精神医学のフロンティア

安静時脳機能的結合の情報に基づくギャンブル障害の判別器の開発
竹内秀暁1,2），髙橋

英彦1）

Hideaki Takeuchi, Hidehiko Takahashi【目的】近年，一部の精神疾患において，機械学習の技術を応用したアルゴリズムを用いて，少数の安静時脳機能的結合の相関値の加重線形和（WLS）により診断を予測する
判別器の作成に成功したことが報告されている．われわれは，このアルゴリズムを用いてギャンブル障害（GD）の判別器の開発に取り組み，さらに WLS と GD の臨床尺度との関連について調査した．
【方法】機械学習の訓練データには，2 箇所の MRI 施設から収集した 71 名の GD 患者と 90 名の健常対照者（HC）のデータを用いた．訓練データに機械学
習のアルゴリズムを適用して GD の判別器を作成し，作成された判別器の汎化性能は別の
MRI 施設で収集した独立したテストデータ（GD 患者 6 名，HC 14 名）を用いて検証した．WLS と GD 重症度および罹病期間との相関関係を調査した．
【結果】訓練データにおける判別器の一個抜き交差検証の結果は，area under the curve（AUC）が 0.89 であり，
テストデータにおける判別器の判別性能は AUC が 0.81 であった．GD 患者における WLSと GD 重症度および罹病期間の間には相関関係を認めなかった．
【結論】安静時脳機能的結合の情報から汎化性能を有する GD の判別器の開発に成功した．今後，判別器が GD の
正確な診断の一助となることが期待される．

索引用語

磁気共鳴機能画像法，機械学習，ギャンブル障害，安静時脳機能的結合，判別器

近年，精神疾患において MRI による安静時脳機能的結は じ め に合の変化が盛んに調べられるようになっている．GD においても安静時脳機能的結合について調べた研究がすでにいギャンブル障害（gambling disorder：GD）とは，ギャ

くつか行われているが2,11,24），その結果は一致していない．

ンブルを止めることができず，借金や失業などの社会問題

その原因の一端として，MRI 装置の種類4），撮像パラメーを引き起こすことを特徴とする精神疾患である．GD は，

ター22），研究参加者の年齢層3）や性別23）といった疾患以外

DSM‒51）では物質関連障害および嗜癖性障害群に分類さの MRI データに影響を及ぼす要因が考えられている．

れており，臨床場面ではアルコールや薬物などの物質依存精神疾患の診断は自覚症状や社会的に問題となる行動のに対して行為依存に含まれる依存症である．GD をはじめ組み合わせで構成されており，それを補い，診断のサポーとする依存症の診断基準は，自覚症状や社会的に問題となトのために機械学習の技術を用いたデータ駆動型アプロー

る行動の組み合わせで構成されており，バイオマーカーのチが近年用いられるようになってきている9）．そして一部ような生物学的情報に基づく指標は含まれていない．

の精神疾患では安静時脳機能的結合の情報から汎化性能を

著者所属：1）東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科精神行動医科学 2）京都大学大学院医学研究科脳病態生理学講座精神医学
本論文は PCN 誌に掲載された最新の研究論文21）を編集委員会の依頼により，著者の 1 人が日本語で書き改め，その意義と展望などにつき加筆したものである．
doi：10.57369/pnj.23-066
精神神経学雑誌

