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回帰分析：単回帰分析と重回帰分析

単回帰分析

独立変数の数が一つで、従属変数の数も一つの場合、その関係を直線で表すことを考えることは単回帰分析と呼ばれます。Ｙ＝aX +b という式でデータを表すわけです。もちろん、データはこの直線のまわりにばらついて存在するのですが、できるだけうまいこと全体の傾向を表す直線を引くために、係数a, bを決定してやる必要があります。そのためには各点とこの式の値との差が一番小さくなればいいわけで、誤差の二乗の和を最小にするということを考えます。

  1. 単回帰分析とは　アルバート

回帰分析を解釈する際の注意点

回帰分析の説明の中には、因果関係を調べるための解析手法として紹介されているものも見かけますが、下の注意は非常に大事な点だと思います。決して因果関係を示すことができる手法ではないということです。

従属変数を独立変数で「予測」するのが回帰分析というと，いかにも「独立変数⇒従属変数」という矢印つきの因果関係を想定しがちですが，決して因果関係と断定はできません．あくまで回帰係数は相関関係です．例えば単回帰分析の場合，独立変数と従属変数を入れ替えても，標準化された回帰係数は全く変わらず，しかもその値は普通の単相関係数なのです．（１．単回帰・重回帰分析における基本的な注意点　koumurayama.com）

重回帰分析

  1. 回帰分析（1）：考え方　社会学研究法 a（2013 年度秋学期 担当:保田 やすだ ）http://www2.itc.kansai-u.ac.jp/　　非常に丁寧でわかりやすい説明。

質的データの重回帰分析

  1. 重回帰分析への質的データの投入について　heisei-u.ac.jp
  2. 数量化1類　アイスタット

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは

アウトカムが高血圧や交通事故など，二区分化された変数である際に用いられる。その結果はオッズ比として報告される。（臨床医が手がける疫学研究　奥田 雄介，石倉 健司　北里医学 2020; 50: 93-103）

ロジスティック回帰分析が使える研究デザイン

  • カテゴリー変数に限らず，連続変数であっても操作は可能であり，例えば血中ヘモグロビン10をカットオフとして，10未満と10以上の二区分化して解析することができる。
  • この解析自体は時間の概念は含まず，縦断的，横断的いずれの状況でも使用することが可能である。例えば年齢と高血圧の関連は横断的であり，疾患Aと交通事故の関連は縦断的である。

（臨床医が手がける疫学研究　奥田 雄介，石倉 健司　北里医学 2020; 50: 93-103）

SPSSを用いたロジスティック回帰分析の実際

  1. ダミー変数の参照カテゴリを指定する方法 / Statistics　StatsGuild

ロジスティック回帰分析を使った論文の執筆

  1. ロジスティック回帰分析の書き方　ロジスティック回帰分析を用いた予測モデル構築に関する論文を執筆する際のポイントについてのスライド　Sayuri Shimizu
  2. 中級者による初心者のための「ロジスティック回帰分析」　奥村泰之国立精神・神経医療研究センター精神保健研究所社会精神保健研究部第1回心理・医学系研究者のためのデータ解析環境Rによる統計学の研究会2011/6/25 15:30~18:00東京医科歯科大学

 

統計学的な解析をするそもそもの目的

統計学は難しいと自分も思います。その難しさが何なのかというと、いろいろな手法があって頭がごちゃごちゃになるからではないかと思います。基本的な概念がいろいろ出てきますが、それらをしっかり整理して、そもそも統計学的な解析によって何を知りたいのかをはっきりさせ、自分が扱うデータがどんな種類（連続変数なのか、カテゴリーなのかなど）を把握し、適した統計学的解析手法が何かを選ぶことができれば、もう少し苦手意識が減るのではないかと思いました。

