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： この研究は、軽度認知障害（MCI）の早期発見を目的として、バーチャルリアリティ（VR）と磁気共鳴画像（MRI）から得られるバイオマーカーを統合するマルチモーダル学習アプローチを検証しました。MCIは正常な老化とアルツハイマー病の間の移行期であり、早期発見が認知症の進行を防ぐために重要です。54人の参加者（健康な対照22人、MCI患者32人）が対象で、VRテストとMRIスキャンを通じてそれぞれのバイオマーカーを収集しました。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結果を示しました。 方　法： 本研究は、54人の参加者を対象にした比較研究です。参加者は22人の健康な対照と32人のMCI患者で構成され、VRテストを通じて4つのVR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、T1強調MRIスキャンから22のMRIバイオマーカーを取得しました。共分散分析を用いて、健康な対照とMCI患者のバイオマーカーを比較しました。 結　果： VRバイオマーカーのみを使用し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環境での実行能力の低下とMRIで観察された脳萎縮との間に有意な相関が見られました。VRとMRI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%の特異度を達成しました。 結　論： VR由来の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。MRIバイオマーカーは高い感度を持ち、MCIの存在確認に優れています。本研究のマルチモーダル学習アプローチは、さまざまなバイオマーカーを統合することで、MCIの早期発見の改善に寄与する可能性があります。