機械学習により、子供の攻撃性に関わる脳のネットワークを解明

機械学習により、子供の攻撃性に関わる脳のネットワークを解明 健康
攻撃的な行動を予測する脳のハブ(点)と結合(線)が明らかになった。©Ibrahim et al. 2021

反抗挑戦性障害や注意欠陥・多動性障害(ADHD)などの小児精神疾患では、怒りの爆発や身体的攻撃を伴うことがあります。

このような症状を引き起こす要因をより深く理解することで、治療戦略に役立てることができます。

今回、イェール大学の研究者らは、機械学習を利用したアプローチにより、攻撃性を示す子どもたちの脳の連結性の乱れを明らかにしました。

これまでの研究では、特定の脳領域に焦点を当てていましたが、今回の研究では、子どもの攻撃的な行動に関連する脳全体の神経接続のパターンを特定しました。

今回の研究成果は、脳全体の接続パターンを示す「コネクトーム」と呼ばれる新しい脳機能モデルに基づいており、Molecular Psychiatry誌に掲載されました。

「不適応な攻撃性は、自己または他者を傷つける可能性があります。このような挑戦的な行動は、子どもの精神保健サービスに紹介される主な理由の1つです。コネクトームを用いたモデリングにより、攻撃的な行動に関わる脳のネットワークについて、新たな説明が可能になりました。」とエール大学児童研究センターの准教授であるDenis Sukhodolsky氏述べています。

この種の研究としては初めて、子どもたちが穏やかな表情や恐怖の表情をした顔を観察する感情顔面知覚課題を行っている間に、fMRI(機能的磁気共鳴画像)データを収集しました。

感情を表す顔を見ると、攻撃的な行動に関連する感情の生成と調節に関連する脳の状態が働くと考えられます。

そこで研究チームは、機械学習を用いて、攻撃的な行動をとったことのある子どもとない子どもを区別する神経接続を特定しました。

その結果、「宿題でイライラする」、「友だちが怒っている理由がわかる」など、社会的・情緒的なプロセスにかかわる脳内ネットワークのパターンが、攻撃的な行動を予測することがわかりました。

さらに、これらの知見を確認するために、別のデータセットで実験を行ったところ、同じ脳内ネットワークが攻撃性を予測することがわかりました。

特に、背外側前頭前野(感情の制御や、注意や意思決定などの高次認知機能に関与する重要な領域)との接続性の異常は、攻撃的な行動や、不安障害、ADHD、自閉症などの障害をもつ子どものサブグループでテストした場合、攻撃性の一貫した予測因子として浮かび上がりました。

このような背外側前頭前野への神経接続は、いくつかの小児精神疾患に共通する攻撃性のマーカーとなる可能性があります。

「本研究では、これらの大規模な脳内ネットワークの強固さと前頭前野との接続性が、臨床研究に活用できる攻撃性の神経マーカーとなる可能性を示唆しています。ヒトの機能的コネクトームは、脳の広大な相互接続性を表しています。コネクトームを理解することは、精神疾患の脳のバイオマーカーを開発するための貴重な情報を提供することができるため、神経科学の最前線にあります。」と、イェール大学児童研究センターの准研究員で論文の筆頭著者であるKarim Ibrahim氏は述べています。

さらにSukhodolskyは、「この攻撃性のコネクトームモデルは、これらの脳ネットワークと前頭前野のようなハブの間の連携を改善できるような臨床的介入策を開発するのにも役立つでしょう。そのような介入には、フラストレーションや怒りなどのネガティブな感情を調整するために必要な感情調整スキルを教えることも含まれるでしょう。」と述べています。

エール大学の他の著者には、Stephanie Noble氏、George He氏、Cheryl Lacadie氏、Michael J. Crowley氏、Gregory McCarthy氏、Dustin Scheinost氏がいます。

本研究は、米国国立精神保健研究所(National Institute of Mental Health)およびイェール大学児童研究センター(Yale Child Study Center)のFaculty Development Fundから資金提供を受けています。

Published by Yale University. Karim Ibrahim et al, Large-scale functional brain networks of maladaptive childhood aggression identified by connectome-based predictive modeling, Molecular Psychiatry (2021). DOI: 10.1038/s41380-021-01317-5