そのためにはできるだけ大きく統計学を俯瞰する必要があります。

記述統計と推測統計

まず、統計の目的として大きく２つが考えられます。一つは、データを得たときにそれを「記述」すること。例えば日本の小学6年生の身長を測定したデータがあれば、平均値を求めたり、ばらつき（標準偏差や分散）を求めることができ、日本人の小学6年生の身長を記述することができます。もうひとつが「推測」すること。小学6年生全員の身長を測定できない場合に、選ばれた一部の小学6年生の身長データから、全員（母集団）の身長を推測することです。あるいは東京都と大阪府の小学6年生の身長に差がないかどうかを調べる（推測する）ということもあり得ます。このように推測統計（統計的推測）は、母集団の値を推定することと、検定することが含まれます。

  1. 推定と検定　plaza.umin.ac.jp
  2. 第5章：推定と検定　看護・保健系大学院生のための統計学習サイト　動画、ナレーション原稿、資料が閲覧可能

推定と検定

  1. 第 7 章 検定と推定　stat.odyssey-com.co.jp

点推定と区間推定

一部のデータ（標本データ）から元の集団（母集団）の値を推定する場合に、母集団の平均値のように一つの値として推定する「点推定」と、母集団の平均値がある一定の範囲に収まるという推定「区間推定」の2種類があります。

  1. 検定と推定　日本科学技術連盟
  2. 母平均の推定　区間推定　アイスタット　具体的な計算方法

 

筋萎縮性側索硬化症（Amyotrophic lateral sclerosis; ALS）の予後予測因子

ALSの予後は個人差が非常に大きく、予後予測ができればより個人個人に合った治療が選択できるであろうということで、予後予測因子を同定するための研究が盛んです。ＡＬＳの進行の度合いを評価するスコアとして、ALS機能評価尺度（ALSFRS‐R）が良く使われます。

ALSの予後予測マーカーに関するレビュー論文

  1. Are Circulating Cytokines Reliable Biomarkers for Amyotrophic Lateral Sclerosis? Int. J. Mol. Sci. 2019, 20(11), 2759; https://doi.org/10.3390/ijms20112759　Interleukins comprise of a large family of cytokines that can exert both pro-inflammatory and anti-inflammatory actions. They are mainly synthesized by T cells, macrophages and endothelial cells promoting the development and differentiation of T and B cells, and hematopoietic cells. Numerous interleukins have been found elevated in CSF and/or blood from ALS patients compared to the levels measured in controls and/or patients with other non-inflammatory neurological disorders (OND): IL-1Ra, IL-1β, IL-2, IL-4, IL-5, IL-6, IL-7, IL-8, IL-9, IL-10, IL-12p70, IL-13, IL-15, IL-17, IL-17A, IL-18 and IL-21.
  2. Fluid-Based Biomarkers for Amyotrophic Lateral Sclerosis Lucas T. Vu & Robert Bowser Neurotherapeutics volume 14, pages119–134(2017)　Published: 08 December 2016

