구마모토 대학의 안무라 메이준 교수 등의 연구 그룹은 ADHD아의 진단을 고감도로 예측하는 수법의 연구 발표로 제48회 일본 임상 신경생리학회 학술 집회에서 우수 연제상을 수상했다.본 발표는 국립정신·신경의료연구센터, 도쿄학예대학, 도쿄의과대학, 야마나시대학, 돗토리대학, 쿠루메대학과의 공동연구의 성과다.
ADHD는 부주의나 다동성-충동성이라고 하는 행동면의 증상으로 눈치채는 발달 장애(신경 발달 장애군)의 하나.다양한 증상을 나타내기 위해 와가마마인 아이와 주위에서 오해되기 쉬운 한편, 학교·직장 등의 여러 장면에서의 곤란감(곤란한 기분)이 증강해 일상생활 활동에 강한 지장을 초래한다.그러나 질병이나 장애의 지표가 되는 결정적인 바이오마커가 없기 때문에 진단은 숙련된 전문가에 의한 주관적인 행동 관찰에 의존하고 있다.
지금까지의 연구에 의해, ADHD는 대뇌의 전두 전야를 수좌로 하는 억제 기능의 장애가 있는 것이 시사되고 있었다.이번 연구는, 「역스트루프 과제」라고 하는 억제 기능을 조사하는 과제(억제 과제)를 수행하고 있을 때의 아이의 행동 및 전두 전야에서의 뇌혈류의 활동 상태의 변화의 데이터를 기초로, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 ADHD아의 진단을 고감도로 예측할 수 있는 수법을 개발한 것.
ADHD 등의 발달장애는 연령과 함께 정신질환 등의 병존장애를 수반하는 경우가 많기 때문에 조기발견과 조기 개입과 지원, 그리고 의학적 치료가 요망되고 있다.이번 연구에 의해 확립된 수법에 의해, 지금까지 없는 간편하고 객관적이고 고감도인 ADHD아의 진단 예측이 가능하게 되었다.이 성과는 임상 현장에서는 진단 보조나 치료 등의 효과 판정으로서, 학교 현장에서는 조기 발견을 위한 스크리닝으로서 크게 공헌할 것으로 기대된다.
