Hirano, Jinichi

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Affiliation

School of Medicine (Shinanomachi)

Position

Associate Professor
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Papers 【 Display / hide 】

  • Dynamic neural network modulation associated with rumination in major depressive disorder: a prospective observational comparative analysis of cognitive behavioral therapy and pharmacotherapy

    Katayama N., Shinagawa K., Hirano J., Kobayashi Y., Nakagawa A., Umeda S., Kamiya K., Tajima M., Amano M., Nogami W., Ihara S., Noda S., Terasawa Y., Kikuchi T., Mimura M., Uchida H.

    Translational Psychiatry 15 ( 1 ) 267 2025.12

    ISSN  2158-3188

    　View Summary

    Cognitive behavioral therapy (CBT) and pharmacotherapy are primary treatments for major depressive disorder (MDD). However, their differential effects on the neural networks associated with rumination, or repetitive negative thinking, remain poorly understood. This study included 135 participants, whose rumination severity was measured using the rumination response scale (RRS) and whose resting brain activity was measured using functional magnetic resonance imaging (fMRI) at baseline and after 16 weeks. MDD patients received either standard CBT based on Beck’s manual (n = 28) or pharmacotherapy (n = 32). Using a hidden Markov model, we observed that MDD patients exhibited increased activity in the default mode network (DMN) and decreased occupancies in the sensorimotor and central executive networks (CEN). The DMN occurrence rate correlated positively with rumination severity. CBT, while not specifically designed to target rumination, reduced DMN occurrence rate and facilitated transitions toward a CEN-dominant brain state as part of broader therapeutic effects. Pharmacotherapy shifted DMN activity to the posterior region of the brain. These findings suggest that CBT and pharmacotherapy modulate brain network dynamics related to rumination through distinct therapeutic pathways.

  • Electroconvulsive therapy-specific volume changes in nuclei of the amygdala and their relationship to long-term anxiety improvement in depression

    Ishikawa Y., Oishi N., Kyuragi Y., Hatakoshi M., Hirano J., Noda T., Yoshihara Y., Ito Y., Miyata J., Nemoto K., Fujita Y., Igarashi H., Takahashi K., Murakami S., Kanno H., Izumi Y., Takamiya A., Matsumoto J., Kodaka F., Nakagome K., Mimura M., Murai T., Suwa T.

    Molecular Psychiatry 30 ( 6 ) 2653 - 2664 2025.06

    ISSN  13594184

    　View Summary

    Electroconvulsive therapy (ECT) is one of the most effective treatments for depression. ECT induces volume changes in the amygdala, a key center of anxiety. However, the clinical relevance of ECT-induced changes in amygdala volume remains uncertain. We hypothesized that nuclei-specific amygdala volumes and anxiety symptoms in depression could explain the clinical correlates of ECT-induced volume changes. To test this hypothesis, we enrolled patients with depression who underwent ECT (N = 20) in this multicenter observational study and collected MRI data at three time points: before and after treatment and a 6-month follow-up. Patients who received medication (N = 52), cognitive behavioral therapy (N = 63), or transcranial magnetic stimulation (N = 20), and healthy participants (N = 147) were included for comparison. Amygdala nuclei were identified using FreeSurfer and clustered into three subdivisions to enhance reliability and interpretability. Anxiety symptoms were quantified using the anxiety factor scores derived from the Hamilton Depression Rating Scale. Before treatment, basolateral and basomedial subdivisions of the right amygdala were smaller than those of healthy controls. The volumes of the amygdala subdivisions increased after ECT and decreased during the follow-up period, but the volumes at 6-month follow-up were larger than those observed before treatment. These volume changes were specific to ECT. Long-term volume changes in the right basomedial amygdala correlated with improvements in anxiety symptoms. Baseline volumes in the right basolateral amygdala correlated with long-term improvements in anxiety symptoms. These findings demonstrate that clinical correlates of ECT-induced amygdala volume changes are existent, but in a nucleus and symptom-specific manner.