第 125 巻 第 6 号（2023） 461—467 頁

461有する判別器の開発に成功したことが報告されている10,29,31）．

2．臨床尺度

これらの研究では，MRI 装置/撮像パラメーター/研究参加

20 項目の自記式質問票からなる South Oaks Gambling

者の年齢層や性別比などの影響を除外し，疾患の分類に重Screen（SOGS）14）を用いて，GD の重症度を評価した．

要な少数の脳機能的結合の選別と各結合の重み付けの算出

SOGS は，0 点から 20 点の間の点数で評価され，点数が高を行い，選別された脳機能的結合の相関値と各結合の重み

いほど重症である．SOGS は GD のスクリーニングにも用付けの積の和，すなわち加重線形和（weighted linear sum-

いられ，5 点以上の場合，GD のリスクがあるとされていmation：WLS）によって疾患の有無を予測するといった

る．GD 患者の罹病期間は，面接により聴取した．

最新の機械学習のアルゴリズムが用いられている．
本研究では，先行研究10,29,31）と同様の機械学習のアルゴ

3．MRI データ

リズムを用いて，安静時脳機能的結合の情報から汎化性能

施設 A と施設 B にて，安静時脳機能画像/フィールドを有する GD の判別器の開発をめざした．また，判別器がマップ画像/T1 強調画像のデータを収集した．施設 A と施予測に用いる WLS の特徴を探るため，WLS と GD の臨床

設 B の MRI 装置は異なっており，撮像パラメーターも異尺度との関係を調査した

21）．本稿では，その研究成果について簡潔に紹介する．

なっていた（表 1）．安静時脳機能画像の最初の 10 秒に相当するボリュームは磁化平衡のために廃棄した．安静時脳機能画像は，MATLAB（R2017a，Mathworks，USA）上Ⅰ．研究の方法および結果で動作する SPM12 にて，まずは解析の前処理として，

slice timing，realignment，coregistration，normalization
1．研究参加者：訓練データを行い，smoothing を 6 ミリメートルで行った．なお，

GD の治療施設から GD 患者の研究参加者を募集した．

フィールドマップ補正には Fieldmap toolbox8）を使用し治療施設から募集したため，本研究に参加した GD 患者はた．その後，“scrubbing”18）を行い，過剰な頭部運動のあ研究参加時には日常的なギャンブル行動はしていなかっるフレームを解析から排除した．先行研究31）と同様に，た．女性の GD 患者の募集は困難であったため，GD 患者“scrubbing”の結果，残存データが 30％未満の参加者は訓は男性に限定して募集し，健常対照者（healthy control：

練データから除外した．得られた画像は，Brainvisa Sulci

HC）も男性に限定した．HC は地域社会から研究参加者をAtlas（BSA）17）および Automated Anatomical Labeling

募集した．データは 2 箇所の MRI 施設（施設 A，施設 B）

26）
（AAL）
の合成アトラスを用いて 140 の脳領域に分割し，にて収集した．施設 A では GD 患者 35 名，HC 44 名，施それぞれの脳領域から大脳皮質の血中酸素濃度依存性信号

設 B では GD 患者 38 名，HC 46 名，からデータを収集し，の時間経過を抽出し，バンドパスフィルター（0.008～0.1

合計 73 名の GD 患者と 90 名の HC のデータを収集した．

ヘルツ）を適用した．脳機能的結合として 140×139/2 のGD の症状は，Structured Clinical Interview for DSM‒Ⅳ9,730 の脳の 2 領域間における血中酸素濃度依存性信号の

7）（SCID）の病的賭博のセクション を用いて調べ，すべてピアソン相関係数を算出した．

の GD 患者は DSM‒5 による GD の診断基準を満たしていた．GD 患者の併存する精神疾患は SCID によりスクリー

4．機械学習ニングし，他の物質関連障害および嗜癖性障害を含むあら本研究では，先行研究10,29,31）で確立されている機械学習

ゆる精神疾患を併存する患者を除外した．HC は，SCID にアルゴリズムを使用した．この機械学習のアルゴリズム

よりスクリーニングを行い，精神疾患の既往がないことをは，L1‒regularized sparse canonical correlation analysis

確認した．すべての研究参加者について，研究参加時点で，28）（L1‒SCCA）と sparse logistic regressions（SLR）30）のカ

身体的に健康であること，神経学的な外傷歴がないこと，

スケードによる 9×9 の入れ子型の特徴選択と一個抜き交

重度の内科疾患が併存していないこと，違法薬物の使用歴差検証（leave‒one‒out cross validation：LOOCV）で構がないことを確認した．本研究は，京都大学医の倫理委員成されている．L1‒SCCA は，GD の診断に関連する安静会に承認されたプロトコールに従い，すべての研究参加者

