　情報通信研究機構（NICT）は2015年7月28日、安静時の脳活動の脳画像データに対して脳内を活動の類似性で色分け（モジュール化）することで、統合失調症患者群と健常者群に特徴的な脳部位モジュールを推定する安定的手法を開発したと発表した。同研究は、NICT脳情報通信融合研究センターの下川哲也主任研究員、大阪大学大学院連合小児発達学研究科の橋本亮太准教授のグループによって行われた。

　約100人に1人が発症するという統合失調症の診断は、データに基づく客観的な診断法がなく、患者の主観的な症状の申告により、医者が診断するのが現状だという。

　同研究グループでは、fMRI（機能的磁気共鳴画像）データの波形が似ていれば脳の各部位のネットワークがつながっていると見なして脳ネットワークを推定し、それを解析することで波形の似たもの同士を色で塗り分ける「モジュール解析」に着目。統合失調症患者の安静時脳活動のfMRIデータに対して、被験者間の差を考慮しつつ、従来の各個人でモジュール分け（色分け）する方法ではなく、平均化せずに全員を一度に色分けしてモジュール解析する新しい手法を開発した。

　同手法では、患者群・健常者群でそれぞれ2つのデータセットを用意し、色自体の類似度ではなく、色の境界（塗り分け方）の類似度を観察。その結果、患者群と健常者群に違いがあること、患者群同士、健常者群同士は類似していることが分かった。

　この結果から、同手法を用いることで結果のばらつきが少なくなり、安定的に統合失調症患者群と健常者群それぞれに特徴的な脳部位モジュールを推定することが可能になったという。

　同手法は、患者の主観的意見に左右されない、脳画像のデータに基づく客観的な診断法につながるものとなる。今後は、医師の診断を補完する自動診断システムの開発に発展することが期待されるという。