双極性障害の診断に向けた臨床ツールとしてのマルチモーダルEEG–fNIRS分類

日常のメンタルヘルスにとってなぜ重要か

双極性障害は、とくに主要なサブタイプを区別する必要がある場合に診断が難しいことが多いです。現在の診断はほとんど面接や観察に依存しているため、誤った治療を長年受け続ける人がいます。本研究は、感情課題を行っている間に取得した、簡便で非侵襲的な脳計測が、双極性障害の有無、どのサブタイプであるか、健康な人かを客観的に示す手がかりになりうるかを調べます。もし有効であれば、このような手法は一般的な診療環境でより迅速で個別化されたケアにつながる可能性があります。

光と電気で気分の変動をのぞく

研究者たちは双極性障害の核心的な特徴、すなわち一見安定している期間でも感情を管理することが継続的に困難である点に着目しました。彼らは大病院でなくても使える二つの手法を用いました。ひとつはEEGで、頭皮上のセンサーキャップで脳の電気活動を記録します。もうひとつはfNIRSで、前頭部に近赤外光を通して脳外側部の血中酸素変化を追跡します。これらを組み合わせることで、感情や意思決定、社会的行動を制御する前頭領域の、速い電気信号と遅い血流応答の両方を捉えられます。

感情的な気晴らしをリアルタイムで試す

感情制御を調べるために、研究チームは参加者が画像の内容（快・中立・不快）を無視して、枠の色だけに反応する視覚課題を設計しました。感情的な反応と単純な課題遂行が綱引きする、情動ストループ課題の変形です。参加者には双極性障害I型、II型の成人と健康なボランティアが含まれました。課題実施中、EEGセンサーは頭全体を覆い、少数のfNIRS光源と検出器が左前頭部上の血流変化を記録しました。

誰が誰かを明かすパターン

まず研究者たちは行動データを確認しました。双極性障害の人々は不快な画像に対する反応が中立や快の画像より遅く、否定的な感情が思考をより妨げていることを示唆しました。健康なボランティアにはこのパターンは見られませんでした。次に脳信号に目を向けました。EEGからは（秒速約0.1秒前後の視覚応答から、感情や意思決定に関連する後続の波まで）時間窓を抽出し、遅いfNIRS応答からは各画像提示後の血流の上昇と低下を捉えました。これらの特徴を用いて機械学習モデルを訓練し、被験者が健康か双極性障害か、さらに双極性患者の中でI型かII型かを分類しました。

信号を組み合わせると診断力が高まる

頭全体のEEG信号のみを用いても、モデルは患者と健康者を区別し、しばしば二つの双極性サブタイプを分けることができました。しかしfNIRSの特徴を加えると、特に区別が難しい課題—双極性II型と健康者、I型とII型の判別—において一貫して成績が向上しました。光学的測定は前頭部における血管と神経活動の相互作用についての情報を追加し、EEG単独では捉えきれない微妙な神経血管の違いをとらえました。EEGデータを前頭部センサーのみに制限した、より簡便で携帯可能なシステムを模した場合でも、EEGとfNIRSの併用は誤分類を減らし高い性能を維持しました。

より簡便で客観的な診断に向けて

要するに、本研究は頭部に取り付けた少数のセンサーが、健康な人と双極性障害の人、さらにはその主要サブタイプ間で異なる信頼できる脳パターンを検出できることを示しています。電気活動と血流変化を組み合わせることで、コンピュータ分類器が利用できる情報が強化され、サブタイプの識別精度が高まります。より大規模な研究がまだ必要ではありますが、これらの発見は面接を補完し誤診を避けるのに役立つ、将来の診療向けの道具につながる可能性があり、双極性障害のリスクがある人へのより早期で個別化された治療の実現を示唆しています。

引用: Tahir, I., Planat-Chrétien, A., Bertrand, A. et al. Multimodal EEG–fNIRS classification as a clinical tool for bipolar disorder diagnosis. Transl Psychiatry 16, 177 (2026). https://doi.org/10.1038/s41398-026-03858-1

キーワード: 双極性障害, 脳イメージング, EEG, fNIRS, 感情制御