  • Amyloid-β prediction machine learning model using source-based morphometry across neurocognitive disorders

    Momota Y., Bun S., Hirano J., Kamiya K., Ueda R., Iwabuchi Y., Takahata K., Yamamoto Y., Tezuka T., Kubota M., Seki M., Shikimoto R., Mimura Y., Kishimoto T., Tabuchi H., Jinzaki M., Ito D., Mimura M.

    Scientific Reports (Scientific Reports)  14 ( 1 ) 7633 2024.12

    ISSN  2045-2322

    　View Summary

    Previous studies have developed and explored magnetic resonance imaging (MRI)-based machine learning models for predicting Alzheimer’s disease (AD). However, limited research has focused on models incorporating diverse patient populations. This study aimed to build a clinically useful prediction model for amyloid-beta (Aβ) deposition using source-based morphometry, using a data-driven algorithm based on independent component analyses. Additionally, we assessed how the predictive accuracies varied with the feature combinations. Data from 118 participants clinically diagnosed with various conditions such as AD, mild cognitive impairment, frontotemporal lobar degeneration, corticobasal syndrome, progressive supranuclear palsy, and psychiatric disorders, as well as healthy controls were used for the development of the model. We used structural MR images, cognitive test results, and apolipoprotein E status for feature selection. Three-dimensional T1-weighted images were preprocessed into voxel-based gray matter images and then subjected to source-based morphometry. We used a support vector machine as a classifier. We applied SHapley Additive exPlanations, a game-theoretical approach, to ensure model accountability. The final model that was based on MR-images, cognitive test results, and apolipoprotein E status yielded 89.8% accuracy and a receiver operating characteristic curve of 0.888. The model based on MR-images alone showed 84.7% accuracy. Aβ-positivity was correctly detected in non-AD patients. One of the seven independent components derived from source-based morphometry was considered to represent an AD-related gray matter volume pattern and showed the strongest impact on the model output. Aβ-positivity across neurological and psychiatric disorders was predicted with moderate-to-high accuracy and was associated with a probable AD-related gray matter volume pattern. An MRI-based data-driven machine learning approach can be beneficial as a diagnostic aid.

  • The status of MRI databases across the world focused on psychiatric and neurological disorders

    Tanaka S.C., Kasai K., Okamoto Y., Koike S., Hayashi T., Yamashita A., Yamashita O., Johnstone T., Pestilli F., Doya K., Okada G., Shinzato H., Itai E., Takahara Y., Takamiya A., Nakamura M., Itahashi T., Aoki R., Koizumi Y., Shimizu M., Miyata J., Son S., Aki M., Okada N., Morita S., Sawamoto N., Abe M., Oi Y., Sajima K., Kamagata K., Hirose M., Aoshima Y., Hamatani S., Nohara N., Funaba M., Noda T., Inoue K., Hirano J., Mimura M., Takahashi H., Hattori N., Sekiguchi A., Kawato M., Hanakawa T.

    Psychiatry and Clinical Neurosciences 78 ( 10 ) 563 - 579 2024.10

    ISSN  13231316

    　View Summary

    Neuroimaging databases for neuro-psychiatric disorders enable researchers to implement data-driven research approaches by providing access to rich data that can be used to study disease, build and validate machine learning models, and even redefine disease spectra. The importance of sharing large, multi-center, multi-disorder databases has gradually been recognized in order to truly translate brain imaging knowledge into real-world clinical practice. Here, we review MRI databases that share data globally to serve multiple psychiatric or neurological disorders. We found 42 datasets consisting of 23,293 samples from patients with psychiatry and neurological disorders and healthy controls; 1245 samples from mood disorders (major depressive disorder and bipolar disorder), 2015 samples from developmental disorders (autism spectrum disorder, attention-deficit hyperactivity disorder), 675 samples from schizophrenia, 1194 samples from Parkinson's disease, 5865 samples from dementia (including Alzheimer's disease), We recognize that large, multi-center databases should include governance processes that allow data to be shared across national boundaries. Addressing technical and regulatory issues of existing databases can lead to better design and implementation and improve data access for the research community. The current trend toward the development of shareable MRI databases will contribute to a better understanding of the pathophysiology, diagnosis and assessment, and development of early interventions for neuropsychiatric disorders.