時脳機能的結合を除去しギャンブル障害の診断と関連するから十分なインフォームドコンセントを得て，守秘義務を

脳機能的結合を抽出する機能を有し，SLR は，L1‒SCCA

遵守し，匿名性の保持に配慮して行った．

にて抽出された GD の診断に関連する脳機能的結合を自動

462

精神経誌（2023）第 125 巻 第 6 号

表1

安静時脳機能画像および T1 強調画像の撮像パラメーター

パラメーター

撮像場所
施設 A

施設 B

施設 C

安静時脳機能画像
MRI scanner
Siemens TimTrio
Siemens Trio
Siemens Verio
magnetic field strength（T）
3.0
3.0
3.0
head coil（channel）
32
8
32
field of view（ミリメートル）
212×212
256×192
212×212matrix
64×64
64×48
64×64
number of slices
40
30
39
number of volumes
240
180
244
in—plane resolution（ミリメートル） 3.3125×3.3125
4.0×4.0
3.3125×3.3125
slice thickness（ミリメートル）
3.2
4.0
3.2
slice gap（ミリメートル）
0.8
0
0.8
TR（ミリ秒）
2,500
2,000
2,500
TE（ミリ秒）30
30
30
flip angle（degrees）
8090
80
slice acquisition orderascendinginterleaved
ascending
教示
リラックスしてください．モニターに映る中央の十字
マークを眺めて，何も考えないでください．
T1 強調画像
field of view（ミリメートル）
225×240225×240
256×256
matrix240×256240×256
256×256
number of volumes
208
208
208
resolution（ミリメートル）
0.9375×0.9375 0.9375×0.9375
1.0×1.0
slice thickness（ミリメートル）
1
1
1
TR（ミリ秒）
2,000
2,000
2,000
TE（ミリ秒）
3.40
4.38
3.51
TI（ミリ秒）990
990
990
flip angle（degrees）
88
8（文献 21 より和訳し改変して引用）的に刈り取り，疾患の判別に大きく寄与する少数の脳機能5．研究参加者：テストデータ

的結合だけを抽出し，抽出した脳機能的結合ごとに重み付訓練データから作成した判別器の汎化性能を検証するたけを算出してロジスティック回帰モデルを学習する機能をめに，施設 C にて，施設 A および施設 B の研究参加者と有する．各参加者の診断は，最終的に選択された少数の脳は異なる独立した男性 GD 患者 6 名と男性 HC 14 名のデー

機能的結合を示す相関値と各結合の重み付けの積の和，すタを収集した．施設 C の研究参加者は訓練データの研究参

なわち WLS が，正の値の場合は GD 患者，負の値の場合加者と同様の方法で募集した．テストデータでは，安静時

は HC と 予 測 さ れ る． 訓 練 デ ー タ に お け る 判 別 器 の脳機能画像/フィールドマップ画像/T1 強調画像を，訓練

LOOCV の結果から，area under the curve（AUC），精度，

データと異なる 3 T MRI 装置を用いて収集した．安静時脳感度，特異度を算出した．LOOCV の結果の統計的有意性

機能画像と T1 強調画像のパラメーターは表 1 にまとめた．

は，並び替え検定

16）によって評価した．並べ替え検定でテストデータの研究参加者の診断過程と除外基準は訓練

は，各参加者の診断ラベルをランダムに 1,000 回入れ替え，

データの研究参加者と同様の方法で行った．テストデータ

LOOCV の結果の精度を算出した．P 値は，並べ替え後のの MRI データは，訓練データと同じ手順で処理した．テ

精度の分布のうち，実際の診断予測の結果と等しいか大きストデータにおける判別器の性能は，AUC，精度，感度，

い値をすべて合計し，並べ替えの回数で割って算出した．

特異度を算出し評価した．

有意水準は P＜0.05 とした．画像解析および機械学習のア

また，テストデータにおける判別器の性能の統計的有意ルゴリズムのより詳細な内容については Takeuchi, H. らの性は，P＜0.05 の有意水準で並べ替え検定16）により評価し

