認知症病因物質がもたらす会話内容への影響分析と

近年，認知症者は増加し，介護や病院などの逼迫による社会問題を引き起こしている．認知症全体の60-70%を占めるAD[1]は早期治療により，症状の緩和や遅延が可能である．昨年，日本でも承認されたレカネマブ[2]は投与対象をADの早期段階としており，依然として早期発見が求められている．ADの早期発見を目的とした研究の多くは軽度認知症(MCI)を対象としている[3,4]．しかし，MCIは神経細胞死が起こり始めた段階であり，既に死滅した神経細胞は回復しないと言われている．そのため，MCI期以前の検出が必要である．そこで注目したのが，健常者(HC)でありつつも，ADの原因物質であるアミロイドβ(Aβ)の蓄積が認められるプレクリニカルAD[5]である．現在プレクリニカルADの検出方法には，アミロイド・イメージング(AβPET)やタウ・イメージング(タウPET)がある．これらのPET検査はプレクリニカルADの検出に有効な一方で，侵襲性を有し，検査費が高額などのデメリットを有している．そのため，プレクリニカルADを検出できる安価かつ非侵襲性を有する検査が求められている．そこで，ADの症状が表出される情報の中で，日常生活から容易に収集が可能であり，収集する際に受検者への負担の少ない自由会話音声に着目した．ADの発見やADの早期発見に自由会話音声を利用した先行研究は多い．しかしそれらの多くは，ある絵を説明しているなど，一定のタスク実行時の音声を自由会話音声として使用している[3,4]．そのため，認知障害の表れていないプレクリニカルADの識別には適していない．そのため，用いる音声は，日常の会話に近い雑談対話音声が望ましい．上記背景の下，本研究は雑談対話音声から得たテキストを用いたプレクリニカルADの識別を目的とする．まず，プレクリニカルAD期の認知機能検査の結果や言語特徴量への影響を調査した上で，言語特徴量を用いてプレクリニカルADを識別する．さらに，BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)とその派生モデルRoBERTa(ARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproach)を用いた手法，BERT，RoBERTaとアンサンブル学習を組み合わせた手法の2種類を実施した．次に，精度向上を目標に，BERTやRoBERTaを特徴量抽出器として用い，言語特徴量と組み合わせて識別器の入力とした識別モデルを新たに提案する．なお，本研究は名古屋大学大学院医学系研究科生命倫理委員会の承認を得て実施した.