ALSのバイオマーカー、予後予測因子に関する論文

  1. Longitudinal biomarkers in amyotrophic lateral sclerosis　09 June 2020 https://doi.org/10.1002/acn3.51078　Annals of Clinical and Translational Neurology　Volume7, Issue7 July 2020 Pages 1103-1116
  2. Peripheral proinflammatory Th1/Th17 immune cell shift is linked to disease severity in amyotrophic lateral sclerosis. Sci Rep. 2020; 10: 5941. Published online 2020 Apr 3. doi: 10.1038/s41598-020-62756-8
  3. Interleukin 6 (IL6) level is a biomarker for functional disease progression within IL6R358Ala variant groups in amyotrophic lateral sclerosis patients Marlena Wosiski-Kuhn,James B. Caress,Michael S. Cartwright,Gregory A. Hawkins &Carol Milligan Received 22 Feb 2020, Accepted 18 Aug 2020, Published online: 14 Sep 2020 Amyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Degeneration 
  4. Development and validation of a 1-year survival prognosis estimation model for Amyotrophic Lateral Sclerosis using manifold learning algorithm UMAP Vincent Grollemund, Gaétan Le Chat, Marie-Sonia Secchi-Buhour, François Delbot, Jean-François Pradat-Peyre, Peter Bede & Pierre-François Pradat Scientific Reports volume 10, Article number: 13378 (2020)
  5. Does including machine learning predictions in ALS clinical trial analysis improve statistical power? Nina Zhou Paul Manser First published: 30 August 2020 ANNALS of Clinical and Translational Neurology The three candidate models were RF, super learner (SL), and a linear mixed effects model with random intercepts (LME).
  6. Model-Based and Model-Free Techniques for Amyotrophic Lateral Sclerosis Diagnostic Prediction and Patient Clustering.  Neuroinformatics, 01 Jul 2019, 17(3):407-421
  7. Prognosis for patients with amyotrophic lateral sclerosis: development and validation of a personalised prediction model. VOLUME 17, ISSUE 5, P423-433, MAY 01, 2018 THE LANCET Neurology (本文は有料）a repository copy
  8. Serum C-Reactive Protein as a Prognostic Biomarker in Amyotrophic Lateral Sclerosis  JAMA Neurol. 2017;74(6):660-667.
  9. JaCALS ALS の進行，予後規定因子　臨床神経 2011;51:903-905　発症から各エンドポイントまでの期間に影響する因子として，性別，発症年齢，病型，入院治療を要する外傷歴の有無， 全身麻酔を要する手術歴の有無，喫煙歴の有無，改訂版 El Escorial 診断基準適合度を候補として，単変量解析（Log-rank test）でスクリーニングをおこない，p 値が 0.05 を下回った因 子について Cox 比例ハザードモデルをもちいた多変量解析 をおこなった．

ALSFRS-R

  1. 筋萎縮性側索硬化症機能評価スケール改訂版 （ALSFRS-R：ALS Functional Rating Scale-Revised）
  2. ALSFRS-R

ＡＬＳの予後予測因子

  1. 病型，病態，病因，経過（予後）　神経内科Clinical Questions & Pearls 運動ニューロン疾患 鈴木則宏　 シリーズ監修 ／ 青木正志　 編集　http://chugaiigaku.jp/　発症部位に規定される病型が経過，予後に影響することは数多くのコホートスタディによって示されている．　…　発症年齢は進行・予後を左右する因子

参考記事

  1. 筋萎縮性側索硬化症（ALS）のリハビリテーション治療　Jpn J Rehabil Med 2018；55：539-544

単回帰分析と重回帰分析との違い

独立変数が一つで従属変数が一つの場合は、単回帰分析と言います。独立変数がＸ，従属変数がＹとした場合、

Ｙ＝aX + b のように書けて、この式から得られる値と実験値との誤差が最小になるように（最小二乗法などで）a,bを決めてやればよいわけです。

それに対して、独立変数が複数あって、従属変数が一つの場合は、重回帰分析と呼ばれます。

Y = b0 + b1 * X1 + b2 * X2 + .. bn * Xn のようになります（独立変数がｎ個の場合）

例えば、下のリンク先の記事にあるように、学校のクラスの生徒一人一人に関して、身長、胸囲、腹囲、体重を測定しておき、身長、胸囲、腹囲から体重を推定する式を求めることは、重回帰分析になります。

体重 = b0 + b1 * 身長 + b2 *胸囲 + b3 * 腹囲

  1. 重回帰分析とは Albert

重回帰分析とロジスティック回帰分析との違い

回帰分析というと、ロジスティック回帰分析という言葉も思い浮かびますが、重回帰分析とロジスティック回帰分析とは何が異なるのでしょうか？ロジスティック回帰分析は、従属変数が１か０つまり、あるイベントが起こるか起こらないかというイベントの有無を予測したいときに使うのでした。重回帰分析は連続して変化する数の推定に使われる点で異なります。

  1. 【ロジスティック回帰分析】使用例やオッズ比、エクセルでの使い方も紹介！Udemy

重回帰分析の例題

ネットの解説記事のまとめです。具体的な内容はリンク先をご覧ください。

  1. 心理データ解析　第６回(2)　「難易度」、「私語」、「理解度」で、「授業評価」を説明

 

