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东京大学大学院人文社会系研究科の今水寛教授らの共同研究グループは、健常者と复数の精神疾患において、脳の大规模な回路の特徴と记忆力の関係を、共通する数理モデルで説明できることを明らかにしました。

暗算をしたり、复雑な话を理解したりするときには、情报を一时的に记忆?操作することが必要になります。こうした认知机能は「作业记忆」と呼ばれています。复数の精神疾患において、作业记忆力が低下することが知られていました。しかし、低下のメカニズムに関しては、健常者における记忆力の変动や个人差が极端に増幅されたケースとして、同じ枠组みで説明できるのか、精神疾患ごとに固有な低下の原因があるのか解りませんでした。

研究グループは、机械学习アルゴリズムを用いて、健常者の脳回路の特徴と、作业记忆力の个人差を対応付けるモデルを作成しました。作成したモデルは、统合失调症患者一人一人の脳回路の特徴と、作业记忆低下の个人差とを対応づけられることを见いだしました。同じモデルは、统合失调症、大うつ病、强迫症、自闭スペクトラム症の4つの疾患における脳回路の特徴と作业记忆力とを集団レベルで対応づけられることも解りました。この结果は、健常者の个人差に関与する脳回路の特徴と作业记忆力の対応関係が、复数の精神疾患にも共通して存在することを示しています。

本研究で开発した方法は、作业记忆力の低下など、疾患横断的な症状の背景に、どのような脳回路の特徴があるかを调べる手段として有効と考えられます。

「今回利用したモデルは、もともと健常者の认知机能の个人差を説明するためのモデルでした」と今水教授は话します。「脳と心の関係を数理モデルで记述すると、复雑に见える仕组みを読み解く键が得られることを実感しました」と続けます。

本研究は、国际电気通信基础技术研究所の山下真寛研究员?川人光男所长、京都大学医学部附属病院精神科神経科の高桥英彦准教授、脳情报通信融合研究センターのベン?シーモア研究员らとの共同研究成果です。