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2026.05.15

Explainable AI-Driven Identification of Multimodal Biomarkers for Early Prediction of Cognitive Decline

概要


　山口大学を中心とする研究グループは、地域在住高齢者98名のマルチモーダルデータに「説明可能AI」による二段階機械学習フレームワークを適用し、18か月後の認知機能状態の予測を検討しました※。血液検査、キラルアミノ酸を含む代謝物、腸内細菌叢、ウェアラブル端末による身体活動データを統合し、SHAP解析で予測の手がかりを可視化。
　その結果、健常から軽度異常への移行には腎・代謝機能やアミノ酸バランス、活動の変動性が関わる可能性が示され、さらに重度へ進む段階ではエネルギー代謝や酸化ストレス、コリン経路の変化が関与しうることが示唆されました。
　今後の検証が進めば、低侵襲で拡張性の高い地域型認知機能スクリーニングへの応用も期待されます。

※阿知須コホート研究
https://kenkyu.yamaguchi-u.ac.jp/rcasi/yobouigaku.html

関係所員
  • ゲノム編集治療研究部門　　　
  • 　　　大石　景士 (呼吸器・感染症内科)
  • 　　　木村　和博 (眼科学講座)
  • システム医学情報研究部門
  • 　　　中津井　雅彦 (AISMEC)
  • 　　　安部　武志 (AISMEC)
  • 　　　早野　崇英 (システムバイオインフォマティクス講座)
  • 　　　ホセイン　マハブブ (公衆衛生学・予防医学講座)
  • 　　　浅井　義之 (システムバイオインフォマティクス講座)
  • 　　　　　　
論文情報
  • 論文名：Explainable AI-Driven Identification of Multimodal Biomarkers for Early Prediction of Cognitive Decline
  • 掲載ジャーナル：MDPI
  • 著者： A. H. M. Fahad, Masahiko Nakatsui, Takeshi Abe, Takahide Hayano, M. H. Mahbub, Ryosuke Hase, Natsu Yamaguchi,
    Yoshihiro Hayakawa, Yusuke Inohana, Yutaka Umakoshi, Ryo Yamaguchi, Ren Kimura, Hisashi Tsujimura, Mitsuharu Matsumoto, Fumiaki Higashijima,Takuya Yoshimoto ,Kazuhiro Kimura, Tsunahiko Hirano, Keiji Ohishi, Keiko Doi, Kazuto Matsunaga,
    Tsuyoshi Tanabe and Yoshiyuki Asai
  • doi：10.3390/aimed1020012
お問い合わせ
  • ＜研究に関すること＞ 
  • システムバイオインフォマティクス講座・教授
  • AIシステム医学･医療研究教育センター(AISMEC)　センター長
  • 山口大学細胞デザイン医科学研究所  システム医学情報研究部門・部門長
  • 教授　浅井 義之
  • E-mail：sysbio@（アドレス@以下→yamaguchi-u.ac.jp）
  • 　
  • ＜広報に関すること＞
  • 山口大学細胞デザイン医科学研究所（学術研究部ライフサイエンス支援課研究所係）
  • Tel：0836-85-3065
  • E-mail：sh088@（アドレス@以下→yamaguchi-u.ac.jp）

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