JP2003521987A

JP2003521987A - 定量的ｅｅｇを使用して脳の生理学的不均衡を分類および処置する方法

Info

Publication number: JP2003521987A
Application number: JP2001557467A
Authority: JP
Inventors: サッフィン，スティーブン
Original assignee: シーエヌエスレスポンス，インコーポレーテッド
Priority date: 2000-02-09
Filing date: 2001-02-09
Publication date: 2003-07-22
Anticipated expiration: 2021-02-09
Also published as: US6622036B1; EP1253853B1; EP2339490A1; CA2399482C; EP1253853A1; JP5259766B6; US7754190B2; US20100298735A1; DE60138870D1; US20120253219A1; CA2399482A1; EP2083368A1; JP5068409B2; EP1253853A4; AU3679401A; JP2011172942A; JP5259766B2; JP5068409B6; WO2001058351A1; IL151141A0

Abstract

(57)【要約】定量的脳波検査（ＱＥＥＧ）などの神経生理学的情報が、生理学的な脳の不均衡を分類し、診断し、かつ処置する方法において使用される。神経生理学的情報はまた、精神薬理学薬物の候補物に対する臨床試験におけるサンプル選択を導くためにも使用される。最後に、神経生理学的情報は、生理学的な脳の不均衡を有する患者を遠方で評価し、かつ処置するために使用される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】発明の背景多くの研究者は、精神医学における治療結果を導くために、脳波検査（ＥＥＧ
）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、機能的磁気共鳴画像法（ＦＭＲＩ）、陽電子射
出断層撮影法（ＰＥＴ）、単光子放射型コンピュータ断層撮影法（ＳＰＥＣＴ）
およびその他などの神経生理学的技術を用いる試みを続けている。例えば、ＥＥ
Ｇの神経生理学的技術は、頭皮上の標準的な位置に置かれた多数の電極によって
時間変化の自発的電位（ＳＰ）の関数として脳の電気的活動を測定する。ＥＥＧ
分析によって得られる神経生理学的情報は、電気的に参照される頭皮電極に対す
る経時的に参照されるＳＰの振幅の軌跡群として記録される。この類似的なＥＥ
Ｇ情報は、その後、シグナル異常について視覚的に分析し、かつ解釈することが
できる。

【０００２】１９７０年代に、ＥＥＧシグナルの定量的分析により、シグナル異常の定性的
な視覚的検出を越えてＥＥＧ法を拡張する様々な測定に対して、迅速で、容易な
取扱いをもたらした。定量的ＥＥＧ（ＱＥＥＧ）の研究では、コンピュータによ
るだけではないが、コンピュータによることが多い、脳の活動のマルチチャンネ
ル取得、処理および分析が伴う。ＥＥＧ／ＱＥＥＧ装置の一例がＥａｓｙＷｒ
ｉｔｅｒＩＩシステムであり、これは、ＣａｌｄｗｅｌｌＬａｂｏｒａｔｏｒ
ｉｅｓ，Ｉｎｃ．（Ｋｅｎｎｅｗｉｃｋ、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ）から入手する
ことができる。

【０００３】ＥＥＧ／ＱＥＥＧ記録装置の１つの型では、１９個以上の電極が、一般には、
国際１０／２０設置システムを使用して頭皮上の標準的な位置に設置される。そ
の後、覚醒時の目を閉じた、すなわち、「バックグラウンド」状態での脳活動の
マルチチャンネル記録が記録され、そして多くの場合には高速フーリエ変換（Ｆ
ＦＴ）によるシグナル処理の使用によって分析される。生のＥＥＧシグナルを処
理することにより、脳の電気的活動の多数の特徴を測定し、かつ定量化すること
が可能になる。この処理において、筋肉または眼の動きあるいは環境的ノイズに
よる人工的なものが除かれ、さらなる分析に適した有効な情報のみが残される。

【０００４】ＥＥＧ／ＱＥＥＧ抽出の様々な型に対する技術的および方法論的な指針が示さ
れているが、これらの本質的な指針を守らない研究が広く行われている。指針に
適合しないことに加えて、精神医学的不均衡の複合性を無視することが普通に行
われている。その結果、ＥＥＧ／ＱＥＥＧの典型的な知見は必ずしも常に再現す
ることができず、そのため、精神医学的な評価および処置におけるこれらの型の
ＱＥＥＧの使用は最小限である。

【０００５】精神医学的傷害の現在の行動的定義は、医学的処置に対する応答パターンとは
十分に相関していない。精神医学的不均衡は行動的に定義されるので、ＥＥＧ／
ＱＥＥＧまたは他の精神生理学的技術（ＭＲＩ、ＦＭＲＩ、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ
または他の関連する技術など）から得られるなどの個体の精神生理学的情報との
一貫した関係は明らかになっていない。しかし、神経生理学的情報が独立変数と
して使用され、そして薬物応答が従属変数として分析されるならば、神経生理学
と処置の臨床的結果との関係が認められることになるかもしれない。

【０００６】神経生理学と処置の結果との関係を明らかにするために、神経生理学的情報を
独立変数として使用し、かつ薬物応答を従属変数として使用するための臨床的方
法を開発することが求められている。そのような方法が提供された場合には、観
測された神経生理学的異常と、神経生理学的介入と、神経生理学的な処置の結果
との関係を所与患者において測ることができる。

【０００７】定量化された神経生理学的情報を比較し、その結果、個々の患者と基準群との
パターンの差をカタログ化することができ、そしてさらに、分類のために、予期
される処置応答および結果による症状患者の神経生理学的情報が測定される方法
を開発することもまた求められている。

【０００８】神経生理学的情報を使用して、生理学的な脳の不均衡を処置する方法を開発す
ることがさらに求められている。処置に関連したこれらの要求に加えて、生理学
的な脳の不均衡を処置するために、新しい化学的、電気的、磁気的な他の様々な
介入に対する臨床試験を導き、かつ既知の介入に対する新しい用途を確認するた
めの方法を開発することが求められている。

【０００９】最後に、神経生理学的情報を使用して、生理学的な脳の不均衡を遠方で評価お
よび処置する方法を開発することが求められている。

【００１０】発明の概要脳の生理学的不均衡を分類および治療するための方法に向けられている本発明
によって、これらの、および他の必要性は満たされる。この方法は、患者から一
連の分析的脳シグナルを得るために、神経生理学的技術を使用することを含む。
一連のデジタルパラメーターは、これらの一連の分析的脳シグナルにより決定さ
れる。本発明で使用される分析的脳シグナルは、神経生理学的機器から集めるが
、この神経生理学的機器は、ＥＥＧ／ＱＥＥＧシグナル、ＭＲＩシグナル、ＰＥ
Ｔシグナル、ＳＰＥＣＴシグナルおよびこれらの組み合わせまたはヴァリエーシ
ョンなどの神経生理学的データを集め、記憶する。これらの分析的シグナルから
得られたデジタルパラメーターを定量的に、様々な治療応答プロフィルにマップ
することができる。

【００１１】特に、本発明の方法は、脳の生理学的不均衡のための治療勧告を評価、分類、
分析および作成するために、神経生理学的情報を用いる。本発明のベースは、神
経生理学的情報は、脳の生理学的不均衡を同定するための独立した変数として使
用することができるという発見にある。

【００１２】本発明では、神経生理学的技術を使用して得られる患者の分析的脳シグナルお
よび好ましい定量化されたパラメーターを比較して、「無症状」および「症状」
基準集団に関するデータベースに含まれる神経生理学的情報を集める。比較のこ
のプロセスを使用して、治療勧告を作成する。精神障害を伴う患者の神経生理学
的情報における生理学的偏差のカタログは、本発明では、個々の患者の神経生理
学的情報、好ましくは定量化神経生理学的情報と、症状および無症状個体の基準
集団の神経生理学的情報とを比較することにより作成される。偏差規模を測定し
、個々の患者と基準群との間の差異パターンを確立するために、一連の多変量神
経生理学的結果測定を展開する。次いで、下記で詳細に検討するように、治療応
答パターンを本発明により、独立変数としてこの情報と相関させる。この相関に
より、苦しんでいる患者を臨床的に治療するための、有効な結果につながる強力
な関係がもたらされることを発見した。

【００１３】１態様では、本発明は、無症状個体からなる基準集団に関する神経生理学的情
報、好ましくは定量化された神経生理学的情報を使用して、脳の生理学的不均衡
を分類およびカタログ化するための方法に向けられている。正常機能からの生理
学的偏差または病態生理により、この方法のベースである生体モデルが定義され
る。この方法では、生理学的偏差は、疾患を治療するための生理学的治療レジメ
ン(regimes)の選択を組織化し、ガイドする独立した変数である。

【００１４】別の態様では、本発明は、ＥＥＧ／ＱＥＥＧまたはＳＰＥＣＴなどの定量化さ
れた神経生理学的情報を使用して、脳の生理学的不均衡を評価および治療するた
めの方法に向けられている。本発明のこの態様は、治療結果の改善をもたらす治
療様式の選択をガイドするために、生理学的基準を使用する。この方法では、正
常または無症状集団から定量化された多変量神経生理学的結果測定との比較に基
づき、異常と分類された定量化された多変量神経生理学的結果測定を、比較のた
めに結果データベースを使用して、さらに神経生理学的に分析する。この結果デ
ータベースは、精神不均衡の臨床的発現を示す症状個体からの神経生理学的情報
を含む。個々の患者の定量化された神経生理学的情報を、既知の投薬応答結果を
伴う個人群の定量的神経生理学的情報に合わせて、患者の脳機能の生理学的状態
のプロフィルを得る。このプロフィル情報を、この群の患者での特異的治療様式
の結果と関連させる。これらの関連を利用して、確率的治療勧告を作成する。

【００１５】さらに別の態様では、本発明は、脳の生理学的不均衡を治療するための新規の
化合物を臨床薬剤実験するために、個々のヒト参加者を選択するための方法、さ
らに脳の生理学的不均衡の治療での、公知の化合物の新規使用を推測するための
方法に向けられている。

【００１６】別の態様では、本発明は、ヒト参加者の神経生理学的情報に対する薬剤の効果
を臨床実験で決定することにより、新規薬剤の中枢神経系（ＣＮＳ）適用性を決
定するための方法に向けられている。好ましくはこの方法は、参加者の神経生理
学的プロフィルに対する新規薬剤の効果と、神経生理学的プロフィルに対して効
果を有することが知られている薬剤の投与により生じた既知のプロフィル効果の
データベースとを比較することを含む。

【００１７】さらに別の態様では、本発明は、定量化された神経生理学的情報を使用して、
脳の生理学的不均衡を遠隔評価および治療するための方法に向けられている。こ
の方法では、医療の行き届いていない地域または「遠隔地(remote location)」
と、神経生理学的ノウハウの中心地または「中央処理地(central processing lo
cation)」との間に電子リンクを確立する。脳の生理学的不均衡を評価および治
療するコンテキストでは、電子リンクは、医師と複数のデジタル神経生理学的ケ
イパビリティおよび定量化神経生理学的情報処理センターとの間で可能である。
要するに、遠隔評価および治療方法では、患者の定量化された神経生理学的情報
が、解像度を損なうことなく、定量化神経生理学的情報分析センターに電気的に
伝達される。定量化された神経生理学的情報を次いで、データベースの情報と比
較して、治療戦略を提示する。

【００１８】本発明の好ましい態様では、脳波記録法（ＥＥＧ）または単光子放射型コンピ
ューター断層撮影法技術（ＳＰＥＣＴ）を使用して、好ましくは定量的脳波記録
法（ＱＥＥＧ）または定量的ＳＰＥＣＴ技術を使用して、定量化された神経生理
学的情報を集め、分析する。

【００１９】本発明はさらに、神経生理学的分析、遠隔伝達および前記の治療方法を行うた
めのソフトウェア技術、コンピューターソフトウェア、コンピュータープログラ
ミング技術およびアルゴリズムに向けられている。

【００２０】本発明では、神経生理学的情報が、定量化された神経生理学的情報であり、脳
波記録法、磁気共鳴画像、陽電子射出断層撮影法、単光子放射型コンピューター
断層撮影法およびこれらの組み合わせからなる群から選択される神経生理学的技
術により得られることが好ましい。さらに本発明では、神経生理学的情報が、定
量化された神経生理学的情報であり、脳波記録法の神経生理学的技術により得ら
れることが好ましい。最後に、本発明では、神経生理学的情報が、定量化された
神経生理学的情報であり、単光子放射型コンピューター断層撮影法の神経生理学
的技術により得られることが好ましい。

【００２１】詳細な説明本発明は、これらに限らないが、ＥＥＧ／ＱＥＥＧ、ＭＲＩ、ＦＭＲＩ、ＰＥ
Ｔ、ＳＰＥＣＴ、さらに神経生理学的機能を測定するための他の方法に由来する
情報を含む神経生理学的情報、より好ましくは定量化された神経生理学的情報を
使用して、脳の生理学的不均衡を分類するための方法に関する。好ましくは、こ
の方法はＥＥＧまたはＳＰＥＣＴ、より好ましくはＱＥＥＧまたは定量的ＳＰＥ
ＣＴを使用する。本発明はさらに、定量化された神経生理学的情報を比較して、
個々の患者と無症状または症状基準集団との間のパターン差異を確立する方法に
関する。加えて本発明は、治療様式の選択をガイドするために神経生理学的結果
測定、好ましくは多変量神経生理学的結果測定を使用して、脳の生理学的不均衡
を伴う患者を評価および治療するための方法に関する。加えて本発明は、脳の生
理学的不均衡を治療するための新規の薬剤に関する臨床実験をガイドするための
方法、さらに、公知の薬剤に関する新規の使用を同定するための方法に関する。
最後に本発明は、ＱＥＥＧまたは定量的ＳＰＥＣＴなどの神経生理学的技術を使
用して、脳の生理学的不均衡を遠隔評価および治療するための方法に関する。

【００２２】定義本出願で使用される用語は、特に記載のない限り、以下に記載の意味および好
ましい実施形態を有する。

【００２３】「神経生理学的情報」とは、ＥＥＧ／ＱＥＥＧ、ＭＲＩ、ＦＭＲＩ、ＰＥＴ、
ＳＰＥＣＴなどの技術を使用して、脳機能により起こる電気的または化学的イン
パルスの測定により得られる情報である。

【００２４】「定量化された神経生理学的情報」とは、神経生理学的情報を同定する１種ま
たは複数の数字メモリパラメーターを測定するために分析された神経生理学的情
報である。例えば定量化脳波記録法（ＱＥＥＧ）は、これに限らないが、ＥＥＧ
スペクトルでの発作性および非発作性現象のピーク高さおよび関連の測定を含む
、定量的ＥＥＧスペクトルの定量化を含む。ＱＥＥＧの実施形態は、「発明の背
景」で記載した国際１０／２０配置システムに従い配置された１９個またはそれ
以上の電極からのマルチチャネル記録のデジタル化高速フーリエ変換分析である
。

【００２５】「発作性現象」は、往々にして、とはいえ常にではないが、突然の随意または
不随意筋肉運動を伴う、短期の棘波(spikes)および波から往々にしてなる、背景
ＥＥＧ内での短時間の突然の外乱である。