  • Glymphatic system dysfunction in mood disorders: Evaluation by diffusion magnetic resonance imaging

    Ueda R., Yamagata B., Niida R., Hirano J., Niida A., Yamamoto Y., Mimura M.

    Neuroscience 555   69 - 75 2024.09

    ISSN  03064522

    　View Summary

    The glymphatic system, an expansive cerebral waste-disposal network, harbors myriad enigmatic facets necessitating elucidation of their nexus with diverse pathologies. Murine investigations have revealed a relationship between the glymphatic system and affective disorders. This study aimed to illuminate the interplay between bipolar disorder and the glymphatic system. Fifty-eight individuals afflicted with bipolar disorder were identified through meticulous psychiatric assessment. These individuals were juxtaposed with a cohort of 66 comparably aged and sex-matched, mentally stable subjects. Subsequent analysis entailed the application of covariance analysis to evaluate along with the perivascular space (ALPS) index, a novel magnetic resonance imaging method for assessing brain interstitial fluid dynamics via diffusion tensor imaging within the bipolar and control cohorts. We also evaluated the correlation between the ALPS index and clinical parameters, which included the Hamilton Depression scale scores, disease duration, and other clinical assessments. Moreover, partial correlation analyses, incorporating age and sex as covariates, were performed to investigate the relationships between the ALPS index and clinical measures within the two cohorts. A noteworthy adverse correlation was observed between the ALPS index and illness duration. A free-water imaging analysis revealed a substantial elevation in the free-water index within the white-matter tracts, prominently centered on the corpus callosum, within the bipolar cohort relative to that in the control group. In analogous cerebral regions, a conspicuous affirmative correlation was observed between the free-water–corrected radial diffusivity and depression rating scales. Our results showed that the protracted course of bipolar disorder concomitantly exacerbated glymphatic system dysregulation.

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Reviews, Commentaries, etc. 【 Display / hide 】

  • Source-based morphometryを用いた機械学習モデルでの神経認知障害のアミロイドβ予測

    百田 友紀, 文 鐘玉, 平野 仁一, 神谷 慶, 上田 亮, 岩渕 雄, 高畑 圭輔, 山本 保天, 手塚 俊樹, 窪田 真人, 関 守信, 色本 涼, 三村 悠, 岸本 泰士郎, 田渕 肇, 陣崎 雅弘, 伊東 大介, 三村 將

    Dementia Japan ((一社)日本認知症学会)  37 ( 4 ) 657 - 657 2023.10

    ISSN  1342-646X

  • 【革新脳と関連プロジェクトから見えてきた新しい脳科学】ヒト疾患研究　a)精神疾患　精神疾患とイメージング研究

    平野 仁一, 三村 將

    生体の科学 ((公財)金原一郎記念医学医療振興財団)  73 ( 5 ) 452 - 453 2022.10

    ISSN  0370-9531

    　View Summary

    ＜文献概要＞近年の脳画像の技術的進展は著しく,計測・解析技術の進展が精神疾患の神経基盤の解明に寄与している。本稿では磁気共鳴画像法を中心とした精神疾患における脳画像研究により明らかになった知見,機械学習技術の活用,将来への展望について概説する。

  • 機能神経外科からみる高次脳機能　電気刺激療法と認知機能障害

    工藤 駿, 高宮 彰紘, 平野 仁一, 三村 將

    神経心理学 (日本神経心理学会)  38 ( 3 ) 216 - 221 2022.09

    ISSN  0911-1085

    　View Summary

    電気けいれん療法(ECT)は様々な精神疾患に対して安全性と高い治療効果が確立している.一方,ECT後には一過性に認知機能障害を来すことが知られている.具体的には前向性健忘より逆向性健忘の方が遷延しやすいが,術後数週間～数ヵ月でベースラインの認知機能まで回復する.ECTに伴う認知機能障害は,電極配置,パルス幅,刺激用量,治療間隔などECTの施行方法,刺激設定条件によりその出現頻度や影響の程度が異なるため,患者の病状に応じたECTの方法論の選択を行うことが重要である.(著者抄録)

  • Prolonged Post-Electroconvulsive Therapy Delirium Controlled with Donepezil

    Takamiya A., Sawada K., Hirano J., Mimura M., Kishimoto T.

