慢性脳卒中における対側神経可塑性と運動障害との関連：深層学習によるMRI地域脳年齢を用いた多コホート後ろ向き観察研究
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年1月24日
タイトル：Associations between contralesional neuroplasticity and motor impairment through deep learning-derived MRI regional brain age in chronic stroke (ENIGMA): a multicohort, retrospective, observational study.
雑誌名：Lancet Digit Health. 2026 Jan 22; 100942. doi: 10.1016/j.landig.2025.100942. Epub 2026 Jan 22.
概 要：
この研究は、慢性脳卒中患者における局所的な脳損傷、地域脳年齢、運動機能との関連を調査することを目的としています。脳卒中による損傷が運動機能に与える影響を理解するために、501人のデータを用いて、脳の各領域の年齢を推定しました。結果として、損傷の大きさが対側の脳年齢に影響を与え、運動障害の予測因子が特定されました。特に、対側の脳年齢が若いことが重度の運動障害と関連していることが示されました。
方 法：
この多コホート後ろ向き観察研究では、ENIGMA脳卒中回復作業部会のデータセットから慢性片側脳卒中患者501人を含め、UKバイオバンクから得たデータを用いて地域脳年齢予測モデルを訓練しました。MRIスキャンを用いて18の機能的サブリージョンの地域脳PADを推定し、線形混合効果モデルを用いて損傷の大きさと地域脳PADとの関連を評価しました。
結 果：
大きな脳損傷は、対側の脳PADの加齢を促進し、対側の注意ネットワーク領域では脳PADの減少と関連していました。機械学習モデルは、運動機能の予測因子として、運動皮質の損傷量、サリエンスネットワークの損傷量、対側前頭頭頂ネットワークの地域脳PADを特定しました。構造方程式モデリングでは、運動皮質の損傷量が運動機能の低下と関連し、対側の脳年齢が若いことが示されました。
結 論：
脳卒中の大きな損傷は、対側の脳の加齢を加速させる一方で、対側の脳の加齢を減速させることが示され、神経可塑性の指標として地域脳年齢を評価することが、運動回復を促進するための介入に役立つ可能性があります。