米国トップクラスのスパコンが精神医療の研究を支援

Oliver Peckham

このパンデミックの期間に、病気の治療においてハイパフォーマンスコンピューティングと人工知能が重要な役割を果たすことが明らかになった。しかし、ウイルス性疾患がスーパーコンピューティングのターゲットになる一方で、精神疾患は計算医学の世界ではまだあまり知られていない。オークリッジ国立研究所（ORNL）、シンシナティ小児病院、シンシナティ大学、コロラド大学の共同研究は、この状況を変えようと、米国最大のスーパーコンピュータを使用して、子供の精神状態の発達をよりよく理解することを試みている。

「COVID-19のパンデミックが始まる前から、現代の子供達が前例のないレベルのストレスを経験しており、それが多くの種類の精神障害を急増させていることは明らかでした」と、シンシナティ子供病院医療センターの小児科、精神科、生物医学情報学教授のジョン・ペスティアン氏は、HPCwireのインタビューで説明している。「パンデミックによる混乱、孤立、個人的な損失は、子どもたちにとって事態を悪化させるだけでした。…残念なことに、医療の他の分野と比較して、メンタルヘルス治療の革新は、コンピューティングパワーの急速な成長など、技術の重要な進歩に追いついていません。」

ペスティアン氏は、数十人の同僚とともに、健康データの大規模なコレクションを活用して、子どもの精神衛生がどのように発達し、どの要因が様々な結果に影響を及ぼすかについて貴重な洞察を得るために研究を進めている。しかし、この種の研究をこの規模で行うには、大規模なコンピューティングリソースを必要とする。

幸運なことに、ペスティアン氏は、米国で最も強力な公認スーパーコンピュータであるSummitを保有するORNLの共同教授でもある。2018年に導入されたIBM製のこのシステムは、世界で最も強力なスパコンのグローバルTop500リストでも、依然として2位にランクされている。

オークリッジ国立研究所（ORNL）のスーパーコンピューター「Summit」　画像提供：ORNL

「私たちは、オークリッジ国立研究所と協力して、子供が重度の不安、うつ病、自殺願望を持つ大人になるコースに乗ってしまうような多くの重要な要因のすべてを分析することができる最初の意思決定支援ツールを開発しています」とペスティアン氏は語る。「我々は、個人の遺伝的特性、病歴、環境負荷、人口統計、その他の健康の社会的決定要因に関するデータと、スピーチパターン、ボディランゲージ、その他の行動とを組み合わせた、非常に複雑な要因を評価する方法を、Summitに教えるために働いています。」

「ここから、小児科の成長チャートで使われる、体重や身長などの標準値に対する子供の立ち位置を示す曲線のように、子供のメンタルヘルスの軌道を計算しようとします」と彼は続けた。「最終的には、臨床医やカウンセラーなどが、この情報を使って、初期の精神疾患が大人になるまで持ち越されるのを防ぐために、いつ、どのようにサービスを介入させるかを決めることができるようになるでしょう。」

ペスティアン氏は、この種の軌道を確立するには、「子供の成長過程で、何千もの寄与する要因が、互いに作用したり反作用したりする」ことに依存していて、何百万人もの患者との面会から得た電子カルテの非識別化データを使って組み立てられ、それを地域の環境条件、社会経済状態、その他の外部要因のオーバーレイデータと補完し合っている、と説明している。ペスティアン氏によれば、研究が進むにつれて、遺伝子変異のデータも取り入れるようになるという。

もちろん、この研究は、精神科医が使えるワークステーションはおろか、病院のコンピュータシステムの能力をはるかに超えている。

「私たちの脳の中で起こっているネットワーク化された活動を理解するためには、スーパーコンピューターを使う必要があります」とペスティアン氏は言う。「この作業は、少なくとも、何十億もの星を持つ銀河の経路を描くのと同じくらい複雑です。オークリッジとのユニークなコラボレーションにより、私たちは臨床と計算の専門知識を組み合わせて、患者固有の精神的健康の軌跡をほぼリアルタイムで可視化することができるようになりました。これにより、臨床的に症状が悪化した患者を早期に発見し、サービスにつなげることができ、予後や生活品質の向上につながるでしょう。」

チームの研究はまだ初期段階ですが、ペスティアン氏は、それがメンタルヘルスの未来にもたらす期待に胸を膨らませている。

「現在、我々は、アルゴリズムを訓練しており、我々は、ピアレビューされた科学雑誌に我々の進歩についてより多くを公開する予定です。数ヶ月から1年以内に、選ばれた臨床医が評価できるような初期の軌道ツールを用意したいと考えています。今後、システムの改良を重ねながら、ツールの拡大・展開に必要な認可を取得する予定です。まだ何年もかかるかもしれませんが、デジタルカルテによる大量のデータと、人工知能を使ったアルゴリズムの進歩により、今なら実現可能です。」