福井大学子どものこころの発達研究センターの友田明美教授とジョンミンヨン特命教授らは、ADHD（注意欠如・多動症）児の脳構造の解析に人工知能（AI）を導入し、ADHD児には特定の脳部位に特徴があることを高い精度で明らかにした。
ADHDは発達障害の1つで、発症に遺伝要因と脳発達要因があることが知られているものの、そのしくみはよく分かっていない。同グループはこれまでに、ADHD発症をめぐる遺伝的要因と脳発達要因を、MRI（磁気共鳴画像法）による脳構造・ネットワークの把握によって解明しており、今回、AIを利用することで、脳画像データ診断とADHD児の遺伝的要因との関連を明らかにできると考えた。
検討の結果、脳の148領域のうち眼窩前頭皮質外側など16領域の皮質の厚み、11領域の皮質の面積にADHDの特徴が現れることが判明し、74～79％の精度でADHDの識別が可能であることを見出した。
さらに、これらの脳部位のうち眼窩前頭皮質では、ADHDの要因の１つで、実行機能（作業記憶の苦手さ）に影響しているCOMT遺伝子の多型と脳構造との関連も確認できた。また、国際的なデータベースで検証したところ、米国・中国のADHD児でも73％の精度で農部位の特徴が確認され、国際的にも応用できる可能性が示唆された。
この検査手法は、測定時間が５分以内と短く、検査中に特定の課題遂行が不要で、被験者への負担が少ない。今後「MRI撮影により脳科学的にADHDの診断ができる」ことが期待される。
