AIと神経難病・神経免疫疾患 ── パーキンソン病 ── 2026-10-12

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パーキンソン病・パーキンソン症候群の治療・治験とAI

• アトラス誘導セグメンテーションと Vision Transformer 分類を用いたマルチモーダル PET/MRI による早期パーキンソン病と多系統萎縮症の鑑別
  Differentiating early Parkinson's disease from multiple system atrophy on multimodal PET/MRI using atlas-guided segmentation and vision transformer classification.
  Frontiers in aging neuroscience · 2026-09-25 · 証拠の段階: 観察研究（診断性能の検討、4 分割交差検証による内部検証）
  抄録（全訳）

  はじめに：パーキンソン病（PD）とパーキンソン型多系統萎縮症（MSA-P）は運動症状が重なる。画像上の異常も微細で、見分けにくい。そのため、早期に両者を見分けることは臨床でまだ難しい。

  方法：早期の PD と MSA-P を鑑別するため、全自動のマルチモーダル PET/MRI 解析の枠組みを開発した。この枠組みは次の 4 つの要素を統合している。 - アトラスを手がかりにした被験者ごとのラベル生成 - nnU-Net による尾状核と被殻のセグメンテーション - マルチモーダル画像の融合 - 複数スライスの投票を組み合わせた Vision Transformer による分類（ViT+MSV） 対象は早期の患者 155 例で、内訳は PD 121 例、MSA-P 34 例である。評価には、患者単位で層別化した 4 分割交差検証を用いた。

  結果：セグメンテーションモデルの全体の Dice スコアは 0.853（95% 信頼区間 0.830〜0.877）であった。IoU（Intersection over Union）は 0.747（95% 信頼区間 0.725〜0.770）であった。ViT+MSV の交差検証での曲線下面積（AUC）は 0.947（95% 信頼区間 0.905〜0.981）であった。正解率は 0.929（95% 信頼区間 0.890〜0.968）であった。感度は 0.942（95% 信頼区間 0.900〜0.982）、特異度は 0.882（95% 信頼区間 0.765〜0.974）であった。 全体として最も分類性能がよかったのは、この 3 種類を組み合わせた場合である。[¹⁸F]フルオロデオキシグルコース（FDG）PET、[¹¹C]CFT ドパミントランスポーター PET、T2 強調画像（T2WI）。Grad-CAM による可視化では、クラスの判別に寄与する勾配ベースの顕著性は、主に両側の被殻に集中していた。 考察：解剖学的な情報で誘導したマルチモーダル PET/MRI 解析に、トランスフォーマーによる分類を組み合わせた。この方法は、早期の PD と MSA-P の鑑別を支えうることが示唆される。これにより、早期の PD と MSA-P の鑑別を支え、モデルの判断について空間的に解釈できる根拠も示せる可能性がある。

  掲載誌の IF 相当：4.8（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-11 時点の値、2026-10-12 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Cong C, Zhang X, Rifat ST, Tan H, Sun J, Peng W, et al. Differentiating early Parkinson’s disease from multiple system atrophy on multimodal PET/MRI using atlas-guided segmentation and vision transformer classification. Front Aging Neurosci. 2026 Sep 25;18:1928959. doi:10.3389/fnagi.2026.1928959; PMCID: PMC13649701.
  確認の範囲：全文を確認

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