OUDでの脳、神経認知、計算ツールの統合

5 年間の K01 Mentored Research Scientist の提案では、脳、神経認知、および計算ツール (機械学習など) を利用して、オピオイド使用障害 (OUD) と一般的に併発する問題が実行機能と臨床転帰に及ぼす影響を理解します。 過去 12 か月間で、オピオイド (およびその他の薬物) に関連した致死的および非致死的過剰摂取 (OD) の件数が記録的な数に達しました。 治療を強化し、再発を防ぐために、分類および予測能力を向上させることが最も重要です。 神経認知の欠陥は、多くの場合、治療結果の不良（例：薬物使用量の増加、服薬不遵守）と関連していますが、OUDに関連して併発する問題（例：うつ病、不安、身体的/性的虐待、ネグレクト）により、解析が困難になります。どの要因が実行機能（EF）の悪化や治療結果の悪化につながるのか。 より良い治療の基礎を築くには、これらの違いを判断するのに役立つ新しい脳、神経認知、および計算ツールが必要です。 このニーズは、Regier 博士の以前の前臨床および臨床依存症神経科学の経験 (主にコカイン使用障害、合図反応性、皮質下に焦点を当てた) に基づいて、5 年間の K01 メンター研究員提案におけるトレーニング計画と関連研究プロジェクトの両方を形成しました。ネットワーク、過去の逆境、単変量イメージング技術など）。