近年、「大人の発達障害」が注目を集めているが、 ADHD(注意欠陥・多動性障害)もその一つである。

福井大学　子どものこころの発達研究センターの友田教授とジョン特命教授らは、ADHDの児童の脳画像をAIを用いて解析し、特定の脳部位に特徴があることを明らかにした。

▶︎ ＡＤＨＤの脳構造の特徴を人工知能により解明し、遺伝子多型の影響を発見

対象は、７～１５歳のＡＤＨＤの児童３９人と、年齢、ＩＱ（知能指数）がマッチした定型発達児３４人（いずれも男児）。MRIで撮像した脳領域ごとの脳皮質の厚みと面積のデータを用いて、「サポート・ベクター・マシン」という機械学習の技法で解析した。

その結果、眼窩前頭皮質外側など１６領域の皮質の厚み、11領域の皮質の面積にＡＤＨＤの特徴が現れることが判明した。各領域の厚み、面積の値の個々にＡＤＨＤかどうかの境界値が明確にあるわけではないものの、この成果により１６領域、１１領域の値の全体像から７４～７９％の精度で識別できることを確認した。

さらに、本成果とＡＤＨＤ発症に関連があることが分かっているＣＯＭＴ遺伝子の多型について検討したところ、眼窩前頭皮質外側など２領域で多型のうち、あるタイプではこの領域の皮質の厚み、面積と、ＡＤＨＤの症状の１つである「作業記憶の苦手さ」とに有意な関係があることが分かった。

本研究成果は、2018年12月3日付けで英国科学雑誌「Cerebral Cortex」に掲載されている。