51探花

【本学研究者情报】

〇东北大学大学院医学系研究科
精神神経学分野
讲师　高桥雄太

【概要】

精神疾患の个别化医疗の実现に向け、个人の生体机能をコンピュータ上で再现する「デジタルツイン」技术が近年注目を集めています。しかし、脳のネットワーク构造と、実际の认知?行动?脳活动の动的なプロセスを个人レベルで结びつけて再现することは、これまで大きな课题でした。このたび、国立研究开発法人国立精神?神経医疗研究センター（狈颁狈笔）の高桥雄太室长（东北大学大学院医学系研究科讲师兼务）、宗田卓史リサーチフェロー、山下祐一室长、东北大学大学院医学系研究科の富田博秋教授らの研究グループは、个人の脳の机能的结合（コネクトーム）データ^（注1）に基づき、その人特有のマルチタスク実行时の认知?行动および脳活动の动的プロセスを逐次的に予测?再现する、新たな「デジタルツイン脳」システムを开発しました。

本システムは、个人の脳ネットワーク情报を入力として、その人固有の认知や行动ダイナミクスを再现する「个别化デジタル脳モデル」を构筑するもので、「ハイパーネットワーク^（注1）」と呼ばれる高度な人工知能技术を応用しています。ハイパーネットワークは、「ある础滨が别の础滨の构造や特性を设计する」近年注目されている手法ですが、本研究グループはこれを世界で初めて脳画像（コネクトーム）データへ适用することに成功しました。その结果、本システムは一人ひとりの脳活动パターンと行动特性を高精度に予测できるだけでなく、コンピュータ上で脳回路への仮想的な介入を行い、个人ごとに异なる介入効果を事前に予测する「バーチャル介入シミュレーション^（注1）」が可能であることを実証しました。

本研究成果は、日本時間2026年2月13日0時（報道解禁日時：米国東部時間2月12日10時）に、国際学術雑誌「BMEF」(BME Frontiers)に掲載されました。

図1. デジタルツイン脳システムの概要と予測精度
(A) 提案システムの概要：個人の脳の配線図（rsFCM）をハイパーネットワークが読み込み、その個人に対応したメインネットワーク（RNN）を生成します。生成されたメインネットワークは、感覚入力を受け取り、行動と脳活動（BOLD信号）をリアルタイムに出力します。 (B) 行動予測の精度： 実際の反応時間（横軸）とモデルが予測した反応時間（縦軸）の散布図。高い相関を示し、個人の反応速度の特性を正確に再現できています。 (C) 脳活動波形の再現： 実際の脳活動（オレンジ破線）とモデルが予測した脳活動（青実線）の比較例。 (D) 脳活動パターンの統計的再現性： 実際の脳活動と予測された脳活動の統計量（一般線形モデルのt統計量）の相関。高い相関（r=0.84）は、モデルがタスクに応じた脳部位の活動を正確に捉えていることを示します。

【用语解説】

注1. コネクトーム（脳のネットワーク、rsFCM）
脳内の異なる領域がどのように機能的に結びついているかを示すネットワーク構造のこと。本研究では、安静時機能的MRIデータから得られる機能的結合行列（Resting-state Functional Connectivity Matrix）を使用しています。

注2. ハイパーネットワーク（Hypernetwork）
あるニューラルネットワークのパラメータ（重み）を、别のニューラルネットワークが出力する机械学习の仕组み。本研究では、个人の脳配线データを入力とし、その人の脳机能を模倣するメインネットワークの构造を决定するために用いられました。

注3. バーチャル介入シミュレーション
実际の患者に施术を行う前に、コンピュータ上のデジタルツインに対して仮想的な介入（脳结合の强さを変化させるなど）を行い、その结果として症状や行动がどう変化するかを予测する技术。

【论文情报】

タイトル：Digital Twin Brain: Generating Multitask Behavior from Connectomes for Personalized Therapy
著者：Yuta Takahashi, Takafumi Soda, Hiroaki Tomita, Yuichi Yamashita
掲載誌：BMEF (BME Frontiers)
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