パーキンソン病(Parkinson's disease: 以下PD)、Lewy小体型痴呆症(Dementia with Lewy Bodies： 以下DLB)などのシヌクレノパチーはα-シヌクレインが凝集・蓄積することで黒質線条体のドパミン神経細胞が変性し発症することが知られている。一般的に神経変性疾患は症状や身体診察を基本とした“診断基準”に基づき診断されている。
近年、画像的な評価手段として放射線同位元素を用いた核医学的手法であるドパミントランスポーター（dopamine transporter: 以下DAT）イメージングというものが用いられるようになってきている。このドパミントランスポーターシンチグラフィ（DAT-Single photon emission computed tomography: 以下DAT-SPECT）は，ドパミントランスポーターに高い親和性を有する 123I-イオフルパンを用い，ドパミン神経の変性脱落を画像化するものであり、ドパミン神経集積部位である脳幹の黒質からの神経線維シナプス終末部位である大脳半球深部の線条体領域である尾状核や被殻のドパミントランスポーター脱落を評価できる。
本年度はデータ収集を完了し、人工知能の機械学習に使用するためのデータセットを作成した。それぞれ、DAT健常症例、RBD（レム睡眠時行動異常症）症例、早期のパーキンソン病症例のDAT SPECTデータを作成し、機械学習に備えた。
また、PRELIMINARYに、機械学習を行い、人工知能によるパーキンソン病を含むシヌクレノパチーの診断能の評価を行った。ROC解析で0.7前後のそれなりの結果をだすことができ、研究の概ねの道筋がたった。