ウイルスが感染、増殖する仕組み

インフルエンザウイルスの感染と増殖の仕組み

インフルエンザウイルスとは

インフルエンザウイルスは、8本に分かれた遺伝子RNAから合成された10または11のタンパク質により構成されるとても小さな粒子（参考１）。

  1. インフルエンザウイルスとは（塩野義製薬）

インフルエンザウイルスの増殖の仕組み

インフルエンザウイルスは、細胞の膜上にあるシアル酸受容体に結合する。呼吸器と腸管にはインフルエンザウイルスを活性化するプロテアーゼが存在し、これによりインフルエンザウイルスが活性化（膜融合活性を獲得）する。ウイルスは細胞内に取り込まれる。プロテアーゼが存在する呼吸器と腸管では、細胞内に取り込まれたウイルスは膜融合ができるので先のステップへ進める。そうでない場合にはウイルスの侵入はここで終わる。膜融合により細胞内にウイルスが入り込み、ここで自らのRNAを放出し、そのRNAが細胞の核へと送り込まれて、ウイルスのRNAおよびmRNAが合成される。mRANはタンパク質に翻訳され、あたらしいウイルスの材料になる（参考１）。

  1. インフルエンザウイルスの増殖サイクル（島根県感染情報センター）

 

コロナウイルスが感染する仕組み

コロナウイルスのSpikeタンパク質（Sタンパク質）がヒト細胞の細胞膜のACE2受容体に結合し、細胞膜上に存在するタンパク質分解酵素TMPRSS2によって切断され、Sタンパク質が活性化される。この活性化がウイルス外膜と細胞膜との融合に必要である。

  1. 新型コロナウイルス感染初期のウイルス侵入過程を阻止、効率的感染阻害の可能性がある薬剤を同定（東京大学医科学研究所）

 

SARS-CoV-2（新型コロナウイルス）が感染する仕組み

ACE2が感染の際の受容体になっていることはこれまでに知られていたが、新たな受容体としてNeuropilin-1が同定された。

  1. 2020/10/27 新型コロナウイルスの第二の受容体が発見される（速報）
  2. Neuropilin-1 facilitates SARS-CoV-2 cell entry and infectivity. Science 
  3. Neuropilin-1 is a host factor for SARS-CoV-2 infection. Science

腎臓の移植（腎移植）の実際

腎臓の移植というのは、言葉としてはよく耳にしますが、実際のところどうするのかは知りませんでした。自分はてっきりもとの腎臓と他人から頂いた腎臓とを交換するのだと思っていましたが、そうではないそうです。移植する腎臓は腹腔内に入れて、もともと持っていた腎臓はそのままにするのだそうです。そもそも機能していなかたわけで、自然に退縮するのだそう。

心臓移植ならおそらく「交換」するのでしょうから、腎臓移植もてっきり同様だろうと勝手に思い込んでいました。

ドナーから摘出した腎臓を、多くの場合、右下の下腹部に移植します。手術は全身麻酔で行います。自分の元の腎臓は、ほとんどの場合はそのまま残します。（腎移植手術はどのような手術ですか？）

病理学におけるスケールバー

図・表:図・表は各々に図 1，表 1 などのようにそれぞれの番号をつけ，各々のタ イトルと簡潔な説明文を附記する。光顕写真（組織像，細胞像）の倍率は原則として不要であ る。電顕写真については撮影時の倍率を表示するか，あるいは写真にスケールをつける。（「診断病理」電子投稿規定）