【００２６】「非発作性現象」は、非人為的背景ＥＥＧであり、この際、人為現象とは、発
作性現象を示す短期棘波および波である。

【００２７】「ＱＥＥＧ」は、「定量化された神経生理学的情報」との用語により、または
デジタル化高速フーリエ変換分析により得られる特異的実施形態により理解され
る広範囲の「定量的脳波記録法」を意味する。この用語は、本出願では、いずれ
の意味でも使用され、その選択は、検討の文脈により、または広範囲の用語を示
す用語「一般ＱＥＥＧ」の使用により、または特異的実施形態を示す用語「ＦＦ
ＴＱＥＥＧ」により示されている。

【００２８】「神経計測分析」は、定量化神経生理学的情報を使用する、「正常」または無
症状の年齢一致対照群を基準とした脳の電気生理学的機能の定量化である。

【００２９】「脳の生理学的不均衡」は、「正常」または無症状個体または群からなる基準
集団と比較しての、患者の神経生理学的機能での定量可能な偏差を意味する。「
正常」または「無症状」個体または群は、脳の不均衡の行動的または生理学的徴
候を示さない個体または群である。

【００３０】「多変量結果測定」は、脳の様々な領域で集めた一変量神経生理学的測定の組
み合わせから集めた定量的結果測定である。好ましい技術の１つでは、ＱＥＥＧ
技術、多変量結果測定を、ＥＥＧスペクトルの各周波数バンドのためのＱＥＥＧ
電極の組み合わせから集める。ＱＥＥＧ技術では、本発明の多変量測定は、ＥＥ
Ｇスペクトルの各バンドでの絶対的な力（μＶ^２）；ＥＥＧスペクトルの各バン
ドでの相対的な力（各チャネルでの力百分率）；ＥＥＧスペクトルの各バンドで
のコヒーレンス（２つのチャネルでの活性間の同期の測定）；および対称性（Ｅ
ＥＧスペクトルの各バンドでの、電極の対称対間の力比）の測定に由来する。

【００３１】「行動的診断」は、精神病医および他の健康管理専門家により観察され、かつ
現在は第４版となっているＤｉａｇｎｏｓｔｉｃＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＭ
ａｎｕａｌ（ＤＳＭ）（ＡｍｅｒｉｃａｎＰｓｙｃｈｉａｔｒｉｃＡｓｓｏ
ｃｉａｔｉｏｎ．ＤｉａｇｎｏｓｔｉｃａｎｄＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＭ
ａｎｕａｌｏｆＭｅｎｔａｌＩｍｂａｌａｎｃｅｓ．ＤＳＭＩＶ、Ｆｏ
ｕｒｔｈＥｄｉｔｉｏｎ．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ、ＤＣ：Ａｍｅｒｉｃａｎ
ＰｓｙｃｈｉａｔｒｉｃＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）またはＩｎｔｅｒｎａｔｉ
ｏｎａｌＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＤｉｓｅａｓｅｓ（ＩＣＤ）
（ｈｔｔｐ：／／ｃｅｄｒ．ｌｂ１．ｇｏｖ／ｉｃｄ９．ｈｔｍｌに掲載、最終
閲覧２０００年１月２６日）またはその他の分類システムにより分類されるよう
な、行動的徴候をベースとした精神病の診断である。

【００３２】「行動的に定義される精神病の形態」とは、ＤＳＭまたはＩＣＤにより定義さ
れるような、行動的病理および異常で現れる精神病の形態である。

【００３３】「脳の生理学的不均衡の行動的徴候」は、ＤＳＭまたはＩＣＤにより定義され
るような、精神または神経疾患の診断的インジケータである。

【００３４】「行動的に診断される脳病理」は、行動的に定義される精神病の形態で現れる
脳の生理学的不均衡である。

【００３５】「行動的に診断されない脳病理」とは、行動的に定義される精神病の形態では
現れないが、思考障害、例えば妄想症を証明する生理学的分析または長期心理療
法により観察される脳の生理学的不均衡である。

【００３６】「Ｚスコア」は、均一な差異確率スコアである。Ｚ−スコアは、観察された値
と、予測される「正常」値での平均値との間の差を、予測される「正常」値の標
準的偏差で割ることにより算出される。

【００３７】「応答プロフィル」とは、脳の生理学的不均衡を伴う患者が様々な治療方法に
対してどの程度、応答したかに関する治療応答プロフィルである。

【００３８】「治療様式」は、脳の生理学的不均衡を治療するための方法である。

【００３９】「電気治療薬剤群」は、所定の神経生理学的効果に基づく薬剤群である。好ま
しいＱＥＥＧ技術では、薬剤を、ＥＥＧスペクトルの各領域のためのＥＥＧ電極
の組み合わせから集められる定量的多変量結果測定に対するその効果に従い、グ
ループ分けする。

【００４０】Ｉ．各患者と基準群との間の差異を確立するための、定量化神経生理学的情報の分類および比較神経生理学的情報、好ましくはＥＥＧ情報は、脳についての、かつ精神病また
は神経疾患の行動的症状または「徴候」で現れる異常または病理学的脳機能に対
する、客観的で、正確で、かつ統計学的に使用することができる情報のもととな
る。ＥＥＧ／ＱＥＥＧにより、個々の患者の定量化された神経生理学的情報と、
基準集団からの定量化された神経生理学的情報とを比較することができる。

【００４１】定量化された神経生理学的情報により、脳機能に対する投薬効果を識別するこ
とができる。投薬により、精神または神経症候群と定義される脳の生理学的不均
衡全体に亙り測定可能な定量化神経生理学的情報に様々な変化が生じる。神経生
理学的情報に対する投薬効果の観察に基づき、ＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報などの定量
神経生理学的情報に基づく精神または神経不均衡を分類する一般的な分類を展開
した。「正常」または無症状個体でのＥＥＧ／ＱＥＥＧ変化に従い、向精神性ま
たは神経親和性投薬を分類する分類方法を展開した。精神医学では、例えば、行
動の異常パターンの観察は、脳の分類および疾患に初めに使用される独立した変
数である。

【００４２】脳機能での生理学的偏差に関する神経生理学的情報を用いないで、精神および
神経不均衡を薬剤治療することは困難であることは証明されている。主要な精神
病での投薬応答のよく知られている不均一性は、様々な神経生理学が関わってい
るという仮設を支持するものである。

【００４３】これに反して、本発明の分類方法は、個々の患者の神経生理学的情報、好まし
くは定量化された神経生理学的情報と、無症状および症状個体からなる基準集団
から得られた神経生理学的情報、好ましくは定量化された神経生理学的情報とを
比較することを含む。神経生理学的情報、好ましくは定量化神経生理学的情報に
基づく多変量測定の使用は、下記のように、治療様式の使用が患者の臨床状態を
改善するかどうかを決定するための方法をもたらす。

【００４４】本発明では、方法の分類および比較は、脳不均衡を同定する、臨床に関連する
生理学的形態の探求を含む。利用可能なＭＲＩ、ＦＭＲＩ、ＰＥＴおよびＳＰＥ
ＣＴなど、さらに他の定量的神経生理学的技術のうち、ＥＥＧ／ＱＥＥＧの神経
生理学的方法が、実際的な臨床ツールである。それというのも、これは、非観血
的で、十分に反復される規範的データベースを含み、幅広い分布に可能性を有し
、かつ様々な臨床セッティングに簡単に適合させることができるためである。

【００４５】本発明を実施する前に、慣習により、電極設置のための国際１０／２０システ
ムを使用して、患者の頭皮の上の標準位置に設置された電極からＥＥＧ情報を集
める。この情報をデジタル化し、ついで高速フーリエ変換（ＦＦＴ）シグナル処
理をして、ＱＥＥＧスペクトルを得る。各電極でのＱＥＥＧスペクトルにわたっ
て平均化された各周波数での力を定量化することに加えて、ＥＥＧシグナルその
もののＦＦＴシグナル処理により、脳の電気的活性の他の特性を測定および定量
化する。

【００４６】ＱＥＥＧスペクトルを４つの周波数バンドに分ける：δ（０．５〜３．５Ｈｚ
）；θ（３．５〜７．５Ｈｚ）；α（７．５〜１２．５Ｈｚ）；およびβ（１２
．５〜３５Ｈｚ）。スペクトルはさらに、各周波数バンドの定量的結果測定とし
て示される各ＥＥＧ電極からの結果も含む。これらは、各バンドでの絶対的な力
（μＶ^２）；各バンドでの相対的な力（各チャネルでの力百分率）；コヒーレン
ス（２つのチャネルでの活性の間の同期化の測定）；および対称性（各バンドで
の、電極の対称対の間のＥＥＧスペクトルの出力比）を含む。

【００４７】本発明の限定を目的とはしていないが、これらの一変量測定と脳活性との関連
は、次のように考えられる。絶対的な力は、各電極からの非人為的ＥＥＧ情報の
各周波数バンドおよび全周波数スペクトルでの、力の平均量であり、脳の電気的
活性の強度の測定量であると考えられる。相対的な力は、各電極および各周波数
バンドに与えられた力全体の百分率であり、脳活性がどのように分布しているか
の測定量であると考えられる。対称性は、各周波数バンドで、２つの脳半球の対
応する領域間で測定された活性レベルの比であり、観察された脳活性の平衡の測
定量であると考えられる。コヒーレンスは、２つの半球の所定の領域での、電気
的現象の同期程度であり、観察された脳活性の協調の計測量であると考えられる
。本発明では、ＥＥＧ情報のこれら４つの一変量測定量を使用して、様々な行動
病理で現れる脳の生理学的不均衡を同定することができると考えている。

【００４８】これらの一変量測定量を使用して、一変量Ｚスコアまたは均一な差異確率スコ
アを算出する。観察された値と予測「正常」値の平均との差を、予測「正常」値
の標準偏差で割ることにより、各電極での各定量的結果測定の一変量Ｚスコアを
算出する。「正常」値は、ＮｘＬｉｎｋ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｏｆ．ｃ
ｏｍ／ｎｘｌｉｎｋ．ｈｔｍｌ、最終閲覧２０００年１月２５日）などの市販の
データベースにより得られる。Ｚ変換プロセスを、全ての関連情報を確率ユニッ
ト（または確率に比例するユニット）に当てると、フィーチャ間の関係の比較お
よび評価をさらに簡単にしうる全ディメンション的な均一なスケールが得られる
。

【００４９】ＣａｌｄｗｅｌｌＬａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ、Ｉｎｃ．（ｋｅｎｎｅｗｉｃ
ｋ、ＷＡ）が製造するスペクトル３２などのＥＥＧ／ＱＥＥＧは、これらの一変
量神経計測Ｚ変換を簡単に実行しうる。この機器は、正常な集団での年齢機能と
してのフィーチャの分布を定義する年齢回帰式のデータベースに、年齢規定規格
を含む。この機器は、データベースから、患者と同年齢の「正常な」被験者の群
の各フィーチャで予測される平均値および標準偏差を抽出する。自動的に、患者
で観察された各フィーチャの値と、データベース年齢回帰式により予測される年
齢適正値との間の差を判定する。次いでこの機器は、「正常」群での値の分布を
考慮して、患者で観察された値が「正常」群に属する確立を判定する。別のデジ
タルＥＥＧ装置およびＮｘＬｉｎｋ，Ｉｎｃ．から入手可能なような市販の神経
測定ソフトウェアの群を使用して、完全に類似のプロセスを行うことができる。

【００５０】ＩＡ．患者の神経生理学的情報のプロフィル本発明の方法の実行に先だって、患者の一変量のＱＥＥＧデータプロフィルを
構築する。プロフィル化ステップの目的は、一変量Ｚスコアを捕集することであ
る。本発明のこの方法は、図１に示したステップを含む。図１には、従来の（ま
たは現場の）並びに遠隔（または現場外）治療プラン双方のための獲得および分
析過程を要約している。後節で述べるように、遠隔治療は、「遠隔」臨床設定か
ら専門技術センターへのデジタル化ＥＥＧ情報の送信を含んでいる。

【００５１】本発明の方法に対する予備的ステップとして、通常のＥＥＧは、患者のデジタ
ル化ＥＥＧ（ステップａ〜ｂ）を獲得し記録することにより得られる。一変量の
神経生理学的特徴が、デジタル化ＥＥＧから抽出される（ステップｈ〜ｊ）。こ
れら一変量の神経生理学的特徴は、絶対的な力、相対的な力、コヒーレンスを含
み、患者の頭皮に置かれる国際１０／２０システムの各々の電極に対する対称性
が誘導される。これら一変量の神経生理学的特徴を、生理学的な脳の不均衡に関
して臨床的に無症状と評価される各個体から集めたＱＥＥＧ情報と比較される。

【００５２】前記に示したように、Ｚスコアは、上記のＮｘＬｉｎｋデータベースなどの商
品として入手できるニューロメトリックデータベースの複合正常ＱＥＥＧ情報か
らの偏差を表す一定の微分確率スコアである。ニューロメトリックデータベース
は、６才から９２才の個体のＱＥＥＧから構築され、電極配置に関して国際１０
／２０システム協定により用いられる各電極からの情報を組込んでいる。このデ
ータベースは、１０００以上の定量的一変量ＥＥＧ量を含んでいる。個々の患者
のＱＥＥＧ情報と参照の無症状集団に関する情報とを比較することにより得られ
るＺスコアは、参照無症状データベースからの患者の統計的偏差を表す。すなわ
ち、ある具体量に関して患者のＺスコアが、参照無症状集団から統計的に逸脱し
てない場合、この患者は、その量に関して「無症状」であると決定されるであろ
う。しかし、患者のＺスコアが、ある具体的量に関して参照集団から統計的に逸
脱していることが判れば、その患者はその量に関して症状があると決定されるで
あろう。

【００５３】ＩＢ．ＱＥＥＧ多変量の展開本発明の予備的ステップは、患者のＱＥＥＧからの一変量の抽出と、それに続
く無症状参照集団（図１のステップｊを参照）からの複合情報との比較を含む（
図１のステップｊを参照）。しかし、本発明によれば、一変量測定値に基づいた
多変量が作製される。この終りに、図１のステップｊは、さらに患者のＥＥＧ／
ＱＥＥＧからの多変量の抽出を含む。チャート１．１に記載の多変量は、治療勧
告を評価し作製するための本発明の方法に従って組立てられる。チャート１．１
に要約された多変量特性の設定は、一変量の情報内容を歪曲することなく、上記
の一変量データを首尾良く圧縮する神経生理学的記述子を用いて構築された。本
発明を限定する意図はないが、シグナルの統計的正常設定からの多変量偏差を解
析することにより、一変量シグナル解析からは認識されない多数の生理学的脳不
均衡認識のための正確なシステムが提供されると考えられる。チャート１、２は
、各々の多変量記述子数の大きさが決定されるＥＥＧ電極または電極対を掲げて
いる。これらの電極または電極対は、国際１０／２０電極設置システム下での名
称に従って確認される。

【００５４】

【表１】

【００５５】

【表２】

【００５６】チャート１．１の変量は、４文字の略語により表される。略語の最初の２文字
また３文字は、主要指名子である。主要指名子のＲＢ、ＲＭ、ＣＡ、ＣＥ、ＱＭ
、ＡＡおよびＡＥは、如何なる種類のＱＥＥＧ量を参照しているかを示す。例え
ば、主要指名子「ＲＭ」は相対的単極電力である。「ＲＢ」は相対的双極電力で
ある。「ＣＡ」は半球内コヒーレンスである。「ＣＥＢ」は半球間双極コヒーレ
ンスである。「ＱＭ」は単極周波数である。「ＡＡ」は半球内非対称である。「
ＡＥ」は、半球間非対称である。

