<本日のお品> JUDY AND MARYの曲たち
01-15 2020 AAAファンの皆さま、 いつも温かい応援を本当にありがとうございます。 この度、私たちAAAは2020年12月31日をもって グループ活動を一度休止することになりました。 突然のことで驚かせてしまって、 寂しい思いをさせてしまって、ごめんなさい。 グループの今後について、個人の将来について、 それぞれに様々な目標や願いがある中で、 何年も前から話し合いを重ねて、 みんなで辿り着いた決断です。 解散ではありません。 再び皆さんと過ごせるAAAの未来に向けて、 AAA宇野実彩子として、 これからも音楽と共に努力して成長したいと思います!! デビューして15年、 運命だと思う仲間と音楽を作ってLIVEができて、 支えてくれるファンの皆さん1人1人の存在を感じて、 私は夢のような幸せを知りました。 時に不安や焦りを感じて悩むこともあります。 でもそんな時は、 ファンの皆さんから届くエールが私の背中を押して、 何より頑張れるパワーになっています。 本当にいつもありがとう。 出逢えたメンバーと、 大切なファンの皆さんと築いた絆は、 これからもどうしても守りたいと思っています。 AAA15周年を迎える今年、 あらためて私たちの音楽とLIVEを通して、 言い尽くせない感謝の気持ちを届けさせてください。 そしてこれからも私たちAAAを、 メンバーそれぞれの挑戦を応援していただけたら嬉しいです。 <メンバーからのコメント> ■ 西島隆弘 ■ 日高光啓 ■ 與真司郎 ■ 末吉秀太
44)、(b)この結果がブートストラップ法で統計的に有意であることが示された。 ASD 当事者-定型発達 ADHD 当事者-定型発達 統合失調症 患者-健常者 大うつ病 患者-健常者 という風に、対照群を読んでください 図5 本研究で開発されたASD判別法を、統合失調症、注意欠如多動症(ADHD)、うつ病に適用した結果。領域間機能的結合つまり脳回路で、ASDと統合失調症との類似性が定量的に示された。 最後に、このASD判別法を統合失調症・うつ病・ADHDなど他の精神疾患のデータに適用しました(図5)。各疾患群とその対照群(健常群/定型発達群)のデータセットについて、個人のASD度をもとに疾患群/対照群の判別を行ったところ、うつ病・ADHD群についてはそれぞれの対照群との間で統計的に意味のある区別がつきませんでしたが(ADHD, P =0. 65, AUC=0. 発達障害、自閉症、ADHD - 内藤医院(旧ブルークリニック青山)|栃木県小山市. 57; うつ病, P =0. 83, AUC=0. 48)、統合失調症群については患者群と対照群との間で統計的に有意な区別ができました( P =0. 012, AUC=0.
2%)の値から個人の『ASD度』(バイオマーカー)を測り、その大小でASD当事者と非当事者を判別する方法を確立しました(図1)。 図1 脳の領域間機能的結合に基づく『ASD度』により、ASDと様々な精神疾患との類似性を定量できる。図例では、疾患? Aの一部がASDと判定されるため、疾患?
Yuta Katayama, Masaaki Nishiyama, Hirotaka Shoji, Yasuyuki Ohkawa, Atsuki Kawamura, Tetsuya Sato, Mikita Suyama, Toru Takumi, Tsuyoshi Miyakawa, Keiichi I. Nakayama. Nature 537: 675–679, 2016. 本成果は、以下の事業・研究領域・研究課題によって得られました。 1. 科学研究費補助金・新学術領域研究「マイクロエンドフェノタイプによる精神病態学の創出」 (領域代表者:喜田 聡 東京農業大学 応用生物科学部 教授) 研究課題名:「新規モデルマウスを用いた自閉症マイクロエンドフェノタイプの解明」 研究代表者:中山 敬一(九州大学 生体防御医学研究所 主幹教授) 2. 自閉症 遺伝子検査 ブログ. 科学研究費補助金・新学術領域研究「包括型脳科学研究推進ネットワーク」 (研究代表者:木村 實 自然科学研究機構新分野創成センター 客員教授) 研究分担者:宮川 剛(藤田保健衛生大学 総合医科学研究所 システム医科学研究部門 教授)
プレスリリース 株式会社国際電気通信基礎技術研究所(ATR) 国立大学法人東京大学 学校法人昭和大学 国立研究開発法人日本医療研究開発機構 研究成果のポイント 自閉スペクトラム症(ASD)の状態を反映するバイオマーカーはこれまで存在せず、生物学的・脳科学的に根拠のある診断・治療は困難だった。 高い次元を持つ脳回路データについて、学習のためのサンプル数が数百以下と少ない場合にも、正しく汎化 [1] できる先端人工知能技術を開発した。 人工知能技術により、ASDを脳回路から見分ける診断オッズ比 [2] 31.
2%(16個)しかないことが分かりました。これら16個の機能的結合の値を参加者1人1人について求め、その重み付けした足し算だけで、181人のASD/定型発達属性を85%(AUC [9] =0. 愛知県医療療育総合センター発達障害研究所. 93、診断オッズ比 [2] =31. 1)の精度で判別することができました(図2a)。 図2 本研究で開発されたASD判別法を(a)日本データ、(b)米国データに適用した結果。ASDに特徴的な16個の機能的結合の重み付けの和で個人のASD度を求め、その値が正ならASD、負なら定型発達という判別を行なった。ASD群(黒)で正しく判別された者は点線(ASD度=0)より右側、定型発達群(白)で正しく判別された者は点線より左側にあたる。判別精度は、日本人データで85%、米国人データで75%となり、いずれも統計的に極めて有意な結果となった。 図3 本研究で特定されたASDに特徴的な16個の機能的結合の脳内での分布。右半球に偏る29個の脳領域によって形成されていた。 さらに、外部の予測検証用データ(independent validation cohort)を用いて判別性能を評価しました。米国で一般公開されているデータ [10] (ASD当事者・定型発達者それぞれ44人)に対して75%(AUC=0. 76、診断オッズ比=9.