病理学におけるスケールバーの必要性

援助希求とは

援助希求とは

誰かに助けてほしいと求めることを「援助希求」といいます。女性は、感情を他者と共有することや助けを求めることに抵抗が少なく、情緒的支援や社会的サポートを受け入れやすく、こころの問題に対しても、それほど抵抗なく医学的・精神的援助を受けやすいのに対して、男性は、問題が起こった時に周囲に助けを求めずに自分ひとりで解決すべきという社会文化的に与えられた行動範囲にとらわれ、全ての問題を自分ひとりで抱えてしまい問題解決の幅が狭くなり行き詰ってしまい自殺既遂にいたりやすいといわれています。（『援助希求』　～わたしの研究テーマ～　静岡産業大学）

援助希求能力

援助希求の乏しさは、年代を問わず、そしてまた自殺予防にかぎらずに、依存症支援や虐待防止、犯罪被害者支援、地域精神保健福祉といった、さまざまな領域の支援困難事例に共通する特徴だ。（『「助けて」が言えない――SOSを出さない人に支援者は何ができるか』（編：松本俊彦） 一冊散策｜ 2019.07.11　ウェブ評論日本）

小区分「精神神経科学関連」の2020年度科研費「基盤研究（Ｃ）」採択課題

小区分「精神神経科学関連」でどんな科研費研究がおこなわれているのかを知るため、2020年度科研費「基盤研究（Ｃ）」のうち、小区分「精神神経科学関連」での採択課題全74件をリストアップしました。

