自動化された自由な言語分析がアルツハイマー病と前頭側頭型認知症の異なるマーカーを明らかにする
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Automated free speech analysis reveals distinct markers of Alzheimer's and frontotemporal dementia
雑誌名：PloS One. 2024; 19(6): e0304272.
概 要：
この研究は、アルツハイマー病（AD）と行動変異型前頭側頭型認知症（bvFTD）の患者が自然言語処理ツールを用いた自由な言語で示す特異なパターンを分析することを目的としています。96名の参加者（AD患者32名、bvFTD患者32名、健常者32名）に日常生活を語ってもらい、名詞、動詞、第一人称および第三人称の使用割合を計算しました。主な研究では、21名ずつのAD患者、bvFTD患者、健常者を対象に、機械学習を用いてグループおよび個人レベルでの識別を行いました。結果として、AD患者は名詞の使用が有意に少なく、bvFTD患者は第三人称の使用が有意に多いことが示されました。
方 法：
本研究は、96名の参加者を対象にした観察研究です。参加者は32名のAD患者、32名のbvFTD患者、32名の健常者で構成され、日常生活を語るタスクを実施しました。言語特徴は、名詞、動詞、第一人称および第三人称のマーカーの割合を計算し、機械学習を用いてグループおよび個人レベルの識別を行いました。主要評価指標は、ADとbvFTDの識別におけるAUC（曲線下面積）で、主な研究ではAUCが0.71でした。
結 果：
AD患者は健常者に比べて名詞の使用が有意に少なく、bvFTD患者は第三人称の使用が有意に多いことが確認されました。機械学習分析では、ADとbvFTDの個人を識別するための特徴が示され、AUCは0.71でした。一般化テストでは、AD患者とbvFTD患者のAUCがそれぞれ0.76および0.83に達しました。認知テストのスコアとの有意な相関は見られませんでした。
結 論：
特定の認知特性は、自由な言語において自動的に捉えることができ、これにより各疾患の特徴付け、診断、モニタリングの向上が期待されます。