行政関連アップデート
東京都、保育・介護施設への非常用電源の整備を補助
東京都は2024年度から、都内の全社会福祉施設に対して、緊急災害時用の非常用電源の整備費を補助すると発表しました。これは、能登半島地震の被害や増加する災害への対策として行われます。対象となる施設は保育所、介護サービス事業所、障害福祉サービス事業所など1120施設で、非常用電源には最大500万円、可搬型電源には40万〜130万円を補助基準額とし、整備費の4分の3を補助します。
さらに、2024年度中には全ての区市町村と離島に77台のモバイル衛星通信機器を配備し、基地局が損壊したり通信が集中してもインターネットに接続できるようにします。また、携帯トイレの備蓄も見直し、既存の約200万人分に加えてさらに40万人分を追加します。
学術関連アップデート
A call for trauma-informed dental care for individuals with intellectual disabilities
知的障害のある人々は、歯科不安と口腔健康の悪化のリスクが高く、また暴力や性的虐待などのトラウマ体験のリスクも高いことが知られています。これらの体験を受けた後に、トラウマ関連障害を発症する可能性も高いとされています。一般集団では心理的トラウマが口腔健康と歯科不安と関連しているが、知的障害のある人々における歯科不安、口腔健康と心理的トラウマとの関連はまだ明らかにされていません。本稿では、知的障害と口腔健康、心理的トラウマと知的障害、心理的トラウマと口腔健康との関係に関する最近の研究結果を概観し、知的障害のある人々の歯科ケアに関連するこれらの発見の意義について議論します。心理的トラウマは、知的障害のある人々においても、歯科不安と口腔健康の悪化に寄与する可能性があると結論付けられています。研究の必要性として、トラウマが知的障害のある人々の口腔健康と歯科ケア体験にどのように影響するかを探求すること、またこれらの個々のニーズに合わせたトラウマに対応した歯科ケアの重要性が指摘されています。
Unraveling the developmental dynamic of visual exploration of social interactions in autism
この研究では、自閉スペクトラム障害（ASD）を持つ幼児と正常発達（TD）の幼児が、短いカートゥーン映画を自由に観察する様子を、アイトラッキングデータを用いて追跡しました。その結果、ASDを持つ子どもたちの視線の動きはTDの子どもたちと異なることが明らかになりました。特に、キャラクター間の社会的な相互作用を示すシーンで、この差異は顕著でした。また、発達や機能レベルが低い子どもほど、この差異は大きくなる傾向がありました。アニメーションのシーンの基本的な視覚的特性がこの差異の原因ではないことも明らかになりました。子どもたちが成長するにつれて、これらの差異はより個性的になり、大きくなることがわかりました。これらの発見から、社会的注意は臨床治療において早期に対象とされるべきであることが示唆されます。
Revisiting the definition of dyslexia
この論文では、20年前に更新された国際ディスレクシア協会のディスレクシアの定義について、フロリダ州リーディングリサーチセンターの研究者たちが検討し、改訂の提案を行っています。提案には、単語読み、デコード（音読）、綴りの困 難の持続を認識すること、ディスレクシアの多因子的な原因を認めること、排除要因を明確にすること、および他の発達障害との共存を示すことが含まれます。また、ディスレクシアの学術的および心理社会的な影響を強調し、予防的なサービス提供モデルを強化することも提案されています。最後に、ディスレクシアを特定の学習障害のカテゴリーに含めることが支持されています。
Large increase in ASD prevalence in Israel between 2017 and 2021
この研究では、2017年から2021年の間にイスラエルにおける自閉スペクトラム障害（ASD）の有病率が大幅に増加したことが明らかにされています。イスラエルの国民保険機構（NII）とクラリット・ヘルス・サービス（CHS）から得られたデータに基づき、2000年から2020年に生まれた約350万人の子供たちの年齢別ASD有病率が分析されました。その結果、1〜17歳の子供たちのASD有病率が2017年から2021年にかけてほぼ2倍に増加したことが示されました。特に、2〜3歳の幼児の有病率は0.27％から1.19％に（4倍以上の増加）、4〜6歳の就学前の子供は0.8％から1.83％に、8歳の子供は0.82％から1.56％に増加しました。これらの結果は、イスラエルにおいてASDの有病率が増加し、より早い年齢での診断が行われる傾向にあることを示しています。この増加は、急速に成長する自閉症人口のニーズに対応するための健康および教育サービス提供者にとっての課題を浮き彫りにしています。
Deep learning based joint fusion approach to exploit anatomical and functional brain information in autism spectrum disorders