    1. うつ病モデルマウスの脳由来エクソソームを用いた血液バイオマーカーの探索 研究代表者: 鈴木仁美 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第三部, リサーチフェロー (40415302)
    2. 良性成人型家族性ミオクローヌスてんかんと慢性精神病の併発に関する研究 研究代表者: 吉野 相英 防衛医科大学校(医学教育部医学科進学課程及び専門課程、動物実験施設、共同利用研究施設、病院並びに防衛, 精神科学, 教授 (20191629)
    3. 左側頭極機能障害型における脳イメージングと言語機能に関する研究 研究代表者: 阪井 一雄 神戸学院大学, 総合リハビリテーション学部, 教授 (80304096)
    4. ストレス応答の異常な持続的亢進をもたらす脳内機序の解明 研究代表者: 山口 奈緒子 愛知医科大学, 医学部, 准教授 (50380324)
    5. タウ蛋白PETイメージングからみた老年期うつ病の治療反応性の解明 研究代表者: 荒川 亮介 日本医科大学, 医学部, 准教授 (40350095)
    6. 精神病発症危険状態(ARMS)の回復と皮質-線条体-視床回路の変化に関する研究 研究代表者: 片桐 直之 東邦大学, 医学部, 講師 (70459759)
    7. 認知症における失文法型障害の診断方法の確立と認知訓練の開発 研究代表者: 東 晋二 東京医科大学, 医学部, 教授 (30365647)
    8. うつ病の認知機能障害に対する治療法の解明：δオピオイド受容体を介した改善機序 研究代表者: 岩井 孝志 北里大学, 薬学部, 講師 (90339135)
    9. 脳波事象関連α帯域パワー値変動を用いた外的および内的注意の増大に関する脳機能研究 研究代表者: 松岡 孝裕 埼玉医科大学, 医学部, 講師 (90255092)
    10. 地域精神医療保健におけるハイリスク者ケアに関する包括的な教育モデルの構築 研究代表者: 大塚 耕太郎 岩手医科大学, 医学部, 教授 (00337156)
    11. アルツハイマー病関連新規アミロイド形成性分子MFG-E8のバイオマーカー解析 研究代表者: 相馬 仁 札幌医科大学, 医療人育成センター, 教授 (70226702)
    12. 反復性経頭蓋磁気刺激による治療抵抗性うつ病の治療メカニズムの探索 研究代表者: 立石 洋 佐賀大学, 医学部, 助教 (50457470)
    13. ガレクチンファミリータンパクと心理的ストレスとの関連性の検証 研究代表者: 梶谷 康介 九州大学, キャンパスライフ・健康支援センター, 准教授 (10597272)
    14. グリア型グルタミン酸トランスポーター発現減少に起因するうつ症状の神経基盤の解明 研究代表者: 高橋 弘 高知大学, 教育研究部医療学系基礎医学部門, 准教授 (20415582)
    15. 間歇型一酸化炭素中毒の病態解明及び治療の究明 研究代表者: 越智 紳一郎 愛媛大学, 医学系研究科, 講師 (40568911)
    16. 周産期のメンタルヘルス調査とパートナーへの介入方法に関する研究 研究代表者: 樋口 尚子 山口大学, 医学部附属病院, 助教 (00711269)
    17. プロテアソーム・トレランスを基盤とした認知症治療薬開発の研究 研究代表者: 阪上 由香子 大阪大学, キャンパスライフ健康支援センター, 助教 (90817412)
    18. タウスプライシングを標的とした認知症治療薬研究 研究代表者: 今村 恵子 京都大学, iPS細胞研究所, 特定拠点講師 (90379652)
    19. 遠隔支援システムを用いた社会的ジェットラグに対する睡眠行動療法プログラムの開発 研究代表者: 降籏 隆二 京都大学, 環境安全保健機構, 准教授 (40727830)
    20. 精神病症状を伴う双極性障害と統合失調症の神経ネットワーク～白質障害の比較解析～ 研究代表者: 城山 隆 三重大学, 医学部附属病院, 講師 (00252354)
    21. 統合失調症治療薬の細胞種特異的な細胞内シグナル解析 研究代表者: 黒田 啓介 名古屋大学, 医学系研究科, 特任助教 (80631431)
    22. 動的神経ネットワーク障害に着目した自閉性障害の早期診断/個別化治療システムの構築 研究代表者: 高橋 哲也 金沢大学, 子どものこころの発達研究センター, 協力研究員 (00377459)
    23. 親のメンタルヘルスリテラシー向上を目指した家庭用がん教育教材の開発 研究代表者: 竹内 崇 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 准教授 (70345289)
    24. オートファジーを介したうつ病の分子機構解明と新規治療法の開発 研究代表者: 兪 志前 東北大学, 災害科学国際研究所, 助教 (60451639)
    25. マイクログリア、免疫・炎症因子異常からみた統合失調症の精神刺激薬モデル研究 研究代表者: 伊藤 侯輝 北海道大学, 大学病院, 講師 (40455663)
    26. マウスうつ様行動はヒトうつ病と同じ神経活動基盤を持つか？ 研究代表者: 大橋 一徳 日本大学, 歯学部, 助教 (90617458)