【００５７】多変量略語の最後の１文字または２文字は、副指名子である。副指名子は、測定が引出される電極群および周波数バンドを示す。測定値は、頭皮の前頭部
領域または（「Ａ」）、後頭部（「Ｐ」）領域、頭皮の左側（「Ｌ」）または右
側（「Ｒ」）にある電極から引出される。測定値は、デルタ（「Ｄ」）、シータ
（「Ｔ」）、アルファ（「Ａ」）、またはベータ（「Ｂ」）周波数バンドにおい
て得られる。

【００５８】チャート１．１に従って、「ＲＭＡＤ」（相対的な力の単極前頭部デルタ）は
、頭皮の前半分に設置された電極にて測定されたデルタ周波数における相対的単
極電力である。同様に「ＲＢＤＬ」は、デルタ周波数バンドに関して頭皮の左半
分で電極にて測定された相対的単極電力である。「ＣＡＢＬ」は、ベータ周波数
バンドにおいて頭皮の左領域の電極にて測定された半球内コヒーランスである。
「ＣＡＤＲ」は、デルタ周波数バンドに関して頭皮の右領域における電極にて測
定された半球内コヒーランスである。「ＡＥＤ」は、デルタ周波数バンドにおい
て半球間で測定された単極非対称である。

【００５９】ＩＣ．多変量に関するＺ値の計算前記のとおりに、本発明の方法に先立って、Ｚ値は、Ｓｐｅｃｔｒｕｍ３２ま
たはＮｘＬｉｎｋのソフトウェアの何れかにより設定されたニューロメトリック
情報における各々の一変量変量に関して決定される。本発明によれば次に、これ
らの一変量変量を、興味のある電極に対する特定の重み関数を用いてチャート１
．１に供された記述に従って、複合多変量臨床記述子に集合させる。

【００６０】重み関数は、患者データから経験的に導かれる数学的変換体である。重み関数
を用いると、成分と呼ばれる異なる数の電極または電極対による測定から導かれ
る多変量の計測を可能にする。表１には、本発明の数学的重み関数を要約してい
る。

【００６１】

【表３】

【００６２】表１に要約された重み関数を用いて、患者の特定の神経生理学的データが得ら
れる。以下の実施形態は、患者個々の特定多変数の大きさを決定する過程を示す
。患者の多変量ＣＥＡＤ［コヒーレンス半球間の前頭部デルタ］の値は、表２の
アルゴリズム形で得られる。

【００６３】

【表４】

【００６４】表２は、ＣＥＡＤ多変量が国際１０／２０システム下でのそれらの名称により
指定された４電極対にて捕集された示数から計算されることを示す。この電極対
は、成分１〜４と称される。Ｚスコアは、表１に示される重み関数Ｃ^３を用いて
標準化する。標準化処理は、Ｚスコアを数学的に組合せることを可能にする。Ｃ
ＥＡＤ各成分総計の二乗を計算する。次に、値をー４０から＋４０の範囲の間隔
で「臨床決定」へとマップ化する。このマップ化により、各多変量記述子に関す
る均一変化の整数スケールが作製される。このように、同一脳半球内の電極対で
計算された重み付けＺスコアを総計し（Ｆｐ１／Ｆｐ２＋Ｆ３／Ｆ４＝−２．０
５９；Ｆ７／Ｆ８＋Ｃ３／Ｃ４＝−１．８７６）、二乗し、（−２．０５９^２＝
４．２３９；−１．８７６^２＝３．５２０）、そして一緒に加えられた（４．２
３９＋３．５２０＝７．７６０）。最終的に得られたものの符号を修正して、最
も近い数字全体を四捨五入した（−７．７６０ → −８）。

【００６５】上記の例の増加様式で多変量分類化処理を一般化することにより、個々の患者
用に同様に導かれた測定量の表を作成する。個々の患者用の脳機能不全の薬物応
答特異的な特性化を表３の各多変量に従って要約する。

【００６６】

【表５】

【００６７】表３に要約された例において、この患者は４０のＲＭＡＡ値を有する。この値
は、正常な集団では１００、０００回の観察で３回のみ生じると予想されるであ
ろう。このＲＭＡＡ値を有する患者は、ＲＭＡＡタイプの生理学的脳不均衡を有
するものとして判定され、それにしたがって分類されるであろう。表１〜３に要
約された情報および関連するチャートと図面は、ＥＥＧＱＥＥＧにより検出され
臨床上無症状であると決定された各個人から集められたデータベース情報と比較
されたとおり患者個人の生理学的な脳不均衡を特徴づけている。

【００６８】ＩＩ．ニューロメトリック情報による生理学的脳不均衡の特性化と治療他の態様において、本発明のＥＥＧ／ＱＥＥＧ解析は、ＥＥＧ／ＱＥＥＧによ
り検出された生理学的な脳不均衡の「異常な」または症状状態から「正常な」ま
たは「無症状」状態まで、変化または「矯正」のための療法レジメを確認するた
めに設計される。これらの治療様式は、限定しないが、薬物療法、電気痙攣療法
、電磁的療法、神経調節療法、言語療法、および既知のまたは現在当業界で開発
中の他の療法形態を含む。このように本発明はまた、図１および２に示したＥＥ
Ｇ／ＱＥＥＧなどの神経生理学的情報を用いて生理学的な脳不均衡の治療に対し
勧告を行う方法に向けられる。

【００６９】図２のステップｃおよびｃ_１に従って、ＥＥＧに基づく治療勧告は、「正常な
」ＥＥＧ／ＱＥＥＧを有する患者には提案されない。「不確定」と認められた患
者のＥＥＧ／ＱＥＥＧ所見については、後で（例えば、ステップｄ）再度述べる
。治療勧告は、「異常な」ＥＥＧ／ＱＥＥＧの患者に対して成される（例えば、
ステップｅ〜ｆ）。治療勧告は、「単一療法」または単剤療法（ステップｆ_１）
または多剤療法（ステップｆ_２）を含み得る。

【００７０】ＩＩＡ．生理学的な脳不均衡の治療本発明の方法の特性化ステップおよび治療ステップは、「結果データベース」
を用いて、生理学的な脳不均衡を有する各個人の評価と同時に治療選択および実
施を指導する。１つの態様において、「精神医学的」結果データベースは、不均
衡の範囲として行動診断され、行動病理に関する薬物療法を受けているか、また
は受けたことがある個人からのＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報を用いて構築される（例え
ば、図１、ステップｋ）。このデータベースに含まれる障害は、限定しないが、
以下のものが挙げられる：興奮、注意欠陥多動性障害、乱用、アルツハイマー病
／痴呆、不安、パニックおよび恐怖障害、双極性障害、境界型人格障害、行動制
御問題、身体異形障害、認識問題、うつ病、解離障害、食事、食欲および体重問
題、浮腫、疲労、しゃっくり、インパルス制御問題、過敏、情緒問題、運動問題
、強迫性障害、疼痛、人格障害、心的外傷後ストレス障害、精神分裂病および他
の精神障害、季節的感情障害、性的障害、睡眠障害、構音障害、物質乱用、チッ
ク障害／トゥーレット症候群、外傷性脳傷害、抜毛癖、または狂暴／自己破壊行
動。

【００７１】本発明のこの態様において、ＥＥＧ／ＱＥＥＧ法は、上に掲げた精神医学的障
害を、限定しないが、薬物療法、電気痙攣療法、電磁的療法、神経調節療法、言
語療法、および精神医学界および神経学界により記載される他の療法形態を含む
種々の治療レジメで治療するための選択を指導するのに使用できる。

【００７２】これらの生理学的特徴により導かれる薬物療法は、臨床医の現在の実践をごく
僅か変更することにより可能である。本発明の１態様において、患者の多変量Ｚ
スコアが、「症状」データベースに含まれる情報と直接比較される。しかしなが
ら、２ステップで治療を実施することが好ましい。すなわち、患者の治療前多変
量ＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報を得てから、先ず第一に「無症状」データベースに含ま
れるＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報と、第二に「症状」データベースに含まれる情報と比
較する。「症状」データベースは、既知の薬物応答プロフィルを有する患者の情
報を含む（例えば、図１、ステップｋ）。次に、当該患者のＥＥＧ／ＱＥＥＧ情
報と以前に治療された個人のデータベースとの統計的関連のロバストが決定され
る。統計的ロバストの程度により、薬物療法選択の生理学的基礎が提供される。

【００７３】本発明の薬物療法態様において、生理学的な脳不均衡を有する患者からのＥＥ
Ｇ／ＱＥＥＧ情報が、結果データベース内の多変量の結果量と比較される。患者
のＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報を、結果データベースのＥＥＧ／ＱＥＥＧ多変量測定値
と比較することにより、ＥＥＧ／ＱＥＥＧ異常を矯正するのに適当な薬物治療を
確認することが可能である。例えば、４０のＲＭＡＡ（表３を参照）を有する情
報を以前に提示した患者は、薬物の抗うつ剤クラスと陽性で応答した個体群、ま
たはより具体的には、ＲＭＡＡを正常化する薬剤群に属する。臨床医は、この量
を使用して治療選択を指導できる。

【００７４】本発明の方法に従って少なくとも２種類の分析、すなわちタイプ１解析とタイ
プ２解析が可能である。タイプ１解析では患者は、薬物および薬物療法を受けて
いないものとする。タイプ２解析での患者は、薬物療法を除く意志がない、また
はできないものとする。薬物療法の状態は、好ましくは対照集団の薬物療法の状
態と同一であり、また、ベースライン測定の定義（残余薬物療法の１％未満）を
満たす必要がある。患者は、以前の薬物とその代謝物の少なくとも７半減期の間
、薬物療法を受けていないことが好ましい。次に１型患者のベースラインＥＥＧ
／ＱＥＥＧを結果データベースにおける同様のＥＥＧ／ＱＥＥＧおよびそれらに
関連した薬物療法の結果とつき合せる。示されたように、結果データベースは、
精神医学的および／または神経学的不均衡を有する患者の多変数Ｚスコアおよび
これら患者の異常多変数Ｚスコアを正常に変換する治療様式を含む「症状」デー
タベースである。次に、神経活性薬物療法の候補を、脳機能に及ぼすその生理学
的効果にしたがって結果データベース中で確認する。各々の薬物療法を、ＥＥＧ
／ＱＥＥＧ情報に及ぼすその影響によって分類する。この方法により、種々の症
状行動的表現を超えて薬物と脳機能に及ぼすそれらの効果との間の生理学的関連
が医師に提供される。

【００７５】次に、薬理学的薬物の種々のタイプに対する患者応答の可能性が決定される。
これらの薬理学的薬剤、薬剤のクラス、または薬剤または薬剤クラスの組合せは
、抗うつ剤、抗不安剤、副作用抑制剤、アルコール乱用の治療、情緒安定剤、抗
ＡＤＤ剤、抗精神病薬および催眠薬を含む。

【００７６】応答可能性の決定法により、未治療患者はＤＳＭ不均衡内、およびそれを超え
て生じる薬物応答プロフィルの種々の副次タイプの１つに分類される。この方法
により患者のＺスコアプロフィルが上記の結果データベースと比較される。本法
の結果データベースは、例えば以下のような一般名によって知られている多くの
薬物に関するＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報に基づいた応答プロフィルを追跡するために
設計される：アルプラゾラム、アマンタジン、アミトリプチリン、アテノロール
、ベタネコール、ブプロピオン、ブスピロン、カルバマゼピン、クロルプロマジ
ン、クロルジアゼポキシド、シタロプラム、クロミプラミン、クロニジン、クロ
ナゼパム、クロザピン、シクロヘプタジン、ジバルプロエクス（ｄｉｖａｌｐｒ
ｏｅｘ）、デプレニル、デシプラミン、デキストロアンフェタミン、ジアゼパム
、ジスルフィラム、ドキセピン、エチクロルビノル（ｅｔｈｃｈｌｏｒｖｙｎｏ
ｌ）、フルオキセチン、フルボキサミン、フェルバマート、フルフェナジン、ガ
バペンチン、ハロペリドール、イミプラミン、イソカルボキサジド、ラミトリジ
ン、レボチロキシン、リオチロニン、炭酸リチウム、クエン酸リチウム、ロラゼ
パム、ロキサピン、マプロチリン、メプロバマート、メソリダジン、メタンフェ
タミン、ミダゾラム、メプロバマート、ミルタゼピン、モリンドン、モクロベミ
ド、ナルトレキソン、フェネルジン、ネファゾドン、ノルトリプチリン、オラン
ザピン、オラゼパム、パロキセチン、ペモリン、ペルフェナジン、フェネルジン
、ピモジド、ピンドロール、プラゼパム、プロパノロール、プロトリプチリン、
クエチアピン、レボキセチン、リスペリドン、セレジリン、セルトラリン、セル
チンドール、トリフルオペラジン、トリミプラミン、テマゼパム、チオリダジン
、トピラマート、トラニルシプロピン、トラゾドン、トリアゾラム、トリヘキシ
フェニジル、トリミプラミン、バルプロン酸またはベンラファキシン。

【００７７】ＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報に基づいた応答プロフィルは、例えば以下の商標を有す
る薬剤に関して可能である：アダピン、アルトルリン（Ａｌｔｒｕｌｉｎｅ）、
アンタブス（Ａｎｔａｂｕｓｅ）、アナフラニル、アロパックス、アロキサット
、アルタン、アチバン、オーロリックス、アベンチル、ブスパル、カタプレス、
セレキサ、セントラックス、シバリスーＳ、シプラミル、クロザリル、サイラー
ト、シトメル、デカドロン、デパケン、デパコート、デプラックス、デソキシン
、デシレル、デキセドリン、デキストロアンフェタミン、ドブパール、ドルミカ
ム、デュトニン、エドロナックス、エラビル、エフェキソール、エスカリス、オ
イフォル、フェバリン、フェルバトール、ハルドール、ヘリックス、インデラル
、クロノピン、ラミクタル、リブリウム、リソナート、リソタブス、ロキシタン
、ルジオミル、ルストラール、ルボックス、マネレックス、マルプラン、ミルタ
ウン、モ−バン、ナロレックス、ナルジル、ネファダール、ノイロンチン、ノル
プラミン、ノルトリレン、オーラップ、パメロール、パルナート、パキシル、ペ
リアクチン、プラシジル、プリスダル、プロリキシン、プロザック、プシキアル
（Ｐｓｉｑｕｉａｌ）、ラバトリル、レメロン、レビア、リスペルダール、リタ
リン、サロテン、サロテックス、セラックス、セルセリン、セルレクト、セロク
エル、セロプラム、セロキサット、セルゾン、シメトレル、ステラジン、サーモ
ンチル、シンスロイド、テグレトール、テノーミン、トラジン、トフラニール、
トルレスト、トパマックス、トランキセン、トリラホン、チプタノール、トリプ
チゾール、ウレコリン、バリウム、ベロチーナ、ベスタール、ビバクチル、ウェ
ルブトリン、キサナックス、ゾーロフトまたはジプレキサ。これらの商標薬剤の
一般的説明とそれらの製造元は、ＰｈｙｓｉｃｉａｎｓＤｅｓｋＲｅｆｅｒ
ｎｃｅ（ニューヨーク：ＭｅｄｉｃａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ社、２０００年）
から入手でき、その記載はここに参照のため組込まれている。

