【論文紹介】緊張病の新しい診断法：脳の白質構造と機械学習が示す未来
脳の白質微細構造変化が緊張病の診断・重症度評価に役立つ可能性
緊張病は、著しい精神運動の障害を特徴とする症候群です。近年、その病態生理学的メカニズムの解明に注目が集まっています。今回、ドイツの研究グループは、緊張病患者の脳の白質構造変化を、最新の拡散 MRI 技術と機械学習を用いて詳細に調査しました。
2つの独立したコホートを用いた厳密な検証
本研究では、ICD-11 診断基準に基づいて診断された緊張病患者の 2 つの独立したコホート（whiteCAT コホートと replication コホート）を対象に、拡散 MRI データが収集されました。これらの患者群と、年齢・性をマッチさせた精神疾患を持つ対照群との間で、脳の白質構造が比較されました。白質の微細構造を詳細に解析するために、TBSS (Tract-Based Spatial Statistics)、TractSeg、そして新開発の RadTract という 3 つの解析手法が用いられました。
緊張病に特異的な脳の変化
解析の結果、緊張病患者では、脳梁の特定の領域において、神経線維の構造的な変化が認められました。さらに、機械学習を用いた解析により、RadTract で抽出された脳梁の特定の領域のトラクトミクス特徴量が、緊張病患者と対照群を高い精度で識別できることが明らかになりました。この結果は、従来のトラクトメトリー指標を用いた解析よりも優れており、RadTract が緊張病に特異的な画像バイオマーカーの同定に有効であることを示しています。
白質構造変化と緊張病の重症度との関連性
さらに、脳梁の特定の領域の白質構造変化の程度が、緊張病の重症度（NCRS および BFCRS スコアで評価）と有意に関連していることも明らかになりました。つまり、脳梁の特定の領域の神経線維の構造的な変化が大きいほど、緊張病の症状が重いことを示唆しています。
今後の展望と課題
本研究は、緊張病の診断や病態理解において、脳の白質構造変化が重要な役割を果たすことを示しました。特に、RadTract を用いたトラクトミクス解析は、従来の解析手法では捉えられなかった、緊張病に特異的な脳の変化を明らかにできる可能性を秘めています。
今後は、より大規模なサンプルサイズを用いた研究や、健康な対照群との比較、薬物療法の影響を考慮した解析など、さらなる研究の進展が期待されます。また、本研究で同定された画像バイオマーカーが、臨床現場でどのように活用できるのか、その可能性を探ることも重要です。
参考文献
Peretzke R, Neher PF, Brandt GA, et al. Deciphering white matter microstructural alterations in catatonia according to ICD-11: replication and machine learning analysis. Mol Psychiatry. 2024 Dec 2. doi: 10.1038/s41380-024-02821-0.
専門家向け解説
既知の知見 (already known)
緊張病(catantonia：カタトニア)は、運動、情動、行動の異常を特徴とする重度の精神運動障害である。
以前の磁気共鳴画像法 (MRI) 研究では、緊張病の病因における白質の結合障害が示唆されている。
緊張病は、DSM-5 および ICD-11 分類システムに従って診断可能であり、様々な精神障害において異種診断的に発生する精神運動異常群の代表例である。
緊張病は入院精神科患者の 5-18%、神経/神経精神科三次医療入院患者の 3.3% に報告されている。
緊張病は、肺炎、栄養失調、褥瘡、電解質不均衡、脱水などの二次合併症のリスクを高めるため、迅速な診断と治療が必要である。
利用可能な治療選択肢は、主にGABA作動性、グルタミン酸作動性、ドーパミン作動性伝達などの確立された作用機序に焦点を当てている。
神経レベルでは、MRI を用いた研究により、皮質および皮質下領域の異常を含む緊張病の病態生理学的モデルが示唆されている。
未解明の点 (unknown)
精神運動領域を接続する 白質束の微細構造変化が、緊張病患者の分類向上に寄与するかどうかは不明である。
現在の問題 (current issue)
