脳神経ネットワークの変化から軽度認知機能障害の進行パターンを予測する

代表者 : 新井 哲明  

認知症の前駆症状である軽度認知機能障害(mild cognitive impairment: MCI)は、治療介入に重要な時期として広く注目をされています。しかし認知症には、アルツハイマー型認知症やレビー小体型認知症など複数の原因が存在しており、発症後の治療方針なども疾患毎に大きく異なります。このためMCIを診る時には、どういった疾患の前駆症状であるかを明らかにすることが重要です。これまではそれぞれの認知症に特徴的な局所脳萎縮のパターンからMCIのパターンが推測されており、神経ネットワークに注目した鑑別は行われてきませんでした。

そこで本研究では、アルツハイマー型認知症のMCI(MCI-AD)とレビー小体型認知症のMCI(MCI-LB)患者を対象に、頭部MRI検査を施行し、そこからさまざまな脳神経ネットワーク指標を算出して、健常者群を含めた3群での相違について検討を行いました。

その結果、ネットワーク指標のうち、MCI-LBでは右被殻の次数、また、MCI-ADでは左島と後部帯状回の次数が、健常被験者と比較して有意に低下していました。

レビー小体型認知症では、脳内の線条体というドーパミン作動性神経が豊富な領域に障害を認めることが知られています。一方、アルツハイマー型認知症では線条体領域にはあまり障害がみられません。これらの障害パターンの違いを神経ネットワーク指標から明らかにすることは、MCI-ADとMCI-LBの鑑別にとって有用なマーカーになり得ると期待されます。

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プレスリリース

研究代表者
筑波大学医学医療系
新井 哲明 教授