【００７８】本発明のＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報は、薬物療法と脳機能に及ぼすそれらの効果と
を関連させるため、薬剤をその電気療法プロフィルにより確認する新たな薬剤命
名法が適切である。表４には、７２の識別特性によって電気療法上分類された本
発明のデータベースにおいて選ばれた薬剤が含まれている。

【００７９】表４．１により、観察されたＥＥＧ／ＱＥＥＧパラメータの大きさに基づいて
薬物応答予測を行うことができる。例えば、３００マイクロボルトの２乗よりも
大きな絶対的な力平均（例えば、ＱＥＥＧパラメータ１）では、抗うつ剤のクラ
スまたはアルファ−２アゴニストクラスの薬物、または本発明の命名法における
電気療法クラス１．１１〜１．２３の薬物への応答が予測される。表４．１が示
唆するように、特定のＱＥＥＧパラメータ表示が単剤クラスまたは多剤クラスへ
の応答を予測し得る。最後に前頭部アルファ指数対後頭部アルファ指数比が４未
満（例えば、ＱＥＥＧパラメータ１）では、複数の電気療法薬物クラスへの応答
が予測される。同様の結果が表４．２〜４．６に反映されている。表４．７は表
４．１〜４．６に表された薬物または薬物クラスの名称をアルファベット順に挙
げている。

【００８０】

【表６】

【００８１】

【表７】

【００８２】

【表８】

【００８３】

【表９】

【００８４】

【表１０】

【００８５】

【表１１】

【００８６】

【表１２】

【００８７】タイプ１解析により試験できない個体は、タイプ２解析法に従って実施中の薬
物療法が許容される条件下で試験できる。タイプ２解析により薬物療法のＥＥＧ
／ＱＥＥＧ情報に及ぼす影響が報告される。追跡ＥＥＧ記録は、薬物投与により
生じた変化を追跡するために用いられる。タイプ２解析の前にタイプ１解析を実
施している場合は、薬物療法に帰せられる絶対変化を観察し、施された薬物療法
または薬物療法の組合せのＥＥＧ／ＱＥＥＧに及ぼす作用のスペクトルを評価す
ることが可能である。これらの効果は、最初に比較できる個体セットおよび同一
薬物療法または複数の同一薬物療法に対するそれらの応答と比較することができ
る。現行の患者に関する情報と結果データベース内の参照群の情報とが実質的に
同様である場合、この比較によりさらに薬物療法の特性が確証され、薬物療法の
電気療法クラスの特定化が促される。このような確認を行わなければ、患者の情
報を結果データベース内に入れることは許されない。これにより、定量的品質保
証基準が供され、さらなる試験を要するこれらの個体が分離される。

【００８８】タイプ１解析を先に行わずにタイプ２解析によって分析された患者に対しては
、タイプ１解析から得られたように情報処理し、電気療法薬剤の勧告と現行の薬
物療法情報の双方を用いて薬物療法の調整をすることから療法指導が得られる。
新たな薬物療法に関して安定状態に達した後、追跡のタイプ２解析は、最初にタ
イプ１解析を受けた患者と同様の方法で処理することができる。何人も最初にタ
イプ１解析を受けずに結果データベースに加わることはできない。

【００８９】追跡試験では、患者は治療医師により検討され、臨床全般改善（ＣＧＩ）スコ
アを得る。ＣＧＩスコアは患者の障害の改善または矯正に関して与えられた療法
の行動的成果を測定するために用いられる。一般的には観察された行動指数に基
づいて、治療医師は患者に−１から３までのＣＧＩスコアを割り当てる。薬物療
法の実施形態の場合、負のＣＧＩスコア（−１）は有害な薬物療法効果を示す。
ゼロのＣＧＩスコア（０）は改善が無いことを示す。１のＣＧＩスコア（１）は
極小または軽度の改善を示す。２のＣＧＩスコアは中等度の改善を示す。最後に
３のＣＧＩスコア（３）は完全な無症状を含む顕著な改善を示す。

【００９０】ＥＥＧレポート使用アルゴリズムと関連フローチャート（図３〜７を参照）は
、本発明の処理法によって発展した臨床手順の幾つかの実施形態または実施例を
要約している。これらの例は、生理学的な脳不均衡を有する個々の患者に対する
治療法の最適化に有用である。新たな薬剤やさらなる情報がデータベースに加わ
ると改訂されるが、これらのアルゴリズムは難治性患者の結果の治療改善の指針
を提供する。

【００９１】最後に図３．１は、本発明の好ましいＥＥＧ／ＱＥＥＧ法に基づいた単剤療法
過程の典型的な実施形態を要約している。療法過程の挙げられた実施例の第１ス
テップ（ステップａ）で、臨床医は種々の生理学的および行動的変化を測定する
ためにベースラインパラメータを設定する。ステップｂでは、選択された薬物療
法が単剤低用量で患者に投与される。用量は必要に応じて増量され、反復ＱＥＥ
Ｇ分析とＣＧＩスコアにより指示される。

【００９２】図３．２は、本発明の好ましいＥＥＧ／ＱＥＥＧ法に基づいた多剤療法過程の
典型的な実施形態を要約している。治療勧告は、以前に述べた薬物電気療法のク
ラスに従って準備される。電気療法クラス１または２における薬剤を含む治療勧
告の典型的な実施形態はさらに図５に要約されている。図５、ステップｂに従い
、クラス１の電気療法薬剤を用いて単一療法（図３．１を参照）によって療法を
開始する。クラス１の薬剤を用いた治療の少なくとも５半減期後に、クラス２の
薬剤を用いた治療を開始する（ステップｄ）。クラス２の薬剤を用いた治療の少
なくとも５半減期後に追跡ＱＥＥＧが実施される（ステップｅ）。追跡ＱＥＥＧ
の結果およびＣＧＩスコアに基づいて、治療は変更または中止される。図５〜７
は同様のアルゴリズムを繰返している。

【００９３】本発明の方法は、臨床歴、精神医学的評価、医学的検査および必要な臨床検査
を得るための代替となるものではない。それは、確立した診断法や治療法の代わ
りとなるものではなく、増加させるものである。本発明の薬物療法結果データベ
ースと薬物療法との関連付けは臨床管理に対する有用な追加となる。ＥＥＧ／Ｑ
ＥＥＧ関連付けの好適性、薬物用量、投与回数の決定および症状や行動率による
臨床結果の記録の責任は治療医師にある。

【００９４】ＩＩＩ．ＥＥＧ／ＱＥＥＧを用いた新規および既知薬物の薬理学的薬物試験におけるサンプル参加者選択に関する臨床試験プロトコル本発明はまた、新規化合物または新たな使用が提案される既知化合物の臨床薬
物試験におけるヒト参加者個々を選択するための方法に向けられる。薬物試験に
おいては、被験者の適切な選択によって、その試験の所見が対象集団に関する薬
物応答プロフィルを正確に表すことが保証される。一般的に新規薬剤の薬効試験
を望む臨床試験の責任医師は、被験集団を規定する選択基準と除外基準の作成か
ら開始する。選択基準によって、可能な被験者の許容し得る対象群の主要な特性
を規定する。精神医学においては、選択特性規定に伝統的に寄与してきた臨床特
性は、前記のＤＳＭ、ＩＣＤまたは当業界に知られた同様の分類体系によって示
される行動診断に基づいていた。本発明の方法では、ＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報が行
動診断と組合せて選択基準として用いられ、サンプル選択に導く。

【００９５】第１段階では、行動診断を用いて可能なサンプル被験者を選択することである
。関心がもたれる行動診断病理学を受けない個体は試験に選択されないと考えら
れる。第２段階は、生理学的脳不均衡の治療法におけるように、ＥＥＧ／ＱＥＥ
Ｇ異常パターンと行動診断の関連付けに基づいた試験参加者の望ましいプロフィ
ルを選択することである。第３段階は、治療方式において前記のような同一のＥ
ＥＧ／ＱＥＥＧ異常パターンと行動関連付けを有する可能な試験参加者を探索す
ることである。第４段階は、個々の参加者をＥＥＧ／ＱＥＥＧの陽性結果に基づ
いて募集することである。

【００９６】本法の目標は、新たな使用法が、試験参加者の「豊富化」セットを用いて示さ
れた新規薬物または既知薬物の臨床試験を組立てることである。精神病理学の行
動規定指数と関連したＥＥＧ／ＱＥＥＧ異常を有する試験参加者の薬物療法応答
性プロフィルは、臨床試験期間を通じ、ＥＥＧ／ＱＥＥＧを用いて正確に測定す
ることができる。次にＱＥＥＧ多変数出力測定値の変化を、ＣＧＩスコアと関連
付けて薬物の薬効が求められる。

【００９７】ＩＶ．ＥＥＧ／ＱＥＥＧを用いた遠隔診断法および治療法本発明はまた、定量化神経生理学情報、好ましくはＥＥＧ／ＱＥＥＧを用いた
遠隔診断法および治療法に関する。該方法において、一般的に患者の秘密を保証
し電子工学的医療記録の一部保持に役立つように設計された特殊な通信ソフトウ
ェアを用いて、医療サービスの遅れた地域と神経生理学の専門技術、好ましくは
ＥＥＧ／ＱＥＥＧの専門技術センターとの間に電子工学的連携が確立される。生
理学的脳不均衡の診断および治療の場合、この電子工学的連携は、医師とデジタ
ル神経生理学収集能力または神経生理学記録施設および神経生理学情報分析セン
ターとの間に存在する。手短に言えば、遠隔診断法および治療法において、患者
の神経生理学情報は、図１、ステップｄ〜ｇ、ステップｍで示されたように、神
経生理学データ獲得および分析という標題のダイアグラムで前述したように、分
解能が低下することなく、電子工学的に神経生理学情報分析センターへ転送され
る。次に、神経生理学情報は下記のとおり評価されて、診断法と治療法が案出さ
れる。

【００９８】図１に従って、この過程の第１ステップは前記のとおり、生理学的脳不均衡の
評価と治療に関するものであり、患者からのまた神経生理学記録施設で生じた神
経生理学情報の収集を伴う。ステップｆでは、デジタル化した神経生理学的情報
が追加の患者同定情報と共に特定の通信ソフトウェアを用いてパッケージ化され
る。パッケージ化とは、神経生理学情報のコンピュータファイルが圧縮され、暗
号化されて正式に許可されていない者が開いたり調べたりすることができないよ
うにすることを意味する。この情報は、神経生理学分析センターにのみ知られた
キーによって記録施設で暗号化される。該情報は患者記録の秘密を守るために厳
重に保証される。患者確認情報は患者名、出生日、照会医師、利き手、身長、体
重、試験日、患者の社会保険番号を含み得る。この患者確認情報は、暗号化過程
の一部として、アルゴリズムに変形される。次に、圧縮化された情報パッケージ
は、追加のパスワードによって保護される。

【００９９】ステップｆでは、圧縮された情報ファイルが保証された分析場所へ電子工学的
に送られる。患者情報の通信は通常、インターネットを介して標準ファイル転写
プロトコル（ＦＴＰ）を用いて早朝時間に計画される。しかし、「高優越性」フ
ァイルは、現場コマンダーソフトウェアによる優越処理のために即座に分析セン
ターに転写することができる。通信された神経生理学情報ファイルは送信される
と、記録され、処理されて返却される。全ての日付と時間記録の記入はＹ２Ｋ処
理され、グリニッジ平均時（ＧＭＴ）に補正される。第４ステップで送信された
神経生理学情報ファイルは神経生理学情報センターで脱圧縮され、脱暗号化され
る。次にこの情報を前記の方法により解析する。

【０１００】神経生理学的解析が完了したら、照会医師のために、所見の正式なレポートを
作成する（ステップｌ〜ｍ）。このレポートは、Ａｄｏｂｅ社のまたはそれと等
価の市販のソフトウェアを用いて携帯用記録フォーマット（ＰＤＦ）において神
経生理学情報転写場所へ返却される。ＰＤＦファイルは、ＡｄｏｂｅＡｃｒｏ
ｂａｔＲｅａｄｅｒ（商標）ソフトウェアまたはそれと等価物へのインターフ
ェースを用いて開かれ表示される。レポートは、任意の操作システム互変性のあ
るプリンターを用いてプリントできるが、パスワードは神経生理学情報センター
を出たら変更できないように保護されている。

【０１０１】このレポートは、患者個々の神経生理学的プロフィルの専門家による医学的解
釈；定量的神経生理学解析により抽出され選ばれた特性の表示；「無症状」およ
び「症状」データベースからの偏差の提示；および同様のＱＥＥＧ／ＥＥＧ特性
を有する患者の結果ベースとの比較に基づいた有利な薬物治療結果の可能性の提
示などの情報要素の範囲を包含する。この正式レポートは治療法を指導するため
に設計されている。しかし、薬物療法の選択、用量滴定および副作用のモニタリ
ングに関しては治療医師が最終的に責任を負う。

【０１０２】実施例本発明は以下の実施例により詳しく記載するが、例示のためのものにすぎない
。当業者には多数の変形および修正が可能であることは明らかであろう。

【０１０３】プロトコルＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報の収集方法市販のＥＥＧ計器を用いて患者にＥＥＧを投与する。ＥＥＧ計器の現在の供給
業者には、Ｃａｒｄｗｅｌｌ、Ｌａｂｏｒａｒｏｒｉｅｓ、Ｂｉｏ−Ｌｏｇｉｃ
Ｓｙｓｔｅｍｓ、Ｉｎｃ．、ＮｉｃｏｌｅｔＢｉｏｍｅｄｉｃａｌおよびＯ
ｘｆｏｒｄＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓがある。電極の適切な位置を決定するため
のｔｈｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ１０／２０ｓｙｓｔｅｍｃｏｎｖ
ｅｎｔｉｏｎを用いて、電極を患者の頭皮に設置する。続いて、次のＦＥＴ工程
に使用するために未加工のＥＥＧ情報をデジタル形式で格納した。

【０１０４】以下の患者がタイプ１分析には有効である。患者の年齢は６〜９０歳とするこ
と。また、タイプ１分析のために患者は薬物療法を受けていないものとする。こ
れはすべての医薬品がＥＥＧ情報に影響を及ぼして、「誤った」結果を生じる恐
れがあるためである。「医薬品」には処方薬、店頭で購入できる睡眠剤、鎮痛剤
、栄養補助食品およびメガビタミンを含む。患者が薬物療法を受けている場合、
この治療を中断するか、またはＥＥＧ試験に先立ち７半減期の間避ける必要があ
る。しかし、インシュリン、甲状腺、プロゲステロン、およびエストロゲンのほ
か他のホルモンの欠乏症の場合には、患者はホルモン補充療法を受けてよい。

【０１０５】タイプ１分析に適さない患者もいる。このような患者には、過去１２ヵ月以内
に筋内デポ−神経遮断療法を受けた者が含まれる。金属製プロテーゼを用いてま
たは用いずに開頭術を受けた者、または発作疾患、痴呆および精神薄弱で現在不
安定である者もタイプ１分析の候補者とはならない。マリファナ、コカイン、幻
覚剤または他の違法な向精神薬を現在使用している者もタイプ１分析の候補者と
はならない。ＣＢＣ、化学障害または甲状腺障害などの著しい代謝異常のある者
は、これらの全身性プロセスが正常化するまでタイプ１分析の候補者とはならな
い。