論文21）を参照されたい．

た．

精神医学のフロンティア：安静時脳機能的結合の情報に基づくギャンブル障害の判別器の開発

463

6．WLS と臨床尺度との相関

められなかった（ρ＝0.18，P＝0.13）．

訓練データにおける GD 患者において，WLS と SOGSⅡ．考および罹病期間について相関を調査した．有意水準は，P察＜0.05（両側）とした．テストデータにおいては，GD 患者のサンプル数が少ないため（n＝6），相関は調べなかった．

安静時脳機能的結合の情報から機械学習のアルゴリズムを用いて，MRI 装置や撮像パラメーターの違いを超えた汎化性能を有する GD の判別器の開発に成功した研究は，わ

7．結

果

GD 患者 73 名と HC 90 名のデータを訓練データとして収集したが，施設 A の GD 患者 1 名を過去の違法薬物の使れわれの知る限り，本研究が初めてである．GD 患者において，判別器が判別に用いる WLS と SOGS および罹病期間との間に相関は認められなかった．

用歴が発覚したため除外し，施設 A の別の GD 患者 1 名がGD を含む依存症は，自己申告による自覚症状や問題行

安静時脳機能画像データの“scrubbing”の結果，残存動に関する情報に基づいて診断される．GD を含む依存症

データが 30％未満であったため，訓練データから除外しの患者は，自分の症状の否定や，嗜癖対象に関連する行動

た．最終的に，合計 161 データ（GD 患者 71 名，HC 90の隠匿が報告されており5,6,20），このことは GD を含む依存名）を機械学習の訓練データとして使用した．訓練データ

症の正確な診断を困難にしている．本研究の成果が今後のにおける研究参加者の年齢は，GD 患者 35.0 歳（±9.6）/

GD の正確な診断の一助になることが期待される．

HC 34.8 歳（±8.2），テストデータにおける研究参加者の一方，GD 患者における WLS は SOGS や罹病期間との年齢は，GD 患者 31.5 歳（±8.7）/HC 29.5 歳（±5.7）で間に相関を認めなかった．本研究に参加した GD 患者はあった．訓練データにおける GD 患者の SOGS は 13.5 点

GD の治療施設から募集したため，本研究参加時には日常（±2.5），罹病期間は 11.9 年（±8.6），テストデータにお的なギャンブル行動はしていなかった．このことが，本研

ける GD 患者の SOGS は 15.0 点（±2.6），罹病期間は 11.5

究における SOGS と WLS の相関を認めなかった一因と年（±9.8），であった．本研究に参加した GD 患者は，訓なった可能性が考えられ，本研究における WLS は日々の練データとテストデータともに GD の重症度が高く平均罹ギャンブル刺激によって変化する患者の脳の状態（＝病期間が 10 年以上と長いという特徴が認められた．

state）ではなく，主として患者の脳のある程度固定化した訓練データから作成された GD 判別器は，15 本の安静時特徴（＝trait）を反映している可能性が考えられる．ま脳機能的結合から構成されていた（表 2）．判別器を構成した，GD 患者において，罹病期間と WLS には相関がなかっている脳機能的結合はさまざまな機能ネットワークにまたた．このことは，GD において脳活動に影響を及ぼすことがっており，特定の半球や脳機能ネットワークへの偏りはが報告されている疾患の慢性度25）を，本研究における認めなかった．判別器は，訓練データにおける LOOCV にWLS が単純に反映しているのではないことを示唆していおいて AUC＝0.89 で GD 患者と HC を判別していた（精る．今後，本研究における WLS が反映しているものを明度＝0.79，感度＝0.79，特異度＝0.79）．訓練データにおけらかにするために，GD 患者における WLS の疾患の進行