    27. 統合失調症に関連した暴力の心理社会的背景と生物学的基盤の解明と有効な治療法の開発 研究代表者: 柏木 宏子 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 病院 第二精神診療部, 医長 (90599705)
    28. リポ多糖の前投与がミクログリアを介した抑うつ症状の発症を抑制するメカニズムの研究 研究代表者: 古賀 農人 防衛医科大学校(医学教育部医学科進学課程及び専門課程、動物実験施設、共同利用研究施設、病院並びに防衛, 精神科学, 助教 (70744936)
    29. 高齢者コホートにおける認知症リテラシー教育を活用した早期受診促進の前向き介入研究 研究代表者: 前田 潔 神戸学院大学, 総合リハビリテーション学部, 特命教授 (80116251)
    30. ポータブル睡眠脳波計を用いたうつ病個別化医療の実現に関する研究 研究代表者: 鈴木 正泰 日本大学, 医学部, 教授 (20526107)
    31. 睡眠の問題の改善によるアブセンティズム・プレゼンティズムの改善 研究代表者: 志村 哲祥 東京医科大学, 医学部, 兼任講師 (20617617)
    32. 発達障害の腹側注意回路に対する経頭蓋磁気刺激の開発 研究代表者: 中村 元昭 昭和大学, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (50464532)
    33. ASDにおける感覚異常の脳基盤をボトムアップ・トップダウン処理の両側面から検討 研究代表者: 太田 晴久 昭和大学, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (00439366)
    34. 色覚特性と視覚障害が、睡眠特性、睡眠障害、生活習慣病に及ぼす影響の検証 研究代表者: 田ヶ谷 浩邦 北里大学, 医療衛生学部, 教授 (50342928)
    35. 言語処理の両側化現象－精神疾患ではなぜ大脳の両半球で言語が処理されるのか 研究代表者: 松尾 香弥子 獨協医科大学, 医学部, 准教授 (70399509)
    36. 精神疾患を有する患者による絵画のdeep learningを用いた画像解析 研究代表者: 須田 史朗 自治医科大学, 医学部, 教授 (40432207)
    37. 統合失調症の認知機能障害を来たす脳リズム活動破綻へのミトコンドリア機能変化の関与 研究代表者: 紀本 創兵 奈良県立医科大学, 医学部, 講師 (00405391)
    38. 難治性うつ病に対する新規治療戦略：報酬系・免疫系クロストークから探る疾患制御 研究代表者: 橋本 恵理 札幌医科大学, 医学部, 准教授 (30301401)
    39. 「前頭葉機能に注目した自動車運転能力評価法の確立と事故予測への適用」を目指す研究 研究代表者: 谷勝良子 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 助教 (30527594)
    40. うつ病の鑑別診断を目指した糖タンパク質バイオマーカーの新たな展開 研究代表者: 山形 弘隆 山口大学, 医学部附属病院, 講師 (10549934)
    41. クロザピン抵抗性統合失調症のバイオマーカーの開発 研究代表者: 藤本 美智子 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (50647625)
    42. 月経関連の情動、認知機能変化の包括的理解目指した縦断的脳画像研究 研究代表者: 植野 司 京都大学, 医学研究科, 特定病院助教 (70868273)
    43. 産後に抑うつ状態を呈する要介入者を選定するツールの開発 研究代表者: 中村 由嘉子 名古屋大学, 医学系研究科, 研究員 (60614485)
    44. 神経性やせ症AN・回避制限型食物摂取症ARFIDの病態解明と新規治療法の開発 研究代表者: 田中 聡 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (00456675)
    45. 診断閾下の自閉スペクトラム特性をもつ女児の早期徴候の探索ー縦断的出生コホート研究 研究代表者: 西村 倫子 浜松医科大学, 子どものこころの発達研究センター, 特任講師 (30773791)
    46. 自閉スペクトラム症の成人期の転帰と受けてきた療育・支援との関連に関する研究 研究代表者: 本田 秀夫 信州大学, 医学部, 教授(特定雇用) (20521298)
    47. 難治性うつに対するケタミンの抗うつ作用の評価と機序解明へのアプローチ 研究代表者: 工藤 隆司 弘前大学, 医学部附属病院, 助教 (40613352)
    48. 観察恐怖による情動行動変容とその神経回路基盤の解明 研究代表者: 吉田 隆行 広島大学, 医系科学研究科(医), 准教授 (60374229)
    49. うつ病とPTSDにおける視床下部-下垂体-副腎系と炎症系の概日リズム解析 研究代表者: 堀 弘明 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 精神保健研究所 行動医学研究部, 室長 (10554397)
    50. 統合失調症のグルタミン酸神経伝達異常におけるリゾホスファチジン酸の役割 研究代表者: 山田 光彦 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 精神保健研究所 精神薬理研究部, 部長 (60240040)