【０１０６】次に、患者から収集したＥＥＧ情報をデジタル化し、ＦＥＴ処理を行って分析
する。分析の第１段階には、ＦＥＴ処理しデジタル化したＥＥＧ情報から定量的
単変量の測定値の標準的なセットを抽出する。これらの定量的測定値にはパワー
および関連するパワーを含む。パワーは信号の振幅を二乗したものであり、μボ
ルトの二乗（μＶ^２）単位で測定される。相対的パワーは電極で検出された全帯
域電力に対する、所与の電極で検出された所与の周波数の電力の比である。上記
のように、対象となる４つのＥＥＧ周波数帯は、δ（０．５〜３．５Ｈ）、θ（
３．５〜７．５Ｈ）、α（７．５〜１２．５Ｈ）およびβ（１２．５〜３５Ｈ）
である。したがって、ＥＥＧのすべてのスペクトルは０．５〜３５Ｈである。本
発明の方法はこれらの周波数帯に限定されるものではなく、任意の周波数帯に適
用できる。

【０１０７】分析の第１段階から引き出されるもう１つの標準測定値はコヒーレンスである
。コヒーレンスとは定義された各周波数帯についての、すべての大脳半球内の２
つの頭皮電極および大脳半球間の電極対の活動の類似性である。また、ピーク周
波数の測定値も各周波数帯で算出する。最後に、定義された頭皮電極のセットに
ついてパワーとコヒーレンスの組み合わせの測定値を算出する。

【０１０８】実施例１ＥＥＧ／ＱＥＥＧを用いた躁鬱病不均衡患者の薬物治療のガイドＳｅｐｕｌｖｅｄａのＶｅｔｅｒａｎｓＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎＭ
ｅｄｉｃａｌＣｅｎｔｅｒでの外来患者の継続的評価から、２人の上級学部メ
ンバーによって決定された、適切な投与量および期間の投薬レジメンに対して少
なくとも過去２週間反応がなかった慢性大鬱病不均衡（ＭＤＤ）患者を本試験に
受け入れた。彼等が以前の反復臨床に反応しなかったことは、ＥＥＧ／ＱＥＥＧ
情報による治療有効性の増大を記録するための明らかな基準線となった。プロト
コルの承認がＨｕｍａｎＳｕｂｊｅｃｔｓＣｏｍｍｉｔｔｅから得られた（
図８を参照）。試験参加者のすべてからインフォームドコンセントを得た。

【０１０９】引き続き患者を対象群と実験群に割り付けた。試験基準を満たす他のすべての
患者は、治療を行う精神科レジデントおよび監督する学部の精神薬理学者の共同
決定に基づいてのみ治療した。このような選択の共同報告書は本試験のスタッフ
には提供されず、本試験のスタッフもこれら患者の薬剤選択には参加しなかった
。この群をＤＳＭ指示群と呼んだ。

【０１１０】精神科レジデントおよびそれを管理する学部の精神薬理学者はＥＥＧ／ＱＥＥ
Ｇの相関に基づく薬剤の推奨に合意し、ＤＳＭ指示群に割り付けられなかった患
者を治療した。この群をＤＳＭ＋ＥＥＧ指示群と呼んだ。

【０１１１】本試験に受け入れる前に、患者を評価して、現在併発している疾患を除外した
。これにはヘモグラム、ｃｈｅｍｉｓｔｒｙｐａｎｅｌ、甲状腺刺激ホルモン
、尿の薬物スクリーニング検査、β−ＨＣＧ（女性）およびＥＫＧから構成され
た実験室での試験と共に身体検査を含んだ。次に、治療を行う医師が患者に問診
を行った。問診中Ｈａｍｉｌｔｏｎ−Ｄのうつ病症状評価尺度（ＨＡＭ−Ｄ）お
よびＢｅｃｋのうつ病評価尺度を得た。

【０１１２】これらの評価後、患者の治療に参加したことがなく、かつ参加する予定のない
経験を積んだ医師が患者を評価した。この最初のプロセスによって、医師による
治療反応のこれからの評価の基礎が得られた。この評価を行う医師は薬剤選択に
は加わらず、治療結果を評価するまでは患者と接触せず、どちらの実験群に患者
が属しているかという知識もＥＥＧ／ＱＥＥＧ所見に関する情報も持たなかった
。すべての臨床評点はこの臨床医の評点である。

【０１１３】対象群はこれらの基準を用いて選択されたため、抗高血圧薬またはホルモン交
換剤以外の薬剤を節酒している患者は不適格者とした。現在または過去に、原発
性精神疾患と診断された者、筋内神経遮断薬療法歴のある者、意識喪失を伴う閉
鎖性頭部損傷が記録された者、開頭術を受けた者、脳血管損傷歴のある者、発作
性不均衡が現在ある者、現在痴呆の者、精神薄弱のある者、または劇薬を乱用し
ている者は除外した。

【０１１４】すべての患者は薬剤を使用していないこと（最長の効果が持続する薬剤の少な
くとも７半減期）および違法薬物を使用していないこと（ＥＥＧを行う当日に薬
物の使用がないか尿のスクリーニング検査で確認する）が要求された。

【０１１５】患者集団ＤＳＭ指示群（Ｎ＝６）の性別および年齢の構成は、男性４例、女性２例、平
均年齢４５歳とした。これは男性５例、女性２例、平均年齢４１歳のＤＳＭ＋Ｅ
ＥＧ指示群（Ｎ＝７）と類似するものであった。表５は本試験の患者集団をまと
めたものである。

【０１１６】

【表１３】

【０１１７】精神療法本試験に先立ち、すべての患者を同様のタイプに分類し精神療法の頻度も同様
にし、試験期間中これを維持した。

【０１１８】ＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報の取得および分析手順各患者は上記のプロトコルに準じて従来のデジタルＥＥＧを受けた。国際１０
−２０法に従って２１本の電極を適用した。次に、１０〜２０分間目を閉じさせ
、目を開けさせ、安静にした状態で接続されている耳を参考にして、Ｓｐｅｃｔ
ｒｕｍ３０（ＣａｒｄｗｅｌｌＬａｂｏａｒｔｏｒｉｅｓ、Ｋｅｎｎｅｗｉ
ｃｋ、ＷＡ）で記録した。

【０１１９】従来のＥＥＧを検証して発作事象、スパイク、鋭い波、焦点障害および目視に
より明白な他の異常を除外した。専門化によって選択された従来のＥＥＧのアー
チファクトがないエポックは、２．５秒のうち少なくとも３２エポックが得られ
るまでにアーチファクトがないすべての部分は同じサンプル内で除外すべきであ
るという規則に基づくものであった。これらの手順は患者がどの治療群に割り付
けられたか知らない状態で実行した。統計的手法を用いてＥＥＧ記録からアーチ
ファクトを取り除こうとしなかった。定量分析のために専門家がＥＥＧを選択し
ている間、アーチファクトを含む記録の部分ががあれば、その間隔は定量化する
と考えられたサンプルから除外した。本発明の方法に従って定量分析に供したす
べての間隔は、分析に先だって脳波検査官／医師が検証した。平均的な前頭部パ
ワーが９μＶ_２未満の場合、望ましくない信号対雑音比［３：１以下］が存在す
るために、ＥＥＧ記録は定量分析にはアプリオリに不適切だと見なされた。この
ような患者には前処置の予測を行わなかった。

【０１２０】定量分析を行うために、デジタル化した波形のサンプルはδ周波数活動（０．
５〜３．５Ｈ）、θ周波数活動（３．５〜７．５Ｈ）、α周波数活動（７．５〜
１２．５Ｈ）およびβ周波数活動（１２．５〜３５Ｈ）の標準的なＥＥＧ周波数
帯に高速フーリエ変換した。それぞれ電極部位（単極誘導）についてまたは電極
対（両極性）にわたって得られた信号特性には、絶対的パワー、相対的パワー、
コヒーレンス、周波数および対称を含んだ。ＥＥＧ情報は対数変換して年齢が平
均化されかつ本発明の多変量Ｚスコアプロファイリング法に従って変換されたガ
ウス曲線を得た。これにより年齢６〜９０歳までの無症候性患者から収集した年
齢がマッチした参照ＥＥＧのデータベースから各試験の患者のＥＥＧ偏差の測定
値が得られた。眼球運動を検出するために異なる眼の経路を用いた。すべての電
極のインピーダンス５，０００オーム未満であった。ＥＥＧ増幅器の通過帯域は
０．５〜７０Ｈ（３ｄＢロールオフ／オクターブ）であった。この収集プロセス
中、６０Ｈのノッチフィルタを用いた。

【０１２１】ＥＥＧ／ＱＥＥＧの投薬反応を分類する方法ＥＥＧ／ＱＥＥＧ所見を含む薬物を使用していない患者および過去８年間われ
われの実験室でまとめた次の投薬の結果のデータベースを用いて、投薬反応の予
測を引き出した。上記のような現在の患者の神経生理学的情報の特徴を用いたル
ールに基づく分類器および本発明者の患者集団からのデータベースを用いて、各
試験の患者からパラメータＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報を検証した。抗鬱薬、抗痙攣薬
および刺激薬分類の相関する投薬反応を含むＥＥＧ／ＱＥＥＧの特定の薬剤の結
果予測は患者を管理する担当者に報告した。上記のように、この情報は個々のＤ
ＳＭ＋ＥＥＧ指示患者の治療を行う医師だけに知らせた。他のすべての患者の投
薬結果予測は本試験が終了するまで封印した。

【０１２２】前回の試験で確認した抗鬱薬反応スペクトルは、本試験のすべての患者の抗鬱
薬反応を予測するために用いる規則に基づいた分類基準に組み入れた。図９は抗
鬱薬に反応した感情注意障害患者６０例の平均的な相対的パワースペクトルを示
している。このスペクトルは後頭部に伸びる−２．５〜−１．８平均ユニットの
広いδ周波数の欠損、側頭部を締める−０．８〜−１．０の拡散θ周波数欠損の
傾き、前頭極では＋２．３平均ユニットのα周波数最大値、およびｐｏｓｔｅｒ
ｉｏｒ前頭部では＋２．１平均ユニットの第２のα周波数最大値を示している。
これらの最大値は、側頭領域および持続性後部アルファ過剰における１．２平均
ユニットの相対的アルファ最小値を伴っている。

【０１２３】前回の試験で確認した刺激薬反応スペクトルは、本試験のすべての患者の刺激
薬反応を予測するために用いる規則に基づいた分類基準に組み入れた。図１０は
刺激に反応した感情注意障害患者２１例の平均的な相対的パワースペクトルを示
している。このスペクトルは前頭極では−２．０〜−２．３平均ユニットの前頭
極δ周波数欠損を示した。θ周波数帯では＋２．６および＋２．５平均ユニット
も２つの前頭極最大値が存在した。側頭部ではθ周波数は＋１．７平均ユニット
の過剰を示し、後頭部では＋０．９平均ユニットに向かって徐々に減少した。こ
のスペクトルのαおよびβ周波数帯はゼロの平均起点周囲に分布していた。

【０１２４】前回の試験で確認した抗痙攣薬／リチウム反応スペクトルは、本試験のすべて
の患者の抗痙攣薬／リチウム反応を予測するために用いる規則に基づいた分類基
準に組み入れた。図１１は抗痙攣薬および／またはリチウムに反応を示した感情
注意障害患者２１例の平均的大脳半球間のコヒーレンススペクトルを示している
。このスペクトルは後頭部ではδ周波数の過剰コヒーレンス（最大−１．７平均
ユニット）、後頭部ではθ周波数の過剰コヒーレンス（最大−１．４平均ユニッ
ト）、前頭部ではα周波数の過剰コヒーレンス（最大＋２．９平均ユニット）、
および前頭部ではβ周波数の過剰コヒーレンス（最大＋１．７平均ユニット）で
あることを示した。

【０１２５】臨床モニタリング治療を行う医師および両実験群の学部監督者は、１週間毎のフォローアップ間
隔で治療を監視した。試験群の平均フォローアップ機関は２５週とした。最大耐
量で投薬を開始して６週間後、患者の状態（ＤＳＭ指示またはＤＳＭ＋ＥＥＧ指
示）および投薬レジメンを知らされず、治療に先だって患者を評価した独立して
評価を行う医師が治療有効性を評価した。この医師には患者の知識が予めあった
ので、ＣｌｉｎｉｃａｌＧｌｏｂａｌＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ（ＣＧＩ）の
使用が可能であった。ＣＧＩスコアが０の場合は改善しなかったことを、スコア
１は軽度に、スコア２は中等度に、スコア３は著しく改善した、すなわち残存症
状がないことを示した。レベル２以上のＣＧＩ評価は改善したとみなす必要があ
る。

【０１２６】結果神経計量学的スペクトル特性それぞれＤＳＭ指示およびＤＳＭ＋ＥＥＧ指示群の患者２例では、９μＶ^２未
満の平均的前頭部パワーを示すＥＥＧ記録であった。これらの患者にはＷＷＧ／
ＱＥＥＧの投薬予測を行わなかった。

【０１２７】残りの１１例は客観的スペクトル特性に基づきＥＥＧ／ＱＥＥＧセットに分類
した。ＥＥＧ／ＱＥＥＧセットは、相対的θ周波数過剰（上記の年齢がマッチし
た基準患者から予測した周波数帯を超えるθ周波数帯が寄与する全パワーの割合
）、相対的α周波数過剰（予測した周波数帯を超えるα周波数帯が寄与する全パ
ワーの割合）、ならびに大脳半球間の過剰コヒーレンスおよび過剰コヒーレンス
（各周波数帯および全スペクトル個別の、同族の脳の電気的活動の同期化）を含
む。

【０１２８】ＤＳＭ指示（Ｎ＝４）およびＤＳＭ＋ＥＥＧ指示（Ｎ＝３）の両群において抗
鬱薬に反応した患者の平均的な相対的パワースペクトルを比較した。このスペク
トルは後頭部に伸びる−２．２／−２．４平均ユニット〜−２．１／−２．０平
均ユニットの広いδ周波数の欠損を示した。側頭部回避を伴う−２．１／−１．
６平均ユニットの前頭部−中央部θ周波数欠損および持続性後部−１．７／−２
．４平均ユニットまでのθ周波数欠損がみられた。α帯ではこれらのスペクトル
は＋２．１／＋１．７平均ユニットの前頭極の最大値を示した。

【０１２９】ＤＳＭ指示（Ｎ＝２）およびＤＳＭ＋ＥＥＧ指示（Ｎ＝２）の両群において刺
激薬に反応した患者の平均的な相対的パワースペクトルを比較した。これらのス
ペクトルには最大−１．４／０．９平均ユニットの不規則な前頭部δ周波数欠損
を含む。前頭部のθ周波数の過剰は＋２．２／＋２．２平均ユニットであった。
θ周波数は後頭部では減少した。αおよびβ周波数の相対的パワーはゼロの平均
スコア周囲に分布する。

【０１３０】ＤＳＭ指示（Ｎ＝３）およびＤＳＭ＋ＥＥＧ指示（Ｎ＝４）の両群においてリ
チウムに反応した患者の平均的コヒーレンススペクトルを比較した。このスペク
トルは＋１．７／＋１．３平均ユニットの前頭部δ周波数過剰コヒーレンス、−
２．０／−０．８平均ユニットの後頭部δ周波数過剰コヒーレンス、＋２．２／
＋１．９平均ユニットの前頭部θ周波数過剰コヒーレンス、＋２．３／＋２．１
平均ユニットの前頭部α周波数過剰コヒーレンス、＋１．８／＋２．１平均ユニ
ットの前頭部β周波数過剰コヒーレンスを示した。

