후쿠이 대학 어린이 마음의 발달 연구 센터의 토모타 아키미 교수와 정민영 특명 교수들은 ADHD(주의 부족·다동증)아의 뇌구조의 해석에 인공지능(AI)을 도입하고 ADHD아에게는 특정 뇌 부위에 특징이 있음을 높은 정밀도로 밝혔다.
ADHD는 발달 장애 중 하나로, 발병에 유전 요인과 뇌 발달 요인이 있는 것으로 알려져 있지만, 그 구조는 잘 알려져 있지 않다.이 그룹은 지금까지 ADHD 발병을 둘러싼 유전적 요인과 뇌 발달 요인을 MRI(자기 공명 영상법)에 의한 뇌 구조·네트워크의 파악에 의해 해명하고 있으며, 이번 AI를 이용함으로써 뇌 이미지 데이터 진단과 ADHD 어린이의 유전적 요인 간의 연관성을 밝힐 수 있다고 생각했다.
검토 결과, 뇌의 148영역 중 안와 전두피질 외측 등 16영역의 피질의 두께, 11영역의 피질의 면적에 ADHD의 특징이 나타나는 것이 판명되어, 74~79%의 정밀도로 ADHD의 식별이 가능하다는 것을 발견했다.
또한, 이들 뇌 부위 중 안와 전두피질에서는 ADHD의 요인 중 하나로 실행 기능(작업 기억의 어려움)에 영향을 미치는 COMT 유전자의 다형성과 뇌 구조와의 관련도 확인할 수 있었다. .또 국제적인 데이터베이스로 검증한 결과 미국·중국의 ADHD아에서도 73%의 정확도로 농부위의 특징이 확인되어 국제적으로도 응용할 수 있을 가능성이 시사되었다.
이 검사 방법은 측정 시간이 XNUMX분 이내로 짧고, 검사 중에 특정 과제 수행이 불필요하고, 피험자에 대한 부담이 적다.앞으로 "MRI 촬영에 의해 뇌과학적으로 ADHD 진단을 할 수 있다"는 것이 기대된다.