    Journal of ECT (Journal of ECT)  35 ( 3 ) E29 - E30 2019.09

    ISSN  10950680

  • 【ニューロモデュレーション治療の可能性】精神疾患に対するニューロモデュレーション

    高宮 彰紘, 岸本 泰士郎, 平野 仁一, 山縣 文, 三村 將

    精神科 ((有)科学評論社)  34 ( 6 ) 551 - 556 2019.06

    ISSN  1347-4790

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Research Projects of Competitive Funds, etc. 【 Display / hide 】

  • 認知症早期診断に向けた人工知能によるあたらしい網膜イメージングシステムの開発

    2023.04
    -
    2027.03

    Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), No Setting

    　View Summary

    認知症患者は急速に増加しており、それによる社会的、経済的損失は計り知れない。早期の発見、介入が重要であるが、MRIや脊髄液による診断は時間や費用、侵襲性の点からスクリーニングに適さない。網膜は、血管、神経を直接評価可能で、脳と類似性があるため、非侵襲的に、脳を病理学的に評価する手段として網膜イメージングが注目されている。本研究では、医用画像解析で成果を上げている人工知能（機械学習）を用いて、これまでの疫学研究で得られた認知機能評価、眼科網膜イメージデータ（眼底写真・OCT画像）から、認知機能や認知症、軽度認知障害を推定する機械学習モデル（古典的機械学習ならびに深層学習モデル）を作成、検証する。

  • 電気けいれん療法の治療効果発現におけるγ帯域神経活動が与える影響の解明

    2021.04
    -
    2024.03

    MEXT,JSPS, Grant-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Principal investigator

    　View Summary

    うつ病は生活の質に大きな影響を与える疾患である。電気けいれん療法は経頭蓋的に電気刺激を加えることでけいれんを誘発する治療法であり、うつ病に対して最大の治療効果を有し、安全性も確立している。しかし、その作用機序は不明である。脳波を用いて電気けいれん療法の作用機序に挑んだ研究は少ない。近年脳波の速波成分であるγ帯域神経活動（30-80Hz）の高次脳機能や精神疾患の神経学的基盤との関連が指摘されている。本研究では「電気けいれん療法直後から持続的に安静時ならび課題下での脳波変化（主にγ帯域神経活動増加）を引き起こし、この脳波変化が電気けいれん療法の治療効果に相関する」とする仮説を検証する。
    慶應義塾大学病院脳波室直下に3テスラのMRIが存在したため、高密度脳波計Geodesic EEG System400で取得した脳波データにおいて従来の皿電極 脳波計では明らかでなかった電磁波による周期的ノイズが混入した。この電磁波によるノイズ対策のためにさまざまな解析技法を用いてノイズ除去を試みたが、ノイズの除去が困難であった。慶應義塾大学病院内で精神神経科外来等代替えのデータ取得場所も検討したが、電子機器の影響を受けてノイズが著しく混入してしまう状況であった。このため、計測機器の変更等研究計画の変更が必要な状況とである。このため、現時点において当初予定されていた被験者登録がなされていない状況である。
    一方で、本研究の主旨である電気けいれん療法の作用機序解明に関連して、過去に慶應義塾大学にてうつ病に対して電気けいれん療法を受療した症例を対象として、電気けいれん療法の治療効果予測を機械学習の手法を用いてい行い、うつ病エピソードの罹患期間、重症度等が治療効果に関係することを明らかとした（Individual Prediction of Remission Based on Clinical Features Following Electroconvulsive Therapy: A Machine Learning Approach）。また、電気けいれん療法に置いて重要な麻酔薬選択において、吸入麻酔薬であるセボフルレンは、静脈麻酔薬であるチオペンタールに比して、総刺激回数、治療回数、不全発作数が多くなることを明らかとした。（Impact of Sevoflurane and Thiopental Used Over the Course of Electroconvulsive Therapy: Propensity Score Matching Analysis. ）
    慶應義塾大学病院脳波室の直下に3テスラのMRIが存在したたたため、高密度脳波計Geodesic EEG System400で取得した脳波データでは従来の皿電極脳 波計では明らかでなかった電磁波による周期的ノイズが混入した。この電磁波によるノイズ対策のためにさまざまな解析技法を用いてノイズ除去を試みたが、ノイズの除去が困難であった。慶應義塾内で代替えのデータ取得場所も検討したが、電子機器の影響を受けてノイズが著しく混入してしまう。このため、計測機器の変更等研究計画の変更が必要な状況となっている。このため、現時点において当初予定されていた被験者登録がなされていない状況である。
    高密度脳波計Geodesic EEG System400でノイズを低減した脳波データ取得が脳波室以外での脳波取得を含めて困難と判断し、脳波計を簡易脳波計等に変更する等の研究計画の変更での対応を検討している。