【０１３１】主要な結果の測定値薬剤レジメン表５は推奨投与量を処方し、血漿中の薬剤濃度の監視を行い、バルプロ酸、カ
ルバマゼピンおよびリチウム治療域で続けたことを示している。

【０１３２】ＨＡＭ−ＤおよびＢＥＣＫ行動結果のセットＤＳＭ指示群のＨＡＭ−Ｄは、平均的処置スコア１８に比して平均的前処理ス
コア２４を示した。Ｂｅｃｋのうつ病評価尺度は、平均的処置スコア２０に比し
て平均的前処置スコア２２を示した。ＤＳＭ＋ＥＥＧ指示群のＨＡＭ−Ｄは、平
均的処置スコア９に比して平均的前処置スコア２３を示した。Ｂｅｃｋのうつ病
評価尺度は、平均的処置スコア１３に比して平均的前処置スコア２６を示した。
両治療群間のテストスコアのこれらの変化は非常に有意なものである（フリード
マン分散分析χ２（Ｎ＝１３；ｄｆ＝３）ｐ＜０．００９）。

【０１３３】臨床的に広範囲の改善評価ＤＳＭ＋ＥＥＧ指示群では、７例中６例が２以上のＣＧＩ変動がみられ、さら
に７例中４例はＣＧＩ３に達して疾患の証拠を示さなかった。ＤＳＭ指示群では
、６例中１例が２以上のＣＧＩ変動がみられ、６例中５例はＣＧＩ変動が０で、
改善がみられなかった（ｐ＝０．０２；フィッシャーの直説法）。

【０１３４】ＥＥＧ結果のセットＤＳＭ指示群では１例（低パワー）を除くすべてで、前処置ＥＥＧ／ＱＥＥＧ
情報から予測した薬剤の結果がみられたが、この情報は治療を行った医師には報
告しなかった。試験が終了し時点で、患者の臨床反応に関して予測を検証した。

【０１３５】ＤＳＭ指示群のすべての患者は、医師の薬剤選択には反応がないそのＥＥＧ／
ＱＥＥＧ試験から予測を行ったところ、医師の薬剤選択には反応がみられなかっ
た。ＤＳＭ＋ＥＥＧ指示群は、ＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報によって予測した薬剤を用
いて治療を行ったところ好ましい臨床結果が得られた。このグループの７例中６
例はＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報から予測したような反応がみられた。この群の７例中
６例がＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報によって予め予測したような反応を示した。陽性お
よび陰性の試験前の予測を組み合わせた場合、１１の予測のうち１０の予測が正
しかった（ｐ＝０．０１５；フィッシャーの直説法）。これらの情報は各予測お
よび０．８のＹｏｕｄｉｎ指数（ＹｏｕｄｅｎＷＪ．Ｉｎｄｅｘｆｏｒｒ
ａｔｉｎｇｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｔｅｓｔ．Ｃａｎｃｅｒ誌１９５０年；３
：３２〜３５貢）の可能性８６％の陽性患者の転帰と関連している。

【０１３６】考察ＤＳＭ支持群で治療した患者は薬物治療に対して反応が悪かった。６例中１例
だけが、ＨＡＭ−Ｄ、ＢＥＣＫおよびＣＧＩ評価による行動の改善が認められた
。比較すると、ＤＳＭ＋ＥＥＧ指示群の７例中６例は薬物治療の反応がみられ、
ＨＡＭ−Ｄ、ＢＥＣＫおよびＣＧＩ評価は有意に改善した。さらに、ＤＳＭ＋Ｅ
ＥＧ指示群の７例中４例で徴候の寛快またはＣＧＩ評価３が達成された。この選
択した患者群では、このような治療的改善は不均衡の予期せぬ慢性および治療抵
抗性が生じたＤＳＭ＋ＥＥＧ指示群の薬物選択は、抗痙攣薬／ａｎｔｉｃｙｃｌｉｃ薬およ
び刺激薬を用いた最初の組み合わせの薬物治療を実証することによって、対照群
とは実質的な差があった。抗鬱薬クラスの薬剤の失敗によって患者に治療抵抗性
があると判断された場合に限り、行動に基づいた治療アルゴリズムを用いてこれ
らの薬剤クラスがＭＤＤの薬物治療に推奨された。初期治療で２群が使用する薬
剤のタイプおよび薬剤の数の選択には著しい差がある。客観的なＥＥＧ／ＱＥＥ
Ｇ情報がない場合に単剤療法を選択することは、臨床医には明らかなバイアスが
あることが明白になる。現在ある多数の報告によって連続した戦略が支持され、
かつ推奨された（ＳｈａｒａｎＳＰ、ＳａｘｅｎａＳ．Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ
−ｒｅｓｉｓｔａｎｔｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ：ｃｌｉｎｉｃａｌｓｉｇｎｉ
ｆｉｃａｎｃｅ、ｃｏｎｃｅｐｔａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｎａｔｌ．
ＭｅｄＪＩｎｄｉａ１９９８Ｍａｒ−Ａｐｒ、１１（２）：６９−７９
；ＴｈａｓｅＭＥ、ＲｕｓｈＡＪ．Ｗｈｅｎａｔｆｉｒｓｔｙｏｕ
ｄｏｎ’ｔｓｕｃｃｅｅｄ：ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ
ｆｏｒａｎｔｉｄｅｐｒｅｓｓａｎｔｎｏｎｒｅｓｐｏｎｄｅｒｓ．ＪＣ
ｌｉｎＰｓｙｃｈｉａｔｒｙ１９９７、５８Ｓｕｐｐｌ１３：２３−９
；ＮｅｌｓｏｎＪＣ．Ｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆａｎｔｉｄｅｐｒｅｓｓａ
ｎｔｎｏｎｒｅｓｐｏｎｄｅｒｓ：ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｒｓｗｉｔ
ｃｈ？ＪＣｌｉｎＰｓｙｃｈｉａｔｒｙ１９９８、５９Ｓｕｐｐｌ１
５：３５−４１を参照）。増強的戦略も報告されているが、二次的アプローチと
してのみである（ＳｈｅｌｔｏｎＲＣ、Ｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｐｔｉｏｎｓ
ｆｏｒｒｅｆｒａｃｔｏｒｙｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ．ＪＣｌｉｎＰｓ
ｙｃｈｉａｔｒｙ１９９、６０Ｓｕｐｐｌ４：５７−６１；ｄｉｓｃｕｓ
ｓｉｏｎ６２−３；ＴｈａｓｅＭＥ、ＨｏｗｌａｎｄＲＨ、Ｆｒｉｅｄｍ
ａｎＥＳ．Ｔｒｅａｔｉｎｇａｎｔｉｄｅｐｒｅｓｓａｎｔｎｏｎｒｅｓ
ｐｏｎｄｅｒｓｗｉｔｈａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ
：ａｎｏｖｅｒｖｉｅｗ．ＪＣｌｉｎＰｓｙｃｈｉａｔｒｙ１９９８、
５９Ｓｕｐｐｌ５：５−１２；ＨｅｉｔＳ、ＮｅｍｅｒｏｆｆＣＢ．Ｌ
ｉｔｈｉｕｍａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆａｎｔｉｄｅｐｒｅｓｓａｎ
ｔｓｉｎｔｒｅａｔｍｅｎｔ−ｒｅｆｒａｃｔｏｒｙｄｅｐｒｅｓｓｉｏ
ｎ．ＪＣｌｉｎＰｓｙｃｈｉａｔｒｙ１９９８、５９Ｓｕｐｐｌ２８
−３３；ＮｉｅｒｅｎｂｅｒｇＡＡ、ＤｏｕｇｈｅｒｔｙＤ、Ｒｏｓｅｎｂ
ａｕｍＪＦ．Ｄｏｐａｍｉｎｅｒｇｉｃａｇｅｎｔｓａｎｄｓｔｉｍｕ
ｌａｎｔｓａｓａｎｔｉｄｅｐｒｅｓｓａｎｔａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ
ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ．ＪＣｌｉｎＰｓｙｃｈｉａｔｒｙ１９９８、５
９Ｓｕｐｐｌ５：６０−３；ＤｏｕｇｈｅｒｔｙＤ、Ｒｏｓｅｎｂａｕｍ
ＪＦ、ＪｏｆｆｅＲＴ．Ｒｅｆｒａｃｔｏｒｙｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ：ｔ
ｒｅａｔｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ、ｗｉｔｈｐａｒｔｉｃｕｌａｒ
ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｔｏｔｈｅｔｈｙｒｏｉｄａｘｉｓ．ＪＰｓｙｃ
ｈｉａｔｒｙＮｅｕｒｏｓｃｉ１９９７Ｎｏｖ２２（５）：３２７−３
１）。

【０１３７】ＤＳＭ指示群の患者を治療しかつ電気生理学的情報が不足していた医師の診断
は、現在推奨されている治療方法と一致するものであった。

【０１３８】ＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報からの結果予測は、症候性の行動評価（ＣＧＩ評価、Ｈ
ＡＭ−ＤおよびＢＥＣＫのスコア）なと相関した。特定の薬物療法に対する無反
応および反応両方のアブリオリな識別は、薬剤選択とＭＤＤにおける生理学的反
応の分布とを相関させることによってＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報は医原性の罹患率を
低減することができることを示唆している。このように理解することによって、
「治療に反応しない」および「治療に抵抗性がある」という定義、すなわち薬剤
と特定の病態生理とが上手く適合しないということが明白になる。

【０１３９】本試験は治療抵抗性のＭＤＤ患者の薬剤反応はＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報によって
予測することができることを示している。本試験の患者集団薬物両方の結果に関
する前処置ＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報の予測能力は、これまでに報告されているＥＥ
Ｇ／ＱＥＥＧ測定および精神医学に用いる薬物反応との遡及的関係と一致してい
る。また臨床では、実験室試験のような投薬の相関があるＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報
を組み込む精神科医の能力が明らかとなった。ＤＳＭ＋ＥＥＧパラダイムにより
医師が患者の転帰の改善に関与した薬剤を選択することができる。

【０１４０】実施例２ＥＥＧ／ＱＥＥＧを用いて脳の生理学的不均衡を評価し、薬物反応を予測する方法ＤＳＭ−ＩＩＩ−Ｒの診断が２９６．ｘｘ、３１１．００および３１４．ｘｘ
の患者は、大部分（＞９０％）が白色人種で郊外に住み、サービスに費用を払う
治療を求める患者の連続的評価から前向きに試験に登録された。患者を以下のよ
うに評価し、現行の治療法に準じて治療した。薬物療法の失敗および奏効の結果
に関連する神経生理学的特徴を明らかするために、臨床反応と神経生理学的特徴
との関係に関し遡及的分析を行った。

【０１４１】薬物を使用していない（最も長い半減期の７半減期の間投薬されていない）２
例。すなわち、感情不均衡と診断された患者（２９６．ｘｘまたは３１１．００
）および注意不均衡と診断された患者（３１４．ｘｘ）は病歴検査および臨床検
査によって確認した。次に、第２の経験豊富な臨床医が再検討してこれらの診断
結果を確認した。試験手順に適すると考えられた患者から、引き続き試験に参加
する１０３例の患者をこの試験に入れた。神経計量学的試験に続いて、実験結果
（Ｃｈｅｍ．２４、ＣＢＣ、ＴＳＨ、ＵＤＳおよびＨＣＧ）が利用できない場合
または薬物治療開始後に少なくとも６ヶ月間フォローアップがなかった場合、患
者は試験から除外した。これらの分類は注意不均衡患者２例および感情不均衡患
者１例を削除した。

【０１４２】注意障害のサンプルは男性３４例および女性１２例、平均年齢１２．４歳から
成る患者４６例で構成された。感情障害のサンプルは、男性２０例および女性３
４例、青年患者の平均年齢は１３．５歳、成人患者の平均年齢は４０．４歳から
成る患者５４例で構成された。

【０１４３】注意障害患者の５０％は慢性的愁訴および長年にわたる行動異常がみられたに
もかかわらず、これまで注意障害とは診断されず治療を受けてこなかった。残る
５０％は指示を出した医師によって、予め治療抵抗性があると診断かつ分類した
。感情障害患者では、ＤＳＭ−ＩＩＩ−Ｒ分類を用いたところ単極性の患者は４
倍を超えた。両極性不均衡であると診断を受けたのは成人１例のみであった。

【０１４４】ＥＥＧ情報の取得および分析電極取付けの国際１０−２０法（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ１０／２０シ
ステム）を用いて、ペーストを塗った２１本の電極を頭皮に取り付けた。目を閉
じて安静にした状態で、ＣａｒｄｗｅｌｌＳｐｅｃｔｒｕｍ３２にＥＥＧを
記録し、接続されている耳を参考にして、すべての情報の遡及的モンタージュ分
析が可能となった。

【０１４５】ＥＥＧの記録を検証後、最小３２．５秒のエポックのアーチファクトがないＥ
ＥＧを選択し、絶対的パワー、相対的パワー、パワー対称、平均周波数およびδ
（１．５〜３．５Ｈ）、θ（３．５〜７．５Ｈ）、α（７．５〜１２．５Ｈ）お
よびβ（１２．５〜３５Ｈ）の周波数帯のコヒーレンスを含む本発明の方法に従
って定量分析に供した。これらの測定値を対数に変換して、年齢が平均化されか
つ患者標準に対して変換されたガウス曲線を得た。眼球運動を検出するために異
なる眼の経路を用いた。すべての電極のインピーダンス５，０００オーム未満で
あった。ＥＥＧ増幅器の通過帯域は０．５〜７０Ｈ（３ｄＢポイント）、ノッチ
フィルタは６０Ｈであった。

【０１４６】臨床的モニタリング治療はＣｌｉｎｉｃａｌＧｌｏｂａｌＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ（ＣＧＩ）
評価を用いて、週毎、２ヶ月毎または毎月のフォローアップ間隔でで監視した。
患者のベースラインプレゼンテーションから取ったＣＧＩは、親および教師であ
るＣｏｎｎｅｒ尺度、患者および親の問診、教師とのやり取り、および治療を行
う医師の注意障害患者の評価から集めた情報を用いて生成した。ＣＧＩは０＝改
善なし、１＝ごく僅かの改善、２＝中等度に改善、および３＝著しい改善または
疾患の証拠なしから成る４ポイントの尺度で評価した。感情障害患者にも同様の
方法を用いて評価を行ったが、ＣＧＩ評価を導く際にＣｏｎｎｅｒ尺度は考慮し
なかった。

【０１４７】治療法の選択プロトコルは次の通りである。注意障害患者には最初に刺激薬を用いて治療を
行い、主に塩酸メチルフェニデートを使用し１．０ｍｇ／ｋｇ体重／日を超えな
いものとした。投薬１ヶ月後、患者のＣｌｉｎｉｃａｌＧｌｏｂａｌＩｍｐ
ｒｏｖｅｍｅｎｔスコアが２（中等度の大きな改善）または３（著しい大きな改
善に）に達しなかった場合、刺激薬を中断し抗鬱薬を用いた第２の治療を開始し
た。投薬６週間後、患者のＣｌｉｎｉｃａｌＧｌｏｂａｌＩｍｐｒｏｖｅｍ
ｅｎｔスコアが２または３に達しなかった場合、抗鬱薬に加えて抗痙攣薬（カル
バマゼピン、バルプロ酸）または刺激薬からなる第３の治療法を併用した。