る GD 患者および HC の WLS の分布を図左に示す．並べや慢性化による変化やギャンブルの中断や GD の治療に対替え検定の結果は，P＝0.007 であった．判別器は，テストする反応を調べるような縦断的研究を実施することが期待

データにおいても AUC＝0.81 と高い判別性能を示した

される．

（精度＝0.75，感度＝1.00，特異度＝0.64）．テストデータ

本研究では，女性の GD 患者を募集することが困難であにおける GD 患者および HC の WLS の分布を図右に示す．

り男性患者のみから判別器を作成したため，女性の GD 患

並べ替え検定の結果は，P＝0.009 であった．

者に対する判別器の汎化性能は不明である．また，他の精WLS と SOGS および罹病期間の間の相関は，スピアマ

神疾患による安静時機能的結合の変化が混入することを避ンの順位相関係数を用いて調査した．WLS と SOGS の間けるため，本研究では他の精神疾患の合併する GD 患者をには，両群で有意な相関は認められなかった（GD 患者群，除外したが，実際には GD 患者は他の精神疾患を併存して

ρ＝0.02，P＝0.85；HC 群，ρ＝0.19，P＝0.07）．GD 患

いることが多いことが報告されている19）．本研究の結果を者群において，WLS と罹病期間との間に有意な相関は認

GD 患者に適用する際には，これらの点を考慮する必要が464

精神経誌（2023）第 125 巻 第 6 号

表2
半球

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

右
右
右
左
左
右
右
右
左
左
左
左
左
右
左
左
左
右
右
右
左
右
右
左
左
左
左
左
左
左

判別器に選択された脳機能的結合
脳領域

平均相関値

重み付け

brainvisa sulciatlas（sulcus）

automated anatomical labeling（gyral region）

ブローカ野

ネットワーク

GD 患者

HC

cmrg.pos.f.
ant.scnt.rl.f.
intpar.s.
cmrg.ant.f.
sup.ptct.s.
calcar.f.
intpar.s.
sup.pi.sup.s.
rhinal.s.
insulapos.intl.s.
subcal.s.
median.prct.s.
ant.inf.fr.s.
orbital.fr.s.
intnl.fr.s.
sup.tmp.s.
median.fr.s.
sup.tmp.s.
orbital.fr.s.
med.occt.lt.s.
int.occt.lt.s.
olfactory.s.
med.occt.lt.s.
pos.tabst.s.
trns.partl.s.
pallidumpolar.tmp.s.
hippocampus
pos.tabst.s.

middle cingulate & paracingulate g.
rolandic operculum
inferior parietal g.
anterior cingulate & paracingulate g.
postcentral g.
calcarine fissure
inferior parietal g.
postcentral g.
fusiform g.
insulalingual g.
posterior cingulate g.
precentral g.
middle frontal g.
middle frontal g.
superior frontal g., medial
middle temporal g.
supplementary motor area
superior temporal g.
middle frontal g.
inferior temporal g.
fusiform g.
gyrus rectus
inferior temporal g.
middle temporal g.
precuneus
pallidum
inferior temporal g.
hippocampus
middle temporal g.

23
44
40
24, 3231740
33747, 4818, 19
23
4
46
46
6
21
6
22
46
20
37
11
20
21
5, 7
N/A
20
20, 30, 36
21DMN, SN, PN
SN
SN, ECN, VSN
DMN, SNSMN
PVN
SN, ECN, VSN
SMN
HVN
SN
HVN
PN
VSN
ECN, SN, DMN, VSN
ECN, SN, DMN, VSN
ECN, SN, VSN
LN, ECNSN
AN
ECN, SN, DMN, VSN
ECN
HVN
N/A
ECN
LN, ECN
ECN, SN, PN
N/A
ECN
DMN
LN, ECN

