AIモデルが精神疾患患者の将来の体重増加リスクを脳活動から予測 (Early warning signal in the brain – AI model predicts risk for future weight gain among psychiatric patients)

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2025-12-03 マックス・プランク研究所

マックス・プランク精神医学研究所の研究チームは、精神疾患患者における将来の体重増加リスクを高精度で予測するAIモデルを開発した。抗精神病薬は効果が高い一方、副作用として体重増加を引き起こしやすく、糖尿病や心血管疾患のリスク上昇につながるため、早期にリスクを把握することが臨床上重要である。研究では、MRI脳画像・臨床情報・代謝指標を含む多因子データを統合し、機械学習モデルで体重変化を予測。特に「報酬処理・衝動性」に関連する脳領域の構造的特徴が、体重増加リスクと強く関連した。モデルの予測精度は従来指標を上回り、高リスク層の特定が可能になった。将来的には、薬剤選択や投与量の調整、食事・運動介入などのパーソナライズドケアに役立つと期待される。AIを臨床意思決定に統合することで、副作用管理を改善し、精神疾患患者の健康予後を向上させる可能性が示された。

AIモデルが精神疾患患者の将来の体重増加リスクを脳活動から予測 (Early warning signal in the brain – AI model predicts risk for future weight gain among psychiatric patients)This table shows the correlation between “BMIgap” and weight gain in one (W1) or two (W2) years, divided up by age group (top) and diagnosis (left). The larger the square, the stronger the correlation. The table shows the strong correlation among patients aged 25 to 40 with a clinical high risk for psychosis (CHR).
© “The BMIgap tool to quantify transdiagnostic brain signatures of current and future weight”, Khuntia et al. (2025), licensed under CC BY 4.0.

<関連情報>

現在および将来の体重のトランス診断的脳シグネチャーを定量化するBMIgapツール The BMIgap tool to quantify transdiagnostic brain signatures of current and future weight

Adyasha Khuntia,David Popovic,Elif Sarisik,Madalina O. Buciuman,Mads L. Pedersen,Lars T. Westlye,Ole A. Andreassen,Andreas Meyer-Lindenberg,Joseph Kambeitz,Raimo K. R. Salokangas,Jarmo Hietala,Alessandro Bertolino,Stefan Borgwardt,Paolo Brambilla,Rachel Upthegrove,Stephen J. Wood,Rebekka Lencer,Eva Meisenzahl,Peter Falkai,Emanuel Schwarz,Ariane Wiegand & Nikolaos Koutsouleris
Nature Mental Health  Published:20 October 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s44220-025-00522-3

Abstract

Understanding the neurobiological underpinnings of weight gain could reduce excess mortality and improve long-term trajectories of psychiatric disorders. Using brain scans from healthy individuals (n = 1,504), we trained a model to predict body mass index (BMI) and applied it to individuals with schizophrenia (n = 146), clinical high-risk states for psychosis (n = 213) and recent-onset depression (ROD, n = 200). We computed BMIgap (BMIpredicted - BMImeasured), interrogated its brain-level overlaps with schizophrenia and explored whether BMIgap predicted weight gain at the 1-year and 2-year follow-ups. Schizophrenia (BMIgap = 1.05 kg m2) and clinical high-risk individuals (BMIgap = 0.51 kg m2) showed increased BMIgap and individuals with ROD (BMIgap = -0.82 kg m2) showed decreased BMIgap. Shared brain patterns of BMI and schizophrenia were linked to illness duration, disease onset and hospitalization frequency. Higher BMIgap predicted future weight gain, particularly in younger individuals with ROD, and at 2-year follow-up. Here we show that BMIgap can serve as a potential brain-derived measure to stratify at-risk individuals and deliver tailored interventions for better metabolic risk control.

医療・健康
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