【０１４８】躁病歴のない感情障害患者には、最初に芳香族の抗鬱薬（最大３．０／ｍｇ／
ｋｇ／日）またはセロトニン摂取抑制抗鬱薬を用いて治療した。治療後６週間ま
でに患者がＣｌｉｎｉｃａｌＧｌｏｂａｌＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔスコアが
２または３に達しなかった場合、患者は抗痙攣薬（カルバマゼピン、バルプロ酸
）またはリチウムを用いた第２の治療を受けた。３週間後、治療的血漿濃度に達
しなかったため第３の治療を開始し、最も高頻度で刺激薬に塩酸メチルフェニデ
ートを併用した治療を試みた。この治療により刺激薬に反応がみられた場合、酢
劇薬を用いた治療トライアルを患者のレジメンに加えた。

【０１４９】試験結果神経計量学的スペクトル特性客観的なスペクトル特性に基づき、発見的に患者を４群に割り付けた。これら
の群には、相対的α周波数の過剰、相対的δ周波数の過剰、大脳半球間の過剰コ
ヒーレンスをそれぞれ示した患者、または生理学的スペクトルが上記の特徴のう
ちの１つを示さなかった患者を含んだ。図１２および１３から分かるように、神
経計量学的特徴は注意障害患者および感情障害患者の両方で確認することができ
、この図では各々診断カテゴリを有するθ過剰およびα過剰群を容易に区別でき
た。また、図１４に示した１８歳未満および１８歳以上の感情障害患者群に著し
い電気生理学的類似性があることは、こうした知見が年令を越えて通用すること
を示した。これらすべての群がδ周波数の相対的パワー欠損の特徴を共有してい
ることも留意された。

【０１５０】図１２では、注意障害患者のθ周波数過剰サブグループは広いδ周波数が欠損
したスペクトル、前頭極ではθ最大値が＋２．７平均ユニット、ｐｏｓｔｅｒｉ
ｏｒ前頭部では小さいが著明な＋２．３平均ユニットのθ周波数過剰を示したこ
とが分かる。これらの最大値と同時に、中央領域では相対的なθ最小値、後頭部
ではθの相対的パワーの減少がみられた。これとは対照的に、注意障害患者のα
過剰サブグループは広いδ周波数が欠損したスペクトル、前頭極ではα最大値が
＋２．１平均ユニット、ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ前頭部では第２のα最大値が＋２．
０平均ユニットを示した。また、これらの最大値と同時に、速頭部では相対的な
α最小値、後頭部では相対的なαパワーの減少がみられた。注意障害患者の２５
％では、主として前頭部で大脳半球の過剰コヒーレンスがみられた。

【０１５１】図１３は、感情障害患者のθ周波数過剰サブグループは広いδ周波数が欠損し
たスペクトル、前頭極ではθ最大値が＋２．２平均ユニット、ｐｏｓｔｅｒｉｏ
ｒ前頭部では＋２．４平均ユニットの第２のθ最大値、後頭部では相対的なシー
タパワーの減少があったことを示している。感情障害患者のα周波数過剰サブグ
ループは広いδ周波数が欠損したスペクトル、前頭極ではα最大値が＋２．２平
均ユニット、＋２．０平均ユニットの広い前頭部のα周波数の停滞、および＋１
．０平均ユニットの２番目に小さいα周波数の後頭部の相対的パワー停滞を示し
た。感情障害がある成人の３６％および成人群の５７％には、主に前頭部の間に
大脳半球間の過剰コヒーレンスがみられた。

【０１５２】図１４は２つの年齢群間でδ周波数パワーの欠損がみられたのと同様に、大脳
半球間の過剰コヒーレンスも示した感情障害患者の年齢の関数として相対的パワ
ーのスペクトルを示している。１８歳未満の欠損は成人患者より大きく、最小は
１ユニットであった。図１４のα周波数領域では、１８歳未満の群は前頭極で最
大の相対的パワーを示し、平均２．６平均ユニットに達したことが分かる。この
最大値に続き、前頭部の残りの部分では約＋２．２平均ユニットのα周波数プラ
トーであった。成人の感情障害患者のスペクトルは質的に同様の分布を示し、前
頭部では＋１．８平均ユニットのα周波数プラトーであった。

【０１５３】表６から分かるように、これら電気生理学的サブグループの各々の相対的周波
数はＤＳＭ−ＩＩＩ−Ｒの診断カテゴリにおいて年齢による差がある。これらの
ニューメトリックサブグループの周波数分布は、感情障害患者の両不均衡群およ
び両年齢群に関し統計学的に有意である（Ｘ^２ｄｆ＝２，ｐ＜０．０１）。ＤＳ
Ｍ−ＩＩＩ−Ｒの両診断に関し群の最大の割合が神経生理学的α周波数プロフィ
ールを共有していることが注目される。

【０１５４】

【表１４】

【０１５５】結果セット治療開始６ヶ月後、前頭部α周波数およびθ周波数過剰グループのＣＧＩ評価
を表７および表８に示す用に治療反応群および治療抵抗性群に分けた

【表１５】

【０１５６】表７前頭部α周波数が過剰な感情障害患者は、時間対治療パラダイム（Ｘ^２ｄ
ｆ＝１，ｐ＜０．００１）の８６％に反応がみられたが、前頭部θ過剰の感情障
害患者は、時間（Ｘ^２ｄｆ＝２，ｐ＝＜０．２６）の２９％に反応があり、有意
な差はなかった。

【０１５７】同じく、表８の前頭部α周波数が過剰な注意障害患者は、時間対治療パラダイ
ム（Ｘ^２ｄｆ＝１，ｐ＜０．００３）の８０％に反応がみられたが、前頭部θ周
波数過剰の注意障害患者は、時間（Ｘ^２ｄｆ＝１，ｐ＝０．１）の７１％に反応
があり、有意な差はなかった。また、反応がなかったカテゴリには薬物治療に愁
訴を訴えなかった感情障害患者３例および注意障害患者２例が含まれた。治療に
反応があったカテゴリはＣＧＩが２（２６例−４３％）または３（３６例−５８
％）の患者から構成された。

【０１５８】

【表１６】

【０１５９】表９に示すように、正常コヒーレント群については神経生理学的所見および薬
効のある薬剤のクラスの関数として分析した。前頭部α周波数過剰／正常コヒー
レントのサブグループは、注意障害または感情障害の徴候のある患者の臨床的所
見とは関係なく８７％以上が抗鬱薬に反応を示した。前頭部θ周波数過剰／正常
コヒーレントのサブグループは注意障害のある臨床的患者のみに出現した。この
患者では１００％が刺激薬に反応した。

【０１６０】

【表１７】

【０１６１】表１０に示すように、過剰コヒーレント群については神経生理学的所見および
薬効のある薬剤のクラスの関数として臨床反応を分析した。この表では前頭部α
周波数過剰／過剰コヒーレントのサブグループは、注意障害または感情障害の徴
候のある患者の臨床的所見とは関係なく８５％以上が抗痙攣薬／リチウムに反応
を示した。前頭部θ周波数過剰／過剰コヒーレントのサブグループは、わずか計
５例のうち４例（８０％）が抗痙攣薬に反応したことを示した。

【０１６２】

【表１８】

【０１６３】考察結果が示すように、試験した各ＤＳＭ−ＩＩＩ−Ｒ診断カテゴリの患者標本は
、神経計量学的には同種ではなかった。神経計量学的には、区別可能なサブグル
ープが各カテゴリに存在した。さらに、ＤＳＭ−ＩＩＩ−Ｒ診断カテゴリにわた
りこの神経計量学的サブグループは定量的に同様であった。このサブグループの
相対的周波数は、試験したサブグループ間のほか感情障害患者の年齢群間でも差
がみられた。感情障害患者の神経計量学的サブグループは、定量的に同様に患者
年齢とは無関係であり、子供の不均衡と成人の不均衡と間で電気生理学的類似性
が存在することを示していることに注目することが重要である。

【０１６４】神経計量学的サブグループの関数としての臨床結果の遡及的分析は、選択され
た薬剤のクラスの反応に差があったことを示している。これらの異なるＤＳＭ−
ＩＩＩ−Ｒカテゴリに対する臨床的治療パラダイムの設計は、カテゴリーが抗鬱
薬に対する反応が高い感情障害患者および刺激薬に対する反応が高い周波数の注
意障害患者のグループを生むため、この所見に偏見を持たせる可能性がある。し
かし、この結果は生理学的特性が類似するサブグループは臨床的治療パラダイム
の衝撃および患者が呈する問題のＤＳＭ−ＩＩＩ−Ｒの分類にもかかわらず、同
じクラスの精神薬理剤に反応したことを示している。すなわち、過剰な前頭部α
周波数の神経計量学的パターンを呈したことは、ＤＳＭ−ＩＩＩ−Ｒの行動特性
を有する患者または注意不均衡と一致するＤＳＭ−ＩＩＩ−Ｒの行動特性を有す
る患者のいずれかに現れる抗鬱薬クラスの薬物療法と関係がある。他の定量的電
気生理学的試験からは、セロトニン再摂取抑制剤はα周波数の過剰を低減するこ
とが明らかとなっている（ＳａｌｅｔｕＢ、ＧｒｕｎｂｅｒｇｅｒＪ．Ｃｌ
ａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＤｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｏｆＣｅ
ｒｅｂｒａｌＢｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｏｆＦｌｕｏｘｅｔｉｎｅ
：Ｐｈａｒｍａｃｏ−ＥＥＧ、ａｎｄＰｓｙｃｈｏｍｅｔｒｉｃＡｎａｌｙ
ｓｅｓ．ＣｌｉｎｉｃａｌＰｓｙｃｈｉｓｔｒｙ１９８５；４６：４５−５
２；ＩｔｉｌＴ、ＩｔｉｌＫ、ＭｕｋｈｅｒｊｅｃＳ、ＤａｙｃａｎＧ
、ＳｈａｗＧ．ＡＤｏｓｅ−ＦｉｎｄｉｎｇＳｔｕｄｙｗｉｔｈＳｅ
ｒｔｒａｌｉｎｅ、ａＮｅｗ５−ＨＴＲｅｕｐｔａｋｅＢｌｏｃｋｉｎ
ｇＡｎｔｉｄｅｐｒｅｓｓａｎｔＵｓｉｎｇＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ
Ｐｈａｒｍａｃｏ−ＥＥＧａｎｄＤｙｎａｍｉｃＢｒａｉｎＭａｐｐｉ
ｎｇ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｔｅｇｒａｔｉｖｅＰｓｙｃｈｉａｔｒｙ
１９８９；７：２９−３９）。この所見は過剰な前頭部α／正常コヒーレンス
の患者は、抗鬱薬クラスの薬剤に高い反応を示したという我々の所見と一致して
いる。

【０１６５】この試験では、過剰コヒーレンスの神経計量学的パターンの患者は、ＤＳＭ−
ＩＩＩ−Ｒ診断に関係なく抗痙攣薬／リチウムクラスの薬剤に反応したことも明
らかとなった。このような所見は、α周波数および定量的脳波記録ではあまり理
解されなかった異常を定義する能力を有するＱＥＥＧの神経計量学的方法の臨床
的有用性を示すものである。

【０１６６】われわれの情報は抗痙攣薬またはリチウムを加えることによって、この患者集
団は反応がみられたことを示唆している。薬物治療の増強の必要性を明確にして
いるように思われる、治療抵抗性のある分裂病患者、感情障害および注意障害患
者のこのサブグループに共通する生理学的と口調の認識は、疾病率の低減に臨床
的な影響を及ぼす。この技術は治療開始時に薬物療法の組み合わせを示唆するこ
とによって、薬物療法の組み合わせを正当化するための一連の薬剤トライアルを
行う必要がなくなる。

【０１６７】 θ周波数過剰な患者集団は前頭部θ周波数過剰グループと広いθ周波数過剰グ
ループの２つのサブタイプに分けることができる。前頭部θ周波数過剰グループ
は刺激薬に反応した。広いθ周波数過剰グループは抗痙攣薬に反応した。この所
見はＤＳＭ−ＩＩＩ−Ｒ診断カテゴリの薬剤クラスに対して異質な反応があると
いう共通する臨床経験と一致している。

【図面の簡単な説明】

【図１】脳の生理学的不均衡を地方および遠隔地臨床評価するための、特に、ＥＥＧ／
ＱＥＥＧの技術と関連しているアルゴリズムを示している。

【図２】脳の生理学的不均衡を評価し、治療勧告を作成するために、神経生理学的情報
、好ましくはＥＥＧ／ＱＥＥＧ情報を使用するためのアルゴリズムを示している
。

【図３】図３．１は、本発明の方法を使用して、単一治療（ｍｏｎｏｔｈｅｒａｐｙ）
または単一薬剤治療、勧告を作成するためのアルゴリズムを示している。図３．２は、本発明の方法を使用する、多剤薬剤治療のプロセスを示している
。

【図４】本発明の方法を使用して、電気療法群１および２での薬剤に関する多剤治療勧
告を作成するためのアルゴリズムを示している。

【図５】本発明の方法を使用して、電気療法群２および３での薬剤に関する多剤治療提
案を作成するためのアルゴリズムを示している。

【図６】本発明の方法を使用して、電気療法群１および３での薬剤に関する多剤治療提
案を作成するためのアルゴリズムを示している。

【図７】本発明の方法を使用して、電気療法群１、２または３での薬剤に関する多剤治
療提案を作成するためのアルゴリズムを示している。

【図８】脳の生理学的不均衡を治療するための様々な投薬予測経路を示している。

【図９】複合ＱＥＥＧ抗うつ薬応答スペクトルを示している。

【図１０】複合ＱＥＥＧ興奮薬応答スペクトルを示している。

【図１１】複合ＱＥＥＧ向精神薬リチウム／応答スペクトルを示している。

【図１２】注意障害の治療を受けている患者の複合ＱＥＥＧスペクトルを示している。

【図１３】情動障害の治療を受けている患者の複合ＱＥＥＧスペクトルを示している。

【図１４】加齢による情動障害の治療を受けている患者の複合ＱＥＥＧスペクトルを示し
ている。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ａ６１Ｋ 31/4458 Ａ６１Ｋ 31/5513 31/55 45/00 31/5513 Ａ６１Ｐ 25/00 45/00 25/18 Ａ６１Ｐ 25/00 25/28 25/18 Ａ６１Ｂ 5/04 ３２２ 25/28 5/05 ３９０ (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＢＺ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷＦターム(参考） 4C027 AA03 BB05 CC00 FF01 GG00 GG01 GG03 GG11 GG16 KK00 4C084 AA16 ZA02 ZA15 ZA18 4C086 AA01 AA02 BC21 BC32 BC56 NA14 NA20 ZA02 ZA15 ZA18 4C096 AA18 AA20 AB50 AC01 AD03 AD14 AD25 DA17 DC11 DC25 DC28 DC40 4C206 AA01 AA02 DA02 FA09 NA14 NA20 ZA02 ZA15 ZA18

