抄録
脳磁気共鳴画像（MRI）が精神疾患の臨床研究に応用されて30年余りが経ち，少人数のケース・コントロール研究から，多施設共同研究，メタ解析と進展した。現在は多施設大規模データを適切にハーモナイズする技術が基本となり，疾患横断解析，非線形回帰によるnormative modelingがトレンドになっている。こうした処理のもとで得られる大規模脳MRIデータセットでは，機械学習やサブタイプ分類が比較的容易に可能で，今後はこの分類を利活用することを見越した多階層データベースの整備が必要となる。近年のMRI計測・解析技術の発展によって，初学者がすべてに取り組むことはさらに難しくなり，それはほかの階層，すなわち遺伝子解析などでも同様である。多階層データの質・量共にデータが拡大し続けるなか，精神科医が担える部分はさらに限られてくるが，分野横断のチームを取りまとめ，精神科臨床研究が進むべき道を示すことが求められる。
