MEDICINE & AI

タイトル：Integrating Biomarkers From Virtual Reality and Magnetic Resonance Imaging for the Early Detection of Mild Cognitive Impairment Using a Multimodal Learning Approach: Validation Study 雑誌名：J Med Internet Res. 2024 Apr 17; 26: e54538. 概　要： 軽度認知障害（MCI）の早期検出は、正常な老化とアルツハイマー病の間の移行段階であり、認知症の進行を防ぐために重要です。本研究では、バーチャルリアリティ（VR）と磁気共鳴画像法（MRI）から得られるバイオマーカーを統合し、MCIの早期検出を向上させるマルチモーダル学習アプローチを探求しました。54名の参加者（健康な対照22名、MCI患者32名）を対象に、VRテストとMRIスキャンを実施し、得られたバイオマーカーを比較しました。結果として、VRとMRIのバイオマーカーを統合したモデルが、MCIの早期スクリーニングにおいて優れた性能を示しました。 方　法： 本研究は、54名の参加者を対象としたもので、健康な対照22名とMCI患者32名が含まれています。参加者はバーチャルキオスクテストを受け、4つのVR由来バイオマーカー（手の動きの速さ、スキャンパスの長さ、完了までの時間、エラー数）を収集しました。また、T1強調MRIスキャンを用いて22のMRIバイオマーカーを収集しました。共分散分析を用いて、健康な対照群とMCI患者群のバイオマーカーを比較し、マルチモーダル学習モデルの訓練と検証を行いました。 結　果： VR由来バイオマーカーを用いたサポートベクターマシン（SVM）は、感度87.5%、特異度90%を達成しました。一方、MRIバイオマーカーは感度90.9%、特異度71.4%でした。VR環境における実行機能の障害とMRIで観察された脳の萎縮との間に有意な相関が見られました。VRとMRIの両方のバイオマーカーを統合したマルチモーダルSVMモデルは、94.4%の精度、100%の感度、90.9%の特異度を達成し、優れた結果を示しました。 結　論： VR由来バイオマーカーは高い特異度を持ち、MCIの早期スクリーニングツールとして有用であることが示されました。一方、MRIバイオマーカーは高い感度を持ち、MCIの存在を確認するのに優れています。本研究で導入されたマルチモーダル学習アプローチは、多様なバイオマーカーを統合することでMCIの早期検出の改善に寄与する可能性があります。