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】行動的に診断された精神医学的状態を有する患者に対して治
療を勧告するための方法であって、勧告は、患者の脳の多数の解剖学的領域から
記録される多数の単極シグナルまたは双極シグナルを含む患者から得られた脳波
検査（ＥＥＧ）情報に応答するものであり、単極または双極のＥＥＧシグナルの選択された特徴の、無症状の正常な集団か
ら認められるそのようなＥＥＧシグナルの同じ特徴からの定量化された偏差をそ
れぞれが表す、ＥＥＧ情報の多数の一変量を抽出すること；多変量記述子のプロフィルを形成する１つまたは複数の多変量記述子を、２つ
以上の一変量の選択された複数の組合せから得ること；得られた多変量記述子のプロフィルを症状集団に由来する多変量記述子のプロ
フィルと比較すること、この場合、症状集団における１人以上の個体が、行動的
に診断された精神医学的状態を有し、かつ１つ以上の治療に対して既知の結果を
有する；および患者に由来する多変量記述子のプロフィルに類似した多変量記述子のプロフィ
ルを有する症状集団の１人以上の個体における既知の結果を用いてそのような治
療の中から患者に対して１つ以上の治療を勧告することを含む方法。
【請求項２】一変量によって提示される選択された特徴が、ＥＥＧシグナ
ルの絶対的な強さ、相対的な強さ、コヒーレンスまたは非対称性の１つまたは複
数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】患者の脳の選択された複数の解剖学的領域からのＥＥＧシグ
ナルの絶対的な強さ、相対的な強さ、コヒーレンスまたは非対称性の複数の提示
を多変量記述子が含むように、一変量の複数の組合せが選択される、請求項１に
記載の方法。
【請求項４】多変量記述子が、１つまたは複数の選択された周波数バンド
におけるＥＥＧ情報の複数の提示をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】周波数バンドが、δバンド、θバンド、αバンドまたはβバ
ンドの１つまたは複数を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】選択された複数の解剖学的領域が、前脳、後脳、左側脳、右
側脳、正中部脳または脳全体の１つまたは複数を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項７】多変量記述子の２つのプロフィルが、それらの値の関連が統
計学的にロバストである場合には類似している、請求項１に記載の方法。
【請求項８】選択された治療が、電気痙攣療法、電磁的療法、薬理学的療
法、神経調節療法または言語療法の１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方
法。
【請求項９】勧告された治療が、ＥＥＧ情報を正常化する既知の結果、ま
たは症状集団内の１人以上の個体における行動的に診断される精神医学的状態を
正常化する既知の結果を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】行動的に診断される精神医学的状態を有する患者に対して
治療を勧告する方法であって、多数の皮質領域から記録される多数の単極シグナルまたは双極シグナルを含む
脳波図（ＥＥＧ）を患者から得ること；得られたＥＥＧから多数の多変量記述子のプロフィルを決定すること、この場
合、多変量記述子は、２つ以上のＥＥＧシグナルの選択された複数の組合せであ
り、かつ正常な集団において認められる対応する記述子からの偏差として表され
る；行動的に診断される精神医学的状態を有する個体から治療前および治療後に得
られる多変量記述子のデータベースを得ること；決定された多変量記述子をデータベース内の治療前の多変量記述子と比較して
、決定されたプロフィルに類似したプロフィルを有するデータベース内の治療前
の多変量記述子を見出すこと；およびデータベースにおいて見出される類似した治療前のプロフィルを有するそのよ
うな個体に由来するデータベース内の治療後のプロフィルであって、正常からの
偏差がそれらの対応する治療前のプロフィルよりも小さいデータベース内の治療
後のプロフィルを有する患者に対してそのような治療を勧告することを含む方法。
【請求項１１】多変量記述子が、１つまたは複数の周波数バンドにおいて
、ＥＥＧの絶対的な強さ、相対的な強さ、コヒーレンスまたは非対称性の１つま
たは複数を提示するように、ＥＥＧシグナルの複数の組合せが選択される、請求
項１０に記載の方法。
【請求項１２】多変量記述子が、左側皮質、右側皮質、前部皮質、後部皮
質および皮質全体の１つまたは複数を含む、選択された複数の皮質領域における
ＥＥＧを提示するように、ＥＥＧシグナルの複数の組合せが選択される、請求項
１０に記載の方法。
【請求項１３】生理学的な脳の機能活動を提示する方法であって、脳の多数の解剖学的領域における生理学的な脳の機能活動を反映する選択され
た生理学的な脳の状態において、定量化された機能情報を個体から得ること；個体の定量化された情報を、類似する生理学的な脳の状態における個体の基準
集団に由来する定量化された機能情報と比較して、基準集団からの個体の情報の
定量化された偏差を決定すること；および多数の多変量記述子を決定された偏差から得ること、この場合、それぞれの多
変量記述子は多数の決定された偏差に応答し、そして複数の多変量記述子は一緒
になって、個体の生理学的な脳の機能活動を提示するプロフィルを個体に対して
形成する；を含む方法。
【請求項１４】選択された生理学的な脳の状態が、眼を閉じたバックグラ
ウンド状態である、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】個体のプロフィルを、行動的に診断される精神医学的状態
を有する症状集団に由来するプロフィルと比較して、個体のプロフィルに類似し
た症状プロフィルを見出すステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】比較するステップが、プロフィル類似性の分類を基準に基
づいて行うことをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】比較するステップが、プロフィル類似性のロバストネスの
統計学的評価を行うことをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】個体が、行動的に診断される精神医学的状態を有し、下記
のステップ：個体のプロフィルを、行動的に診断される精神医学的状態を１つ以上の治療の
前後で得られるプロフィルとともに有する症状集団に由来する治療前のプロフィ
ルと比較して、個体のプロフィルに類似する治療前のプロフィルを見出すステッ
プ、および類似する治療前のプロフィルを有する症状集団におけるそのような個体に由来
する治療後のプロフィルであって、正常からの偏差がそれらの対応する治療前の
プロフィルよりも小さい治療後のプロフィルを有する個体に対してそのような治
療を勧告するステップをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１９】得るステップが、陽電子射出断層撮影法または核磁気共鳴
法を行うことをさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】得るステップが、脳波検査（ＥＥＧ）を行い、個体の脳の
多数の解剖学的領域から記録される多数の単極シグナルまたは双極シグナルを含
む定量化されたＥＥＧ情報を提供することをさらに含む、請求項１３に記載の方
法。
【請求項２１】多変量記述子が、１つまたは複数の周波数バンドにおいて
、ＥＥＧ情報の絶対的な強さ、相対的な強さ、コヒーレンス、非対称性またはそ
れらの比率の１つまたは複数を提示する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】ＥＥＧシグナルのフーリエ変換を行うステップをさらに含
む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】周波数バンドが、δバンド、θバンド、αバンドまたはβ
バンドの１つまたは複数を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】多変量記述子が、左側皮質、右側皮質、前部皮質、後部皮
質および皮質全体の１つまたは複数を含む選択された複数の皮質領域におけるＥ
ＥＧ情報を提示する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２５】定量化された偏差が、一様な示差的確率スコアとして表さ
れる１つのＥＥＧシグナルのみに応答する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２６】基準集団は、行動的に診断される精神医学的状態について
無症状である個体を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２７】患者の生理学的な脳の機能活動を分析する方法であって、患者に由来する定量化されたＥＥＧ情報を、症状患者の基準集団に由来する定
量化されたＥＥＧ情報と比較して、患者に対する類似性群を作製すること；およ
び多変量記述子によって類似性を体系化して、患者の脳の機能活動の生理学的状
態の類似性プロフィルを提供することを含む方法。
【請求項２８】基準集団内の症状患者は生理学的な脳の不均衡の行動的徴
候を示す、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】基準集団内の症状患者は生理学的な脳の不均衡の非行動的
徴候を示す、請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】患者の類似性プロフィルを一連の処置様式と相関させて、
処置勧告を行うステップをさらに含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項３１】患者は、診断された脳病理を有する、請求項２７に記載の
方法。
【請求項３２】行動的に診断される精神医学的状態を有する患者に対して
治療を勧告する方法であって、脳の多数の解剖学的領域における生理学的な脳の機能活動を反映する選択され
た生理学的な脳の状態において、定量化された機能情報を患者から得ること；患者の定量化された情報を、類似する生理学的な脳の状態における個体の基準
集団に由来する定量化された機能情報と比較して、基準集団に由来する患者の情
報の定量化された偏差を決定すること；および多数の多変量記述子を決定された偏差から得ること、この場合、それぞれの多
変量記述子は多数の決定された偏差に応答し、そして複数の多変量記述子は一緒
になって、患者の生理学的な脳の機能活動を提示する患者のプロフィルを形成す
る；患者のプロフィルを、行動的に診断される精神医学的状態を１つ以上の治療の
前後で得られるプロフィルとともに有する症状集団に由来する治療前のプロフィ
ルと比較して、患者のプロフィルに類似する治療前のプロフィルを見出すこと；
および類似する治療前のプロフィルを有する症状集団における人々に由来する治療後
のプロフィルであって、正常からの偏差がそれらの対応する治療前のプロフィル
よりも小さい治療後のプロフィルを有する患者に対してそのような治療を勧告す
ることを含む方法。
【請求項３３】治療が、薬物療法、電気痙攣療法、電磁的療法、神経調節
療法、言語療法、およびそれらの組合せからなる群から選択される、請求項３２
に記載の方法。
【請求項３４】治療が薬物療法であり、薬物が、向精神性薬剤、神経栄養
性薬剤、多数の向精神性薬剤または神経栄養性薬剤、およびそれらの任意の組合
せからなる群から選択される、請求項３２に記載の方法。
【請求項３５】薬物が、患者のＣＮＳ系に対する直接的または間接的な作
用を有する、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】行動的に診断される精神医学的状態が恐慌性障害を含み、
かつ薬物療法が、バルプロ酸、クロナゼパム、カルバマゼピン、メチルフェニデ
ートおよびデキストロアンフェタミンからなる群から選択される薬物を含む、請
求項３４に記載の方法。
【請求項３７】行動的に診断される精神医学的状態が摂食障害を含み、か
つ薬物療法が、メチルフェニデートおよびデキストロアンフェタミンからなる群
から選択される薬物を含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３８】行動的に診断される精神医学的状態が学習障害を含み、か
つ薬物療法が、アマンタジン、バルプロ酸、クロナゼパムおよびカルバマゼピン
からなる群から選択される薬物を含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３９】下記のステップ：勧告された治療の１つ以上を患者に施すステップ、および多数の追跡調査多変量記述子を、選択された生理学的な脳の状態において処置
後の患者から得られる追跡調査の定量化された機能情報の基準集団からの定量化
された偏差から得るステップをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項４０】患者の追跡調査多変量記述子に依存して治療の変化を勧告
するステップをさらに含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】請求項３２に記載の方法に従って勧告される処置様式。
【請求項４２】行動的に診断される精神医学的状態を有する患者を処置す
る方法であって、請求項３２に記載の方法に従って勧告される治療を患者に施す
ことを含む方法。
【請求項４３】処理地点から離れた地点において、行動的に診断される精
神医学的状態を有する患者に対して治療を勧告する方法であって、脳の多数の解剖学的領域における生理学的な脳の機能活動を反映する選択され
た生理学的な脳の状態において患者から得られる定量化された機能情報を離れた
地点から処理地点に送ること；処理地点において、患者の定量化された情報を、類似する生理学的な脳の状態
における個体の基準集団に由来する定量化された機能情報と比較して、基準集団
に由来する患者の情報の定量化された偏差を決定すること；および処理地点において、多数の多変量記述子を決定された偏差から得ること、この
場合、それぞれの多変量記述子は多数の決定された偏差に応答し、そして複数の
多変量記述子は一緒になって、患者の生理学的な脳の機能活動を提示する患者の
プロフィルを形成する；処理地点において、患者のプロフィルを、行動的に診断される精神医学的状態
を１つ以上の治療の前後で得られるプロフィルとともに有する症状集団に由来す
る治療前のプロフィルと比較して、患者のプロフィルに類似する治療前のプロフ
ィルを見出すこと；処理地点において、類似する治療前のプロフィルを有する症状集団における人
々に由来する治療後のプロフィルであって、正常からの偏差がそれらの対応する
治療前のプロフィルよりも小さい治療後のプロフィルを有する患者に対してその
ような治療を勧告すること；および勧告される治療を含む情報を離れた地点に送ることを含む方法。
【請求項４４】行動的病理を処置するための薬物試験に含まれる参加者を
選択する方法であって、参加候補者が行動的病理を示しているかどうかを決定すること；参加候補者から得られるＥＥＧ情報が多変量記述子の異常なプロフィルを示し
ているかどうかを決定すること；および行動的病理および多変量記述子の異常なプロフィルを示すそのような参加候補
者から、含まれる参加者を選択することを含む方法。
【請求項４５】薬物が、まだ臨床的に使用されていない化合物である、請
求項４４に記載の方法。
【請求項４６】薬物が、新しい使用のために試験されている、既に臨床的
に使用されている化合物である、請求項４４に記載の方法。
【請求項４７】患者の脳に対する化合物の作用を明らかにするために好適
な方法であって、化合物を患者に投与すること、患者の脳の多数の解剖学的領域における生理学的な脳の機能活動を反映する患
者から得られた定量化された機能情報を提示する投与後の多変量記述子を得るこ
と、および患者の投与後の多変量記述子を分析して、患者の脳に対する薬物の作用を明ら
かにすることを含む方法。
【請求項４８】分析するステップが、患者の多変量記述子を、個体の基準
集団から得られた多変量記述子と比較して、患者に対する類似性プロフィルを生
成することをさらに含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】類似性プロフィルが、薬物の作用を明らかにするために使
用される、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】投与前の多変量記述子を患者から得るステップをさらに含
む、請求項４７に記載の方法。
【請求項５１】投与前の多変量記述子を基準集団に由来する多変量記述子
と比較するステップをさらに含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】患者に対する化合物の作用が、患者に由来する多変量記述
子の投与前および投与後のセットを比較することによって明らかにされる、請求
項５１に記載の方法。
【請求項５３】行動的に診断される精神医学的状態を有する患者に対する
治療を勧告するシステムであって、（ｉ）無症状集団に対する脳波検査（ＥＥＧ）情報ならびに（ｉｉ）症状集団
に対するＥＥＧ情報および治療結果を提示するメモリ保存のデジタルデータ、患者の脳の多数の解剖学的領域から記録される多数の単極シグナルまたは双極
シグナルを含むＥＥＧ情報を患者から得るための手段、および請求項１に記載される方法を実行するための手段であって、実行するための手
段はメモリおよび得るための手段に応答し、それにより、１つ以上の治療が患者
に勧告される手段を含むシステム。
【請求項５４】患者のＥＥＧ情報を症状集団に対するＥＥＧ情報と相関さ
せることによって基準に基づいた分類を行い、その相関に基づいて処置の勧告を
決定するための手段をさらに含む、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】実行するための手段が、プロセッサ、および請求項１に記載される方法をプロセッサに実行させるためのコードされた指示
を含む、メモリに保存されるデジタルデータをさらに含む、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５６】請求項１に記載される方法をコンピュータに実行させるた
めのコードされた指示を含む、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項５７】（ｉ）無症状集団に対する脳波検査（ＥＥＧ）情報ならび
に（ｉｉ）症状集団に対するＥＥＧ情報および治療結果を提示するコードされた
データをさらに含む、請求項５６に記載の媒体。