自殺した人の脳に共通する特徴とは

神経科学分野では、さらに効果的な方法の開発が進む。カーネギー・メロン大学とピッツバーグ大学の研究者は17年、機械学習アルゴリズムを用いて、自殺傾向がある人とない人の脳スキャン画像を見分けることをコンピューターに学習させた。

この研究では、被験者に30の単語を読み上げた。「精神疾患は特定の物事への考え方を変える」と、カーネギー・メロン大学認知脳画像センター所長で、心理学教授のマーセル・ジャストは指摘する。「強迫観念が強いと、『警察』という単語に異なる脳活性化パターンを示す。自殺願望の場合も特定の単語に対して同様のことが起きる」

機械学習アルゴリズムは6つの単語（「死」「残酷」「困難」「気楽」「よい」「称賛」）が引き起こす脳内パターンを見るだけで、自殺願望がある人を90%の確率で特定できると、ジャストとピッツバーグ大学公衆衛生大学院のデービッド・ブレント教授は突き止めた。

被験者が示した脳活性化パターンは体系的で明白だった。なかでも顕著だったのが、自殺願望がある場合、6つの単語が「自己言及」に関わる脳内領域をはるかに活性化させたこと。つまり、人によっては戦争などを連想するはずの「死」という単語は、自殺傾向がある人の場合は自己についての考察に関わる脳内領域を強く刺激する。

薬理学者であり、エール大学医学大学院の精神医学講師に就任予定だったリッチマンが、ジャストらの研究結果を知っていた可能性は高い。それでも彼は自殺した。

「知識が行動の変化につながるとは限らない」と、ブレントは語る。「彼は6歳のわが子を亡くした。家族を失った人は悲痛が和らがない場合、特に自殺リスクが高い。鬱や心的外傷後ストレス障害（PTSD）だったり、心の傷が癒えていなかったなら、そのどれもが自殺の引き金になり得た。優秀な学者だったという事実は無関係だ」

＜本誌2019年6月11日号掲載＞

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