    51. 次世代タウトレーサーを用いた慢性外傷性脳症におけるタウの伝播・進展様式の解明 研究代表者: 高畑 圭輔 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 放射線医学総合研究所 脳機能イメージング研究部, 研究員(任常) (20645311)
    52. 新規遺伝子発現調節メカニズムLDB2-EGR/ARC系と精神疾患 研究代表者: 大西 哲生 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 副チームリーダー (80373281)
    53. ベンゾジアゼピン受容体作動薬の減量・中止をめざして：うつ病治療での前向き研究 研究代表者: 土生川 光成 久留米大学, 医学部, 准教授 (40343701)
    54. メラノプシン光受容体を介した瞳孔反応計測によるアルツハイマー病補助診断法の開発 研究代表者: 小枩 武陛 大阪河崎リハビリテーション大学, リハビリテーション学部, 准教授 (70441152)
    55. 統合失調症の発症・病態仮説に共通するトリプトファン代謝に注目した予防・治療戦略 研究代表者: 毛利 彰宏 藤田医科大学, 保健学研究科, 准教授 (20597851)
    56. うつ病のスパイン密度減少におけるArcadlinの関与 研究代表者: 竹宮 孝子 東京女子医科大学, 看護学部, 准教授 (70297547)
    57. 臨床で実施可能な自閉スペクトラム症の診断評価のための半構造化面接法の開発 研究代表者: 内山 登紀夫 大正大学, 心理社会学部, 教授 (00316910)
    58. 事象関連電位と瞳孔径変化から解明する発達障害におけるパニックの神経基盤 研究代表者: 戸田 重誠 昭和大学, 医学部, 准教授 (00323006)
    59. メラトニン・オレキシン神経伝達を視点にした時間薬理学的なせん妄予防と発症予測研究 研究代表者: 八田 耕太郎 順天堂大学, 医学部, 教授 (90337915)
    60. シンタキシン１欠損マウスにおける精神神経疾患症状に対するグリア細胞の役割 研究代表者: 小藤 剛史 杏林大学, 医学部, 助教 (40365200)
    61. 臨床を反映した抗精神病薬慢性投与下におけるワーキングメモリー障害改善手法の探索 研究代表者: 有銘 預世布 獨協医科大学, 医学部, 講師 (80609404)
    62. 神経炎症・酸化ストレスに着目したうつ病へのrTMSの治療機作と反応予測指標の探索 研究代表者: 鵜飼 聡 和歌山県立医科大学, 医学部, 教授 (80324763)
    63. 統合失調症に潜む橋本脳症の臨床画像的特徴と背景遺伝子多型の探求 研究代表者: 米田 誠 福井県立大学, 看護福祉学部, 教授 (70270551)
    64. 辺縁系優位型加齢性TDP-43脳症（LATE)の臨床画像病理学的研究 研究代表者: 川勝 忍 福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 教授 (00211178)
    65. 仮性認知症としてのLate-onset AD/HDに関する臨床的研究 研究代表者: 佐々木 博之 熊本大学, 病院, 特任助教 (00839102)
    66. 認知機能障害と情動調整障害を同時に回復するうつ病のニューロフィードバック法の開発 研究代表者: 松原 敏郎 山口大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (60526896)
    67. 7T MRSI・fMRSによる統合失調症のCCTCC障害仮説の検証 研究代表者: 吉原 雄二郎 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (00529464)
    68. 情動制御作用を有するプラズマローゲンのデザインと脳内輸送経路および標的細胞の解明 研究代表者: 宇田川 潤 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (10284027)
    69. 表情認知障害を起点とする自閉スペクトラム症の二次障害の成立過程の解明 研究代表者: 岡田 俊 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 精神保健研究所 知的・発達障害研究部, 部長 (80335249)
    70. デフォルトモードネットワークは経頭蓋直流電気刺激の抗うつ効果を予測するか 研究代表者: 大森 一郎 福井大学, 学術研究院医学系部門, 准教授 (60836899)
    71. せん妄に対する高照度光療法の有効性-脳波による検証- 研究代表者: 武藤 仁志 東京医科歯科大学, 医学部, 非常勤講師 (50782710)
    72. 注意欠如・多動症のワーキングメモリ向上を目指したtDCS治療可能性の検証 研究代表者: 松澤 大輔 千葉大学, 子どものこころの発達教育研究センター, 特任准教授 (10447302)
    73. 目標生成の障害を含む陰性症状と社会認知機能が統合失調症患者の社会機能に及ぼす影響 研究代表者: 橋本 直樹 北海道大学, 医学研究院, 講師 (40615895)

出典：ＫＡＫＥＮ