0.21

0.29

－1.06

－0.19

－0.29

2.05

0.17

0.02

2.88

0.24

0.36

－2.06

－0.06

0.01

－1.18

－0.003

－0.08

2.03

－0.22

－0.09

－2.21

0.18

0.04

1.92

0.02

0.19

－2.85

－0.02

－0.12

2.51

0.16

0.09

1.45

0.05

0.13

－0.98

0.13

0.08

1.29

－0.004

0.07

－1.07

0.08

0.13

－1.76

brainvisa sulci atlas の略語：cmrg.pos.f.：calloso—marginal posterior fissure, ant.scnt.rl.f.：anterior sub—central ramus of the lateral fissure, intpar.s.：internal parietal sulcus, cmrg.ant.f.：calloso—marginal anterior fissure, sup.ptct.s.：superior postcentral sulcus, calcar.
f.：calcarine fissure, intpar.s.：internal parietal sulcus, sup.pi.sup.s.：superior postcentral intraparietal susperior sulcus, rhinal.s.：rhinal
sulcus, pos.intl.s.：posterior intra—lingual sulcus, subcal.s.：subcallosal sulcus, median.prct.s.：median precentral sulcus, ant.inf.fr.s.：anterior inferior frontal sulcus, orbital.fr.s.：orbital frontal sulcus, intnl.fr.s.：internal frontal sulcus, sup.tmp.s.：superior temporal sulcus, median.fr.s.：median frontal sulcus, med.occt.lt.s.：median occipito—temporal lateral sulcus, int.occt.lt.s.：internal occipito—temporal lateral sulcus, olfactory.s.：olfactory sulcus, pos.tabst.s.：posterior terminal ascending branch of the superior temporal sulcus,
trns.partl.s.：transverse parietal sulcus, polar.tmp.s.：polar temporal sulcus
ネットワークの略語：AN：auditory network, BGN：basal ganglia network, DMN：default mode network, ECN：executive control network, HVN：higher visual network, LN：language network, PN：precuneus network, PVN：primary visual network, SN：salience network, SMN：sensorimotor network, VSN：visuospatial network（文献 21 より和訳して引用）ある．最後に，テストデータの収集時期にコロナ禍が始ま

お わ り にり，テストデータの研究参加者を集めることが大変難しく
なり，最終的にテストデータのサンプルサイズがやや小さくなってしまったことは残念であった．

GD のような行為依存は，物質依存と異なり，依存性物
質自体の神経毒性による脳変化を伴わない12,27）．したがって，GD の脳画像研究は物質依存の理解に有益であると考えられている13）．今後，GD の判別器の各種物質依存への精神医学のフロンティア：安静時脳機能的結合の情報に基づくギャンブル障害の判別器の開発

465

訓練データ15

テストデータ
5

10
人数

人数
5

0
－30

－20

－10

0
WLS

10

20

30

0
－10

0
WLS

10

HC：施設A

HC：施設C

HC：施設B

GD患者：施設C

GD患者：施設A
GD患者：施設B図WLS の分布（文献 21 より和訳し改変して引用）適用，あるいはその逆を行うことで，依存症全般に共通する神経基盤や依存症ごとに異なる神経基盤が明らかになる，すなわち依存の本質に迫る手がかりが得られる可能性がある．
安静時脳機能画像には，体動ノイズ，生理ノイズ（呼吸，脈拍など）などさまざまなノイズが含まれており，安静時
脳機能的結合の解析を行う際にはノイズの除去が非常に重要である15）．近年，ノイズ除去のための洗練された方法が次々と提案されている．機械学習の技術についても新しい手法が次々と開発されている．今後より多くの研究機関が連携することで，バラエティに富んだ多くの GD 患者のデータを扱える可能性がある．本研究の成果を利用し新しい知見の探索や臨床応用をめざす一方で，さらに大規模で多様なデータに対して，より洗練された安静時脳機能画像のノイズ除去や新たな機械学習の技術を適用し，より高い性能の判別器の作成をめざすことも重要であろう．
なお，本論文に関連して開示すべき利益相反はない．

466

文献

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精神医学のフロンティア：安静時脳機能的結合の情報に基づくギャンブル障害の判別器の開発

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