  • 人工知能による高齢者の不安全運転の予測モデルの確立と神経基盤の解明

    2020.04
    -
    2023.03

    Grants-in-Aid for Scientific Research, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), No Setting

    　View Summary

    高齢運転者を対象とした運転免許証更新時の検査は、認知症のスクリーニング検査として有用であるが、健常者やMCIの不安全運転のリスクについて評価できない。さらに注意欠如多動性障害（ADHD）においても不注意による運転事故の報告がある。そこで、本研究は以下を検証する。①ドライブレコーダを搭載した実車を用いて運転行動データを集積し、不安全運転の定量評価を新たな運転技能指標を確立する。②人工知能技術を用いて、神経心理検査や脳画像データから、不安全運転リスクの予測モデルを確立する。健常者やMCI、ADHDにおいて、どのような認知機能や脳内ネットワークの障害が不安全運転のリスクと関連しているか明らかにする。
    2022年度も世界的にCOVID-19の感染が収まらず、日本国内においても行動制限が行われていた。本研究の対象者は65歳以上となっており、高齢者は重症化のリスクが高いことや基礎疾患を有している者も多いため、研究協力者の感染予防の観点からの安全を第一に考えリクルートおよびデータ収集を中断していた。
    その間、これまでに蓄積できた実車データ、脳画像データ、神経心理データの一部を用いて、健常高齢者の白質構造の異常と危険運転の関係性についての論文を発表した。前回発表した論文内容をさらに支持するかたちで、背側注意ネットワークを構成する右の上縦束の白質繊維の構造異常が不安全運転と大きく関与していることが示された。論文は、「White matter alterations in the dorsal attention network contribute to a high risk of unsafe driving in healthy older people」という題名で、2022年の7月にPsychiatry and Clinical Neuroscience Reportにアクセプトされた。
    ・Yamamoto Y, Yamagata B., et al. White matter alterations in the dorsal attention network contribute to a high risk of unsafe driving in healthy older people. Psychiatry Clin. Neurosci. Rep. 2022;1:e45. https://doi.org/10.1002/pcn5.45
    さらに、新たな運転指標の開発を始めるためにデータ解析も同時並行的に行っている。また、リクルート再開に向けての準備も進めている。
    2022年度も世界的にCOVID-19の感染が収まらず、日本国内においても行動制限が行われていた。本研究の対象者は65歳以上となっており、高齢者は重症化のリスクが高いことや基礎疾患を有している者も多いため、研究協力者の感染予防の観点からの安全を第一に考えリクルートおよびデータ収集を中断していた。今年度は早急にリクルートを再開しデータ取得をしていく方向である。
    今後は研究協力者のリクルートを再開し、実車運転のデータの集積、認知機能検査、脳画像検査を収集していく。
    その後、集積したデータを解析し、学会発表・論文発表を進めていく。

  • The mechanisms of electroconvulsive therapy: a multimodal longitudinal study.

    2017.04
    -
    2021.03

    MEXT,JSPS, Grant-in-Aid for Scientific Research, HIRANO Jinichi, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Principal investigator

    　View Summary

    Twenty-five cases were registered. No adverse event was admitted. Increasing the hippocampal volume after electroconvulsive therapy might be specific and play a central role in the treatment mechanism of electroconvulsive therapy. Like previous studies, we also identified white matter changes in diffusion tensor imaging and functional connectivity changes on resting-state functional MRI.

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  • LECTURE SERIES, PSYCHIATRY

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