神経科学：脳規模関連研究では走査時間の延長で予測精度が高まりコストも下がる
Nature 644, 8077 doi: 10.1038/s41586-025-09250-1
脳規模関連研究（BWAS）における普遍的課題は、機能的磁気共鳴画像化（fMRI）の走査時間とサンプルサイズのいずれを優先するべきかである。今回我々は、個人レベルの表現型予測精度は、サンプルサイズと総走査時間（サンプルサイズ×1人当たりの走査時間）が増すほど高くなることを示す理論モデルを導き出した。このモデルは、異なる走査装置・取得方法・人種グループ・疾患・年齢にわたる9例の安静時fMRIおよび課題実行時のfMRIのデータセットから得た、76の表現型に及ぶ経験的予測精度（R2 = 0.89）を良好に説明する。走査時間が20分以内の場合、予測精度は総走査時間の対数に比例して線形に増していくため、サンプルサイズと走査時間は初期には互換性があることが示唆される。しかし、最終的にはサンプルサイズがより重要になる。とはいえ、個々の参加者にかかる間接コスト（募集コストなど）を考慮すると、予測精度を上げるには、サンプルサイズを増やすより走査時間を長くする方が大幅に安上がりになり得る。高い予測精度を得るためには、10分の走査ではコスト効率が悪く、ほとんどのシナリオでは、最良の走査時間は少なくとも20分であった。平均的には30分の走査は最もコスト効率が高く、10分の走査に比べて22％のコストの節約となった。最良の走査時間より長くなる方が、短くなるよりも割安となるため、我々は、少なくとも30分走査時間を推奨する。安静時の全脳BWASと比較すると、最もコスト効率の良い走査時間は、課題実行時fMRIでは短く、皮質下～全脳BWASでは長くなった。標準的な検出力計算とは対照的に、今回の結果は、サンプルサイズと走査時間を同時に最適化することで、コストを削減しながら予測精度を高められると示唆している。将来の研究設計に資するため、本研究の経験的分析は以下のサイトに公開している（https://thomasyeolab.github.io/OptimalScanTimeCalculator/index.html）。
