精神病における治療応答をfMRIを用いて予測する:包括的なレビュー

科学分野:

• 神経科学は神経科学である.
• 精神科医は精神病を患っている.
• メディカルイマージング (医学イメージング)

背景:

• 統合失調症 (SCZ) の治療反応の予測は依然として課題です.
• 機能性磁気共鳴画像 (fMRI) と機械学習 (ML) は,治療結果を予測するためにますます使用されています.
• 精神病の治療を最適化するために,パーソナライズされた医療アプローチが必要である.

研究 の 目的:

• 精神病における薬理学的治療応答を予測するためのfMRI測定に関する文献をレビューする.
• 治療結果予測における統計的およびMLアルゴリズムの役割を評価する.
• パーソナライズされた治療のための潜在的な脳ネットワークバイオマーカーを特定する.

主な方法:

• 精神病における治療反応を予測するfMRI研究に関する包括的な文献レビュー.
• 1990年1月から2023年12月までのPubMedで検索しました.
• 関連するfMRI研究21件も含まれています.

主要な成果:

• 機械学習 (ML) 技術は,予測の精度を高める可能性を示しています.
• 休息状態のfMRIでは,機能的な接続性と治療への反応との関連が確認されました.
• デフォルトモードネットワーク (DMN),サリエンスネットワーク (SN),セントラルエグゼクティブネットワーク (CEN) およびセンサリーモーター回路の接続性が変化した.

結論:

• fMRIの測定,特に機能的な接続性のパターンは,精神病の治療反応の予測価値を提供することができます.
• パーソナライズされた治療戦略は,これらの神経イメージングの発見によって情報を与えることができます.
• 精神病の強固で一般化可能な予測モデルを開発するためにさらなる研究が必要です.