臨床精神薬理

Abstract

うつ病を含む精神疾患の病態解明のために，罹患者と対照者のゲノム，エピゲノム，転写物，タンパク質，代謝産物等の分子レベルの情報を網羅的に把握する技術が導入されて久しい。しかし，うつ病の病態が多因子で多様性が高く，また，表現型となる診断が主観的な訴えや観察に基づくことは，依然，病態解明を困難にしている。一方，人工知能技術は，網羅的な分子解析により得られた情報から，特定の候補分子を探索するのではなく，情報全体から一定の基準で特徴を見出したり，疾病などの関心のある事象を予測したりすることを可能にする。また，罹患者の音声，体動等に関する情報をセンシング技術で集積し，人工知能技術で処理することで，うつ病に起因する言動の変化を客観的に捉える試みも進んできている。うつ病研究に人工知能技術を導入することは，病態の理解や，個人の特性に合わせて有効な治療法を提供する個別化医療技術の開発に繋がるものと期待される。 臨床精神薬理　26：285-292, 2023　Key words : artificial intelligence, machine learning, deep learning, depression, emotion