このブログ記事では、発達障害や自閉症スペクトラム障害（ASD）に関連する最新の学術研究を紹介しています。まず、個別オペラントに対する習得基準の効果を調査し、学習速度の向上が見られた研究、そして複数のデータ形式を用いてASD診断の精度を高めるDeepASDという新しい深層学習手法を紹介しています。また、自閉症児と保護者を対象とした12か月間の健康促進プログラムの効果を検証し、運動能力や親の健康状態が改善したことを報告しています。最後に、自閉症の成人における反復的な思考や行動が、うつ病や不安などのメンタルヘルス問題にどのように関連しているかを調査した研究も紹介します。

学術研究関連アップデート

Applying “Mastery” Criteria to Sets and Individual Operants: A Replication with Preschoolers with Disabilities

この研究は、個別のオペラントに対して習得基準を適用することで、学習が早くなるかどうかを調査したものです。8人の障害を持つ幼児に、2つの条件で最大20個のタクト（物の名前を言う能力）を教えました。セット分析（SA）では、4つのタクトを一度に教え、4つのタクトすべてが1回のセッションで100%の正確さを達成したときに新しいタクトを導入しました。オペラント分析（OA）では、4つのタクトを一度に教え、1つのオペラントが100%の正確さを達成したときにそのオペラントを新しい刺激に置き換え、正確さが低いオペラントの学習を続けました。結果として、ほとんどの参加者がOA条件でより早く学習し、メンテナンス（保持）は両条件で同等でした。この研究は、個別のオペラントに対する習得基準の有効性を示しています。

DeepASD: a deep adversarial-regularized graph learning method for ASD diagnosis with multimodal data

この論文では、自閉症スペクトラム障害（ASD）の診断精度を向上させるために「DeepASD」と呼ばれる、マルチモーダルデータを活用した深層学習手法が提案されています。ASDは複数の併存疾患を伴う複雑な神経発達障害であり、単一のデータ形式ではその複雑なメカニズムを十分に反映できないため、複数のデータ形式を組み合わせた診断が必要です。DeepASDは、マルチモーダルなデータを使って特徴を学習し、患者間の関係性を利用してASDをより正確に予測します。このモデルは、グラフニューラルネットワークを使用して患者の類似性ネットワークを構築し、ASD診断を行います。ベンチマークデータであるABIDEデータセットを用いた実験では、DeepASDは従来の手法を上回り、精度、AUC-ROC、特異度において大幅な改善を示しました。この手法は、ASDの複雑なメカニズムをより深く理解し、診断のパフォーマンス向上に寄与する可能性があります。

A longitudinal health promotion program for autistic children and their caregivers: Impact of an urban community-based program

この研究は、自閉症児とその保護者を対象とした12か月間の健康促進プログラムの影響を調査しました。合計27家族が参加し、週に90分の対面プログラムを受けました。子供は運動能力、体力、体組成、身体活動が、親は体組成、体力、自己申告による身体活動が評価されました。その結果、自閉症児は運動能力と握力が向上し、保護者は体重指数（BMI）と有酸素能力が改善しました。都市と郊外に住む家族間で改善の軌跡に違いが見られ、両者の健康促進のための支援が必要であることが示唆されました。

Insistence on sameness, repetitive negative thinking and mental health in autistic and non-autistic adults

この研究は、自閉症の人々が非自閉症の人々よりもメンタルヘルスの問題を抱える可能性が高いことに注目し、反復的な思考や行動がうつ病や不安にどのように影響しているかを調査しました。研究には3つのグループが参加し、自閉症の臨床参加者、自閉症のコミュニティ参加者、そして非自閉症のコミュニティ参加者がそれぞれ評価されました。自閉症のコミュニティ参加者は、反復行動や反芻思考、執着思考のスコアが非自閉症の参加者よりも高かったことが判明しました。さらに、反復的な思考が多いほど、うつ病や不安が増えることが確認されました。この結果から、自閉症の人々のメンタルヘルス評価や介入には、反復的なネガティブ思考や行動を考慮する必要があることが示唆されました。