新しい脳深部刺激装置と強力な人工知能を組み合わせることで、薬剤耐性うつ病の治療が改善される可能性がある。研究者らは、脳信号を記録できる新しい脳深部刺激（DBS）装置を使用して、薬剤耐性うつ病からの臨床的回復の兆候に関連する脳活動のパターン、つまり「バイオマーカー」を特定した。この小規模な研究で得られた発見は、脳データを使用して患者が DBS 治療にどのように反応するかを理解するための重要な一歩となります。
この研究は雑誌『Nature』に掲載され、国立衛生研究所の進歩的革新的ニューロテクノロジーによる脳研究（BRAIN Initiative）イニシアチブの支援を受けました。
DBSの臨床応用
このアプローチはまだ実験段階ですが、抗うつ薬を服用しても症状が改善しないうつ病、つまり薬剤耐性うつ病として知られる症状の治療にDBSを安全かつ効果的に使用できることが臨床研究で示されています。 DBSを受ける患者は、脳の特定の領域に薄い金属電極を埋め込み、電気インパルスを生成して脳の活動を調節する手術を受けます。 DBS がうつ病患者の症状をどのように改善するのか正確にはほとんど理解されていないため、研究者が治療に対する患者の反応を客観的に追跡し、必要に応じて調整することが困難になっています。
この小規模研究には、治療抵抗性うつ病を患う成人 10 人が登録され、全員が 6 か月間 DBS を受けました。各参加者は最初に同じ量の刺激を受け、その後刺激レベルを 1 ～ 2 倍に増加しました。次に研究者らは、人工知能（AI）ツールを使用して6人の患者から収集した脳データを分析し、患者の自己申告によるうつ病の症状や安定した回復症状と相関する共通の脳活動サイン、つまりバイオマーカーを観察した。研究者らはある患者でバイオマーカーを発見し、遡及分析を通じて、臨床面接で再発の危険性があることが判明する4週間前に、その患者が大うつ病エピソードに戻るだろうと予測した。
DBS治療の改善
BRAINプログラムディレクターのジョン・ンガイ博士は、「この研究は、新しい技術とデータ主導型のアプローチが、衰弱を引き起こす可能性がある大うつ病性障害のDBS治療を改善できることを示している」と述べた。 「BRAIN Initiative のようなコラボレーションにより、有望な治療法を臨床使用に近づけることができます。
この研究では、患者は、感情的行動を制御し、悲しみに関連する脳領域である帯状皮質下皮質（SCC）を標的としたDBS療法を受けました。帯状皮質の DBS は、うつ病の症状を長期間安定して軽減できる新しい治療法です。しかし、安定した回復に至るまでの道のりは患者ごとに異なるため、DBS によるうつ病の治療は依然として困難です。臨床医はまた、時間の経過とともに変動する可能性がある症状を追跡するために、患者面接における主観的な自己申告や精神医学的評価スケールに依存する必要があります。このため、通常の気分の変化と、刺激の調整が必要なより深刻な状態とを区別することが困難になります。さらに、DBS治療後の症状の変化が現れるまでに数週間から数か月かかる場合があり、治療の効果を判断することが困難になります。
「このバイオマーカーは、脳信号を使用してDBS治療に対する患者の反応を理解し、それに応じて治療を調整できることを示しています」とNIH国立精神衛生研究所所長のジョシュア・A・ゴードン医師は述べた。 「これらの発見は、治療を実践に移す上での大きな前進を示しています。」
患者の反応とテクノロジーの役割
研究に参加した患者はDBS治療に良好な反応を示しました。 6か月後、患者の90％のうつ病症状が大幅に改善し、70％の患者は寛解したか、もはやうつ病ではなくなりました。このような高い反応率は、治療中の刺激に対して各患者の脳がどのように異なる反応を示すかを過去を振り返って研究するまたとない機会を私たちに提供します。
Christopher Rozelle 氏は、電気およびコンピュータ工学のジュリアン T. ハイタワー教授であり、博士号を取得しています。アトランタのジョージア工科大学で電気工学およびコンピューター工学の博士号を取得した博士らは、説明可能な人工知能と呼ばれる技術を使用して、脳活動のこうした微妙な変化を理解しました。このアルゴリズムは脳データを使用してうつ病状態と安定した回復状態を区別し、脳内の活動のどの変化がこの変化の主な要因であるかを説明できます。重要なのは、このバイオマーカーは、正常な日々の一時的な気分変化と持続的に悪化する症状も区別したことです。このアルゴリズムは、患者が高度なうつ病状態に向かって進行しており、DBS の調整と追加の臨床ケアが必要であるという警告サインを臨床医に早期に提供できる可能性があります。
さらなる洞察と次のステップ
「研究に参加した10人の患者のうち9人が改善した。これは、患者の回復の軌跡を追跡するために新技術を使用する絶好の機会となる」と、この研究の共同筆頭著者であり、ニューヨーク市マウントサイナイのナッシュ・ファミリー高度回路療法センター所長であるヘレン・メイバーグ医学博士は述べた。 「私たちの目標は、臨床医がいつ DBS 調整を行うかどうかを決定するのに役立つ客観的な神経信号を特定することです。」 」
「私たちの研究は、同じ脳領域に単一の電極を使用する拡張可能な手順と情報に基づいた臨床管理により、患者の状態を良くできることを示しています」と研究の共同上級著者であるロゼル博士は述べた。 「この研究はまた、薬剤耐性うつ病のような複雑な精神疾患を治療するための鍵となる、患者間の違いを理解するための優れた科学的基盤も提供します。」
次に研究チームは、手術前に患者から採取したMRI脳スキャンデータを分析した。その結果、DBS療法の対象となる特定の脳ネットワークに構造的および機能的異常があることが示されました。白質欠損がより重度であればあるほど、回復時間が長くなります。
研究者らはまた、人工知能ツールを使用して、参加者のインタビューのビデオから抽出された顔の表情の変化を分析しました。臨床現場では、患者の顔の表情がうつ病の症状の重症度を反映している可能性があり、精神科医は日常的な臨床評価中にそのような変化を検出する可能性があります。彼らは、個々の患者の発現パターンが病気から安定した回復への移行と一致していることを発見した。これは、DBS 治療からの回復を追跡するための追加ツールおよび新しい行動マーカーとして機能する可能性があります。ビデオ分析が現在および将来の病状を確実に予測できるかどうかを判断するには、さらなる研究が必要です。
観察された顔の表情の変化と解剖学的欠陥は両方とも、バイオマーカーによって捕捉された認知状態と相関しており、うつ病のDBS療法の管理におけるこのバイオマーカーの使用を裏付けています。
アトランタのエモリー大学医学部のメイバーグ医学博士、ロゼル医学博士、パトリシオ・リバ・ポッセ医学博士を含む研究チームは現在、マウント・サイナイ病院の第2コホートの患者を対象に研究結果を確認している。今後の研究では、気分の瞬間的な変化の神経基盤を研究する次世代機器を使用して、DBS の抗うつ効果の探究が続けられる予定です。
研究チームによると、この研究は、大うつ病、強迫性障害、心的外傷後ストレス障害、過食症、物質使用障害など、さまざまな精神障害に対する初期のDBS治療における大きな進歩を示すものであるという。他の DBS 研究では慢性疼痛の脳バイオマーカーが特定されていますが、脳データを使用して患者を効果的に治療する方法はまだ開発中です。