反応の予測精度が63%に達し、脳イメージングを使用しない場合の36%に比べて大幅に向上しました。この精度の向上により、医療提供者が初回の治療で正しい選択をする可能性が高くなります。研究者らは現在、このバイオタイプに対する新しい治療法を研究しており、標準的な抗うつ薬に反応しない患者のための新しい選択肢を見つけることを目指しています。
この研究の結果、うつ病と不安症に関する異なるバイオタイプが、試験参加者の症状やタスクのパフォーマンスの違いと関連していることがわかりました。例えば、認知領域が過活動しているバイオタイプの患者は、他のバイオタイプの患者に比べて快楽を感じる能力が低く、実行機能のタスクでも悪い成績を示しました。また、行動療法に最も良く反応するサブタイプの患者も実行機能のタスクでエラーを犯しましたが、認知タスクでは良い成績を示しました。
研究で特定された6つのバイオタイプのうち、1つのバイオタイプは健常者と比べて脳活動の違いが見られませんでした。ウィリアムズ博士は、うつ病の脳生物学を完全には解明していないと考えています。今回の研究では、うつ病や不安症に関与することが知られている領域に焦点を当てましたが、このバイオタイプに関してはイメージングで捉えきれなかった他の種類の機能不全がある可能性があります。
ウィリアムズ博士とそのチームは、さらに多くの参加者を含むイメージング研究を拡大しています。彼女はまた、6つのバイオタイプすべてに対して、うつ病に対して従来使用されていない薬を含むさまざまな治療法を試すことを望んでいます。
スタンフォード大学医学部の精神科および行動科学の助教授であるローラ・ハック博士（Laura Hack, MD, PhD）は、実験的なプロトコルを通じて臨床実践でこのイメージング技術を使用し始めています。チームはまた、他の精神科医がこの方法を実施し始めるための簡単に従える基準を確立したいと考えています。
マ博士は、「精密精神医学の分野を本当に前進させるためには、患者に最も効果的な治療法を特定し、できるだけ早くその治療を開始する必要があります。この研究で評価した検証された脳機能のシグネチャーに関する情報を持つことは、個々の患者に対するより正確な治療と処方を支援するでしょう」と述べています。
この研究には、コロンビア大学、イェール大学医学部、カリフォルニア大学ロサンゼルス校、カリフォルニア大学サンフランシスコ校、シドニー大学、テキサス大学MDアンダーソン癌センター、イリノイ大学シカゴ校の研究者も参加しました。
スタンフォード大学医学部について
スタンフォード大学医学部は、スタンフォード大学医学部および成人および小児の医療提供システムからなる統合学術医療システムです。共同研究、教育、患者の臨床ケアを通じて、生物医学の可能性を最大限に引き出しています。詳細については、をご覧ください。
この研究は、うつ病の治療に新たな光を当てるものです。個々の患者に最適な治療法を見つけるための時間と労力を削減し、効果的な治療を迅速に提供する可能性があります。脳イメージングと機械学習の組み合わせにより、うつ病治療の新しい時代が到来するかもしれません。精密精神医学の進展により、多くの患者が希望を持つことができるでしょう。
