フラッシュ2022年6月7日

• 九大、「ひきこもり」に特徴的な血液バイオマーカーを発見

  by MITテクノロジーレビュー編集部 [MIT Technology Review Japan]

  九州大学の研究チームは、ひきこもり者の血液中の代謝物や脂質を測定し、ひきこもりを特徴付ける血液バイオマーカーを発見した。心理社会的な面で語られることが多かった「ひきこもり」の生物学的な因子が特定されたことで、栄養療法などの生物学的なアプローチを用いた支援に応用できる可能性があるという。

  研究チームは、未服薬のひきこもり者42名と、健常ボランティア41名の臨床データ、血液データを比較・検証。その結果、ひきこもり者の血中では、健常者よりオルニチンと長鎖アシルカルニチンが高く、ビリルビンとアルギニンが低いことが分かった。さらに、男性のひきこもり者は、血清アルギナーゼが有意に高いことも分かった。

  また、血液成分と臨床検査値を加えた情報に基づいた機械学習判別モデル（ランダムフォレストモデル）を作成し、ひきこもり者と健常者を高い精度で識別することにも成功した。

  研究成果は6月1日、「ダイアログス・イン・クリニカル・ニューロサイエンス（Dialogues in Clinical Neuroscience）」誌に掲載された。

  （笹田）

  • 0

• 人気の記事ランキング

  1. Phase two of military AI has arrived 米軍で導入進む「戦場のLLM」、未解決の3つの課題とは？
  2. A Google Gemini model now has a “dial” to adjust how much it reasons 推論モデルは「考えすぎ」、グーグルがGeminiに調整機能
  3. What is vibe coding, exactly? バイブコーディングとは何か？ AIに「委ねる」プログラミング新手法
  4. The awakening of a “silent giant”: How Chinese AI models shocked the world 動き出した「静かな巨人」、中国発のAIモデルが世界に与えた驚き