この研究では、自閉スペクトラム障害（ASD）を持つ人と通常発達（TD）の人を区別するために、構造的および機能的MRI画像の情報を統合して、ディープラーニング（DL）モデルの性能を向上させる可能性を調査しました。ABIDE IおよびIIデータコレクション内の公開された構造的および機能的MRI脳スキャンを分析し、1383名の男性（5歳から40歳まで）を対象に、680名がASD、703名がTDで、35の異なる取得サイトからのデータを考慮しました。MRIスキャンからFreesurferおよびCPAC解析パッケージを使用して形態計測的および機能的脳機能を抽出し、多地点データセットの特性に対応するため、データ調和プロトコルを実装しました。その後、各モダリティのデータの固定長特徴表現を生成するニューラルネットワーク（FR-NN）と、分類用の密接ニューラルネットワーク（C-NN）を含む複数入力DLモデルによりASD対TDの分類を行いました。具体的には、多源データ統合のための共同融合アプローチを実装しました。その主な利点は、訓練中に損失がFR-NNに逆伝播され、各データモダリティに対して有益な特徴表現を作成することです。その後、モデル訓練中に最適化される層の数と層ごとのニューロンの数を持つC-NNがASD-TDの識別を行います。性能は、ネストされた10分割交差検証内の受信機操作特性曲線の下の領域で評価されました。DL分類を推進する脳機能は、SHAP説明フレームワークによって特定されました。
結果として、構造的または機能的特徴のみを考慮した場合、ASD対TDの識別において0.66±0.05と0.76±0.04のAUC値が得られました。共同融合アプローチは、0.78±0.04のAUCに導きました。2クラス識別のために最も重要と特定された構造的および機能的接続特徴のセットは、ASDの個体においてデフォルトモードネットワークおよびソーシャルブレインに属する領域で脳の変化が発生する傾向があるという考えを支持しています。
結論として、この研究の結果は、構造的および機能的脳情報の相補性を効率的に利用することで、単一のMRIモダリティによって取得されたデータの分類結果を上回ることを示しています。
Molecular Insights into Enriched Environments and Behavioral Improvements in Autism: A Systematic Review and Meta-analysis
このシステマティックマッピングレビューの目的は、自閉症の改善に向けた新しい療法アプローチとしての豊かな環境介入に関する既存の知識を統合し、将来の研究と実践を導くことです。PubMed、EMBASE、ISI、Cochrane、OVIDデータベースを使用して、ASDおよび豊かな環境という用語を用いた包括的な検索が行われました。このレビューに含まれる文献のほとんどは動物モデルの実験から派生しており、豊かな環境（EE）が自閉症様行動および関連する経路や分子メカニズムに与える影響を評価することに特に焦点を当てています。徹底的なグループディスカッションとスクリーニングの後、分析のために合計19の研究が選ばれました。結果として、豊かな環境介入は、動物モデルで自閉症様行動を改善する行動的および生化学的変化を引き起こす可能性があることが示されました。これらの改善はBDNF関連経路の標的化、神経新生の促進、およびグリア炎症の調節に起因するとされています。結論として、この論文は、既存の文献レビューを通じて、自閉症に対する豊かな環境介入の肯定的な影響を強調しています。これらの知見は、この介入に関連する基礎的な脳メカニズムの理解を深めることに貢献します。
Classification of Autism Spectrum Disorder using Electroencephalography in Chinese Children: A Cross-sectional Retrospective Study
この研究では、自閉スペクトラム障害（ASD）の早期診断とその神経的プロセスの理解を促進するための潜在的なツールとして、スペクトルパワーや機能的接続性などのEEGバイオマーカーが注目されています。しかし、既存の研究は矛盾した結果を示しており、包括的なデータ駆動型分析が必要とされています。このため、2464人のASD児と42人の対照児を含む後ろ向き断面研究を行いました。EEGを収集し、スペクトルパワーやスペクトルコヒーレンスを含む多様なEEG特徴が抽出されました。統計的推論方法と機械学習モデルを用いて、ASDグループと対照グループ間のEEG特徴の違いを特定し、診断目的の分類モデルを開発しました。分析の結果、特にガンマ帯域とベータ帯域のスペクトルコヒーレンスにおいて、統計的に有意な違いが見られ、ASDグループにおいて前頭葉と頭頂葉間の長距離機能的接続性が高まっていることが示されました。機械学習モデルは、ROC-AUCで0.65という控えめな分類性能を達成しました。機械学習アプローチはASDの個人を対照群から識別するある程度の能力を提供しますが、さらなる改良が必要であることも示しています。
Digital rhythm training improves reading fluency in children
この研究では、子供たちの学業成績と認知能力の向上に関連する楽器練習の効果を、より広い層にアクセス可能なデジタルリズム練習ゲームを通じて評価しました。8〜9歳の子供たちを対象に、6週間のリズムトレーニンググループ（N=32）と通常の教室指導を受けるコントロールグループ（N=21）にランダムに割り当てました。リズムトレーニングを受けたグループは、読解力が向上しましたが、数学の流暢性は改善されませんでした。認知機能の評価では、リズムトレーニングがリズムのタイミングと言語ベースの実行機能（ストループ課題）を改善したが、持続的な注意、抑制制御、作業記憶には影響しなかったことがわかりました。興味深いことに、読解能力の向上はリズムタイミングの改善とのみ相関していました。これらの結果は、デジタルプラットフォームが楽器トレーニングの代替として機能し、子供たちの読解流暢性を促進する可能性があること、またそのような読解力の改善がリズムタイミング能力の向上と関連していることを示唆しています 。