これまでの 拡散MRI 研究では、ICD-11 に基づく緊張病の診断、独立した患者サンプルでの結果の再現、機械学習ベースの分類アプローチを含む複数の解析手法の適用が行われていない。
本研究の目的 (purpose of the study)
ICD-11 に基づいて診断された緊張病患者の 2 つの独立したコホートを、年齢と性をマッチさせた対照群とともに、拡散MRI を用いて調査する。
緊張病の基礎となる 白質束の微細構造変化を調べるために、3 つの異なる DTI 解析技術を組み合わせて使用する。
精神運動領域を接続する 白質束の微細構造変化が、ICD-11 に基づく緊張病患者とそうでない患者を識別するための機械学習分類器のトレーニングデータとして使用できるかどうかを検証する。
白質の微細構造変化が緊張病の重症度と関連しているかどうかを検証し、これらの所見を ICD-11 に基づく緊張病患者とそうでない患者の別のコホートで再現できるかどうかを検証する。
新規な発見 (Novel findings)
緊張病患者は、両コホートにおいて、緊張病でない患者と比較して、脳梁の特定の領域における FA の変化を示した。
新しく開発されたツールRadTractによって生成されたトラクトミクス特徴量を用いて、両コホートにおいて脳梁の特定の領域のトラクトミクス特徴量の同一のサブセットに基づいて、患者を正しい診断群に分類することができた 。
RadTract を用いて、精神運動領域を接続する 白質束において、whiteCAT コホートで従来のトラクトメトリーバイオマーカーよりも優れた成績を示した、緊張病に特異的な画像バイオマーカーを同定した。この結果は、元の RadTact の論文と一致している。
脳梁の特定の領域のFA と、両コホートにおける NCRS および BFCRS で評価された緊張病徴候との間に有意な相関が認められた。
既存研究との一致点 (Agreements with existing studies)
標準的なボクセルベースの TBSS では、両コホートにおいて、緊張病患者と非緊張病患者の間で FA の有意な差は検出されなかった。この所見は、先行研究と一致しており、緊張病に関連する白質の異常は、ボクセルベースの TBSS を用いて同定するには不十分である可能性を示唆している。
脳梁は、ヒトの脳において、抑制の増強または促進の低下という観点から、半球間伝達を媒介する役割を担う最も顕著な束の一つである。脳梁は半球間のコミュニケーションを促進し、脳領域間の認知、情動、感覚情報の統合を可能にする。さらに、正常な経梁梁機能は、持続的注意、運動制御、両側運動の同期に不可欠である。
脳梁の構造的および機能的変化は、脳半球間の情報共有の欠陥につながり、精神障害患者の認知障害、情動調節不全、社会的困難の一因となる可能性がある。
脳梁は、緊張病に関連する最も一般的な白質領域の一つである。これは、緊張病の病態生理学における、抑制または減少した半球間伝達の増加という役割と一致している。
以前の 拡散MRI 研究のうち 3 つは、緊張病患者における脳梁の変化を示した。Viher らは脳梁内の白質の群効果を検出した。Wasserthal らは、トラクトメトリーを用いて、NCRS 基準による緊張病患者では緊張病でない患者と比較して脳梁の FA が低下していることを発見した。同様に、Krivoy らの研究では、緊張病を伴う SSD 患者は、緊張病を伴わない患者と比較して脳梁膨大部における FA が有意に高いことが示された。
既存研究との相違点 (Disagreements with existing studies)
本研究では、whiteCAT 群の緊張病患者では対照群と比較して FA が低下していたが、replication コホートでは正反対の結果であった。FA の変動は珍しいことではなく、状態依存性の精神病理に起因する可能性がある。
以前の緊張病に関する 拡散MRI 研究では、脳梁の FA と緊張病徴候の重症度との間に有意な関連は認められず、この関係を全く検証していなかった。例えば、TBSS を用いた Viher らは、脳梁の FA と BFCRS との関連は認められなかった。さらに、Wasserthal らの研究では、3 つの異なる方法を用いたが、脳梁の白質と NCRS スコアとの関連は認められなかった。最後に、Krivoy らは、MRI 実施時には患者は寛解状態にあり、BFCRS スコアは両群とも 0 であったため、緊張病の重症度と FA 値との関係を解析しなかった。
