福井大学子どものこころの発達研究センターの友田明美教授、ジョン・ミンヨン特命助教らは、人工知能（ＡＩ）を使い、注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ）の子どもの脳の特徴を明らかにした。脳の磁気共鳴断層撮影装置（ＭＲＩ）画像から、ＡＤＨＤに関係する脳構造と遺伝子多型、症状の程度との関連も確認できた。検査時間はわずか５分間で、子どもの負担も少ない。ＡＤＨＤの診断支援用のバイオマーカーとして活用が期待される。

　ＡＤＨＤは、気が散るといった不注意や落ち着きがない多動性などを特徴とする発達障害の一種で、国内の有病率は８％前後とされる。診断には国際的な基準が用いられるが、臨床では正確な症状の把握や他の障害の症状と鑑別が困難であるという問題があった。

　研究チームは、同大学の３９例のＡＤＨＤ児と３４例の健常児、合計７３例の男児についてＭＲＩで脳を検査した。得られた画像をＡＩで解析すると、ＡＤＨＤには脳の皮質の厚さや面積に特徴があることが分かった。

　この特徴をもとにした診断精度は同大学では７９％、米、中の症例に対しては７３％だった。

　ＡＤＨＤに関連する遺伝子の多型について調べると、特定の遺伝子タイプについては、脳の構造的な特徴とＡＤＨＤの症状の強さとも相関が認められた。

　成果は３日、英科学誌セレブラル・コルテックスに掲載された。