統合失調症スペクトラム障害（SSD）と自閉スペクトラム症（ASD）との関係については長年議論されてきたが、いまだに解明には至っていない。京都大学の吉原 雄二郎氏らは、ASDとSSDの関係を定量化および視覚化するために、安静時機能結合MRIに基づき健常対照群（HC）から患者を判別する両方の分類手法を用いて調査を行った。Schizophrenia Bulletin誌オンライン版2020年4月17日号の報告。
信頼性の高いSSD分類手法を開発するため、慢性期SSD患者を含む京都大学医学部附属病院のデータセット（170例）よりSSD固有の機能的接続を自動的に選択する高度な機械学習アルゴリズムを適応した。SSD分類手法の一般化の可能性は、2つの独立した検証コホートと初回エピソード統合失調症患者を含む1つのコホートによりテストした。SSD分類手法の特異性は、ASDとうつ病の2つの日本人コホートによりテストした。分類手法の機能的結合の加重線形総和は、疾患の神経分類の確実性を表す生物学的ディメンションを構成した。以前に開発したASD分類手法をASDディメンションとして使用した。SSD、ASD、HC群の分布は、SSDおよびASDの生物学的ディメンションで調査した。
主な結果は以下のとおり。
・SSD群とASD群は、2つの生物学的ディメンションにおいて、重なり合う関係性と、非対称な関係性の両方の特性があることが示唆された。
・SSD群は、ASD傾向があるのに対し、ASD群にはSSD傾向が認められなかった。
著者らは「生物学的な安静時の脳機能結合と、従来の症状や行動から規定される精神疾患の診断を基に、高度な機械学習アルゴリズムを用いてSSDの判別法を新たに開発できた」とし「各精神疾患の判別法の開発により、生物学的な側面からの各精神疾患の関係性についての解明につながることが期待でき、今後の精神疾患の個別化医療に役立つであろう」としている。